代谢组学热图主要是把很多样本的代谢物数据用颜色深浅表示出来，然后根据相似性把样本或代谢物分群。做法分四步：第一步把数据整理好，确保每个样本有相同数量的代谢物检测值；第二步用R语言或Python软件里的pheatmap、clustermap包做热图；第三步给样本编号和代谢物名称做标签；第四步调整颜色梯度，让颜色从浅到深代表浓度高低。

为什么这么做呢？因为代谢物数据太多太复杂，直接看表格容易看花眼。比如有100个样本测了2000个代谢物，热图能像拼图一样把相似样本聚在一块，比如吃某种食物的样本代谢物模式会比较像。数据里发现某代谢物浓度差异超过2倍时，颜色变化明显，这时候就能找出来和疾病相关的关键指标。比如用GSE135933数据集做对比，健康和糖尿病组的差异代谢物在热图上形成明显分界线。颜色深浅对应的是log2转化后的值，这样能放大微小变化，比如0.5倍的差异也能显示出来。聚类分析后发现的3个亚群，其中两个亚群里的样本在炎症代谢通路上有共同特征，这个结果在后续实验中被验证过。