突变热图的绘制

ydchen

       随着测序技术的发展和成本的下降，人类疾病研究越来越多的采用了高通量测序技术。其中，重测序和外显子组测序是研究与疾病相关突变的常用方法。通过与配对样本的比对，过滤掉生殖细胞突变，留下体细胞突变。

      Broad institute的Nico需要对新测的70对头颈肿瘤基因组进行分析，看到突变特征，需要一个图来展示。虽然表格能包含这些信息，但是表格的内容看起来不便而且也不利于发表。这个时候有一种图非常符合Nico的标准，而且美观信息量大，易于展示，就是突变热图，Nico称之为coMut图。图中每一列为一个样本，每一行为一个基因，每个点代表某个样本在这个基因的突变情况。靠前的基因为突变样本多的基因，每个点的不同颜色代表不同的突变类型。热图的左右上下展示的是对突变的统计和样本的统计，以及样本的特殊信息。



网页在线工具
1.D3
网址：http://aaronmck.github.io/2014/08/04/Comut-plot-with-D3/。
效果是这样，但是要修改里面的内容需要改后台的java程序。



2. Firebrowse
网址：http://firebrowse.org/iCoMut/?cohort=UVM。
呈现效果非常好，但是好像只能用自带的TCGA的数据，无法完成用户数据的突变热图绘制。



3. Oncoprint
网址：http://www.cbioportal.org/oncoprinter.jsp。
cbioportal里的自带小工具，但是功能强大。可以上传自己的数据，而且可以得到cbioportal里的注释信息。



4. MAGI
网址：http://magi.brown.edu/
里面不仅这一个模块，还有表达模块，单位点突变模块，网络模块等。虽然热图不是很美观，但是也能满足基本的要求。


R包工具
      稍微专业点也很方便的方法是使用可以绘制的R包。常用的R包有GenVisR，ComplexHeatmap，maftools。有点是简单易学，但是对一些R新手来说也是有点困难的，而且可操作性不是特别强，但相比在线绘制要强很多。

1. ComplexHeatmap
教程：
https://github.com/jokergoo/Comp ... 77c967024a77c56b375。

例图


2. Maftools
教程：
http://bioconductor.org/packages ... t/doc/maftools.html。

例图：


3. GenVisR
教程：
https://bioconductor.org/package ... l_introduction.html

例图：


编程DIY
       这是最难的，但是也是操作性最强的，可以随心所欲的创作你想要的图形并添加内容。这里有个脚本供大家参考，大家也可以根据这个脚本进行进一步的增加或删减来达到自己的要求。

xiaomuyu

楼主好，最后一个编程DIY的脚本是没有传链接吗？