一、热图基本结构
1. 行列含义
行通常代表基因，列代表样本或临床分组
颜色深浅表示基因表达量高低（如红色高表达，蓝色低表达）
2. 注释信息
上方/侧边的彩色横条标注样本分组（如肿瘤vs正常组织）
可能包含突变类型、临床特征等附加注释
二、核心分析要点
1. 表达模式识别
观察基因在特定样本组中的表达趋势（如肿瘤组集中高表达）
通过色块分布判断差异表达基因
2. 聚类分析
树状图显示基因或样本的相似性分组
样本聚类可揭示潜在亚型，基因聚类提示功能关联
3. 特殊热图类型
突变全景图：展示高频突变基因及其与临床特征的关联
CNV热图：红色表示拷贝数扩增，蓝色表示缺失
三、实用技巧
1. 数据预处理
注意是否经过Z-score标准化（图例对称分布提示标准化）
低表达基因可能被过滤以提高信噪比
2. 工具推荐
使用R语言`pheatmap`或`ComplexHeatmap`包生成高级热图
在线平台如BioLadder可快速绘制基础热图
四、生物学意义挖掘
结合功能富集分析解读基因簇的生物学通路
关注离群样本或基因的特殊表达模式
通过系统分析这些要素，可有效提取热图中的关键生物学信息。具体案例可参考文献中的标准图示（如）。
