本文将介绍BioWinford网页工具的聚类分析功能，旨在为用户呈现一个全面且易用的生信分析平台。聚类分析，作为一种“物以类聚”的方法，旨在根据相似性对样本或基因进行归类。该工具集囊括了多种聚类算法，如主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP、SOM、NMF及共识聚类，每种方法都有其特定的应用场景和原理。 首先，用户需上传表达谱文件和表型分组文件，例如，ESCC_gene.txt和cancer_type.txt，文件格式直观展示数据结构。随后，选择感兴趣的基因列表作为聚类分析的基础，此列表可包含差异表达基因或特定功能基因集合。以食管癌亚型相关差异表达基因为例，用户可以利用BioWinford工具进行聚类。 工具提供了多种可视化结果，包括PCA、t-SNE和UMAP，这些方法有助于用户直观地理解样本间的相似性和差异。Mclust模块允许用户选择样本或基因聚类，并指定聚类数量，默认为3。SOM自组织映射网络通过神经网络实现聚类，Mclust和SOM模块都支持类似的操作。NMF（非负矩阵分解）则基于机器学习原理进行聚类，用户可结合cophenetic和dispersion指标选择合适的聚类数量。 在NMF聚类时，用户可上传样本的临床信息，以展示不同样本的临床特征。此外，共识聚类方法通过识别潜在的子群来增强分析的深度。用户可根据需求选择最大聚类数量和目标聚类数量，同时选择距离计算方法，如pearson、spearman或欧式距离。 Heatmap circle功能提供了一种环形展示聚类效果的方式，通过基因注释文件，用户可将基因分为上调和下调两组，颜色分别代表高表达和低表达。ComplexHeatmap模块功能强大，能根据样本和基因分组信息展示聚类结果，同时展示临床数据，如生存期、状态、性别和临床分期等。 综上所述，BioWinford提供了一个全面且易于操作的聚类分析平台，覆盖多种算法和功能，旨在帮助用户深入探索样本和基因的复杂关系。用户只需按照指导操作，即可获得详尽的聚类分析结果，进而推动科研进展。更多详细教程和资源可参考B站【学术渣在欧洲的个人空间-哔哩哔哩】，或通过链接获取更多内容。