1. 表达量矩阵文件

    第一列为基因/蛋白/代谢物名称，其余各列为各样品中相应表达量。如果表达量矩阵文件中存在空值的情况，请补充完整后再分析。

demo数据下载：fpkm.3rep.xls

2. 样本分组信息文件（非必选）

    第一列为样本分析名称"Sample", 与表达量矩阵列名保持一致，第二列为分组名称"Group"（注意列名首字母的大小写）。

    demo数据下载：group.xls

3. 注释信息文件（非必选）

    第一列为特征名称, 与表达量矩阵行名保持一致，其余各列为特征的注释信息（注意列名首字母的大小写）。

    demo数据下载：phenotype.xls

4. 分组配色方案

1. 1. 图形输出

    示例图片为默认参数下的聚类热图。示例图片中，一个小方格代表一个基因，其颜色代表该基因表达量大小，红色表示高表达基因，蓝色表示低表达基因。图片上方树形图表示来自不同实验分组的不同样品的聚类分析结果，左侧树状图表示对来自不同样本的不同基因的聚类分析结果。

    示例图片为添加分组信息和注释信息且不对行进行聚类。

1. 2. 表格输出

    若选择行/列聚类，将输出聚类后顺序文件，“heatmap.reorder_cluster_result.xls”。示例图片中，基因名顺序已为聚类分析后排序，并补充各样本原表达量信息。

(1) 尽量新建全新的excel文件进行数据筛选，不在源文件操作。

(2) 少于2个样本时，不绘制热图；仅2个样本时，不对数据进行行标准化；

(3) 默认条件下，行列聚类，输出聚类后排序列表；当行不聚类时，限制绘图特征数目（数据量）不能多于 65536 个；当行聚类时，特征数目（数据量）不能多于14000个；

(4) 若显示特征名称时，字符串太长，可选择对字符串（70个字符）进行截取；

(5) 某特征在所有样本中数值相等（方差等于0）时将自动删除，并提供oeweb_task.log日志文件；

(6) 存在相同特征时，将自动计算表达量之和且保留高表达特征，并提供oeweb_task.log日志文件；

(7) 分析前请检查数据是否完整，不允许有空值。

(8) 数据预处理（log化）公式：pre_data = log(data + 1) ，当数据中存在负数时，请选择"默认无需处理"；

(9) 行标准化方式默认为 zscore 标准化。

(10) 一款简单易操作的编辑器：Notepad++，下载地址：https://notepad-plus-plus.org/

(11) 修改文件可进行以下操作：

1. 在原始转录组报告结果(未进行修改)中，单击右键，以notepad++方式打开文件;

2. 新建excel文件，选中第一列，在"单元格格式"中选择"文本"；

3. 复制文本打开的源文件内容，粘贴到excel文件中，保存后进行修改。

(12) 修改文件切记：删除-整行/整列，而非按退格键或"清除内容"。