ヒートマップ作成ツール
表を貼り付けるか Excel・CSV ファイルを追加するだけ。各セルの色はプログラムが正確な階級に割り当て、AI が行・列ラベル、セルの値、カラーバー付きの論文品質のヒートマップを描きます。
または例文から始める
ヒートマップのカラーマップ
カラーマップごとに実際に生成した 1 枚。それぞれ別のデータです。カードをクリックするとカラーマップが適用され、データを入力欄に取り込めます。
ヒートマップとは？
ヒートマップは、数値の表を色付きセルの格子で表す図で、ラベルごとに 1 行・1 列を割り当てます。 色が各値を表すので、行と列にまたがるパターン（勾配、まとまり、外れ値）がひと目でわかります。
このツールについて
- Excel からコピーした表を貼り付けるか、「列: …」に続けて行ごとに「名前: 値」と入力するか、CSV・TSV・Excel ファイルを添付します。
- 行名は 1 列目から、列名は見出し行から読み取ります。空欄や NA のセルは欠測として描きます。
- 各値はプログラムがきりのよい境界を持つ 5 段階の色に振り分け、その色をセルごとにプロンプトへ書き込みます。
- 0 をまたぐデータには 0 を中心とした発散型スケールが自動で使われます。「Z スコア」と書くと各行を標準化してから階級分けします。
- 受け付けるのは 12 × 12 までです。それを超えると画像モデルがセル数を数え間違え始めるため、推測で描かずに絞り込みをお願いします。
行ごとの Z スコアの計算方法
行ごとの Z スコアは、あるセルがその行の平均から標準偏差いくつ分上または下にあるかを表します。 遺伝子発現のヒートマップでは、絶対的な発現レベルに関係なく各遺伝子を同じ尺度で比べるために使われます。
z = (x − 行の平均) / 行の標準偏差
言葉で説明すると
各値からその行の平均を引き、行の標準偏差（分母は n − 1）で割ります。Z スコア 2 は、その行の平均より標準偏差 2 つ分高いという意味です。結果は 0 を中心とし、発散型のスケールで描かれます。
標準化は既定ではオフで、値はそのまま描かれます。説明に「行ごとの Z スコア」と書くとオンになります。
ヒートマップの作り方
表を入れる
Excel のセルを貼り付けるか、「列: S1, S2…」と書いてから行ごとに「TP53: 0.95, 0.10…」と入力するか、CSV・Excel ファイルを添付します。階級分けされた格子が、図と同じ色で入力欄の上に表示されます。
カラーマップを選ぶ
単純な大きさにはブルー、色覚に配慮するなら viridis、0 の両側にまたがる値には青・白・赤、白黒印刷にはグレースケール。「数値なし」と書くとセルに数値を入れません。
生成して仕上げる
AI は計算済みの階級どおりに各セルを塗り、色を推測しません。ラベルの変更、タイトルの追加、カラーマップの切り替えなどをチャットで続け、PNG・SVG・PPTX で書き出します。
カラーマップの選び方
どのカラーマップが正しいかは、好みではなく数値の意味で決まります。
| カラーマップ | 種類 | 用途 | 理由 |
|---|---|---|---|
| ブルー | 順序型 | 件数・濃度・発現量など低から高へ | 値が大きいほど濃くなり、濃いほど多いと常に読める |
| Viridis | 順序型・知覚的に均一 | 色覚多様性やグレースケール印刷にも耐える図 | データの等間隔が色でも等間隔に見える |
| 青・白・赤 | 発散型 | Z スコア、log fold change、−1〜1 の相関 | 白が 0、2 つの色相が方向を示す |
| グレースケール | 順序型 | 白黒印刷やコピー | 色がなくても読める |
| レインボー（jet） | 避ける | — | 明るさが不均一で、データにない境界を作ってしまう |
| 赤・緑 | 避ける | — | 最も多いタイプの色覚特性では読み取れない |
世界では男性の約 8%、女性の約 0.5% が色覚特性を持つため、赤・緑やレインボーのスケールは読者の一部を取り残します。
ヒートマップ・クラスタリング付きヒートマップ・表の違い
ヒートマップは行と列を指定した順に並べ、クラスタリング付きヒートマップは類似度で並べ替えて樹形図を加え、表はパターンを見せずに正確な数値を示します。
| 観点 | ヒートマップ | クラスタリング付き | 表 |
|---|---|---|---|
| 行と列の順序 | 指定どおり（時間、用量、任意の順） | 階層的クラスタリングで並べ替え | 指定どおり |
| パターンがひと目でわかるか | わかる | わかる（類似度でまとまる） | わからない |
| 正確な値 | 余裕があればセル内に表示 | ほとんど表示しない（セルが多すぎる） | 常に表示 |
| 典型的な大きさ | 数〜十数の行と列 | 数十〜数千行 | 任意だが見通しにくい |
| 作成手段 | このツール | R の pheatmap や seaborn の clustermap など | 表計算ソフト |
このツールは順序どおりのヒートマップを描き、クラスタリングは計算しません。解析で行をクラスタリングした場合は、その順に貼り付け、樹形図は枝の高さが本物である解析ソフト側で付けてください。
ヒートマップが使われる場面
値の行列に見るべきパターンがあるとき、遺伝子・サンプル・用量・時間のどれにまたがる場合でもヒートマップが使われます。
遺伝子発現
遺伝子を行、サンプルや条件を列に取り、行ごとの Z スコアを発散型スケールで示すことが多く、RNA-seq や qPCR 実験のまとめのパネルとして定番です。
相関行列
−1〜1 のピアソンまたはスピアマンの相関係数を、対角が 1 の青・白・赤スケールで示し、どの変数が連動するかを見せます。
用量反応の格子
2 つの薬剤の濃度の組み合わせごとの生存率や相乗効果。格子全体にわたる勾配そのものが結果になります。
分類器の評価
真のクラスを行、予測クラスを列に取った混同行列で、各セルに件数を表示します。
ヒートマップに関するよくある質問
自分のデータからヒートマップを作るには？
表を説明欄に貼り付けるか CSV・Excel ファイルを添付し、カラーマップを選んで生成します。 1 列目に行名、1 行目に列名を置いてください。階級分けされた格子は、クレジットを使う前に入力欄の上に表示されます。
Excel からヒートマップを作れますか？
はい。.xlsx ファイルを添付するか、Excel でセルをコピーして説明欄にそのまま貼り付けてください。 数値が最も多いシートが使われ、空欄や NA のセルは 0 ではなく欠測として描かれます。
遺伝子発現のヒートマップを作るには？
遺伝子を行、サンプルを列に置いてカラーマップを選ぶか、「行ごとの Z スコア」と書いて各遺伝子を自身の平均と標準偏差で標準化します。 標準化したデータは 0 を中心とした青・白・赤のスケールで描かれます。発現パネルでよく使われる表し方です。
相関行列のヒートマップを作るには？
行と列に同じラベルを付けた相関行列を貼り付けます。 0 をまたぐ値には −1〜1 の発散型スケールが自動で使われ、各係数がセルに書き込まれます。このツールは計算済みの係数を描くもので、生データから相関を計算はしません。
ヒートマップにはどのカラーマップを使うべき？
低から高への値には順序型（ブルー、viridis）、意味のある 0 の両側にまたがる値には発散型（青・白・赤）、白黒印刷にはグレースケールです。 レインボーと赤・緑は、データをゆがめ、色覚特性のある読者に伝わらないので避けましょう。
ヒートマップの大きさに上限はありますか？
12 行 × 12 列までです。 それを超えると画像モデルがセル数を数え間違え始めるため、間違った格子を描くよりも受け付けない方を選んでいます。表を絞り込むか、集約するか、図をパネルに分けてください。
セルの数値を消せますか？
はい。説明に「数値なし」と書いてください。 既定では各セルに値が入り、濃い色の上は白、淡い色の上は黒の文字になります。
クラスタリングや樹形図は付きますか？
付きません。行と列は指定した順のままで、クラスタリングは計算しません。 解析でクラスタリングした場合は、その順に行を貼り付け、樹形図は解析ソフト側で付けてください。
色がなめらかなグラデーションでなく段階なのはなぜ？
5 段階の固定の階級なら、各セルに階級と 16 進数の色を指定して正確に描けるからです。連続的なグラデーションでは、AI がすべての色合いを推測することになります。 階級の境界はきりのよい数値でカラーバーに示されるので、各セルの範囲は読み取れます。
AI が数値を変えたり作ったりしませんか？
しません。階級、色、表示する値はプログラムが表から計算し、セルごとにプロンプトへ書き込みます。 再生成のたびに計算し直すので、カラーマップを変えても値が違う階級に移ることはありません。
ヒートマップとヒート・マップ、熱図は同じもの？
はい、同じ図です。 日本語ではカタカナの「ヒートマップ」が一般的で、解析ソフトや論文でも英語の heatmap がそのまま使われます。
このヒートマップ作成ツールは無料ですか？
はい、まずは無料で使えます。新規アカウントには 100 クレジットが付与され、登録にカードは不要です。 階級分けした格子のプレビューは無料で、クレジットを使うのは図を生成するときだけです。
出典
- Heat maps (Points of View) — Nature Methods
- The misuse of colour in science communication — Nature Communications
