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趋势分析可识别在一系列有序样本中表现出相似变化模式的集群，在转录组、蛋白组、代谢组等多种组学分析中都有不小贡献，如展示生物样本在发育阶段、胁迫处理、药物干预等过程中所表现的动态变化规律：
J Adv Res. 2026 fig.8
聚类分析识别出68个基因的动态表达谱，背景带颜色的图谱为显著富集。其中profile 1包含的29个基因在低暴露水平下调，高剂量组保持相似水平；profile 6包含12个基因，在两种剂量下均表现上调；profile 0包含的7个基因具有剂量依赖性下调
基于omicshare平台的两种趋势分析工具，都包含stem法与mfuzz法两种趋势聚类方式，本期继续分享如何轻松完成趋势分析并简单介绍结果图表的几种应用。
所需数据文件为常见的宽数据格式，整理文件时，数据列最好有序排布，如按时间顺序、处理浓度递增顺序等；通常stem法输出的简化/阴影趋势图最佳展示3~5个节点的有序变化，6个以上节点更推荐选择mfuzz法。
针对不同类型数据，提供三种数据预处理方法选择。如实验数据可选标准化，直接以z-score标准化计算；已经经过FPKM等标准化处理的数据可选不做标准化/加0处理；差异倍数FC数据等可选log2标准化处理；
选择stem法默认筛选阈值P<0.05、差异倍数FC>2；mfuzz法本为模糊C均值聚类，每个基因可属于多个profile，无筛选阈值设定；
设置好所有参数后即可提交任务，待任务完成在项目总览中下载结果图表。选择stem法可同时输出按基因数和按Pvalue排序的简化趋势图，图上显示趋势包含的基因数或趋势的整体显著性P值：
使用动态趋势分析工具则可以在动态调整中切换为阴影趋势图下载：
文献示例1就包含简化趋势图与阴影趋势图，其中带背景颜色的趋势块为显著趋势，颜色无特殊意义；在下载的结果文件中还包含显著趋势的单个profile图，也可辅助展示趋势变化：
Ecotoxicol Environ Saf. 2025 fig.5
扇贝DnaJ-Hsp70-Hsp90基因在测试时间点对甲藻暴露的动态时间表达趋势
当选择mfuzz法，输出结果图如下：
此时以membership值判断某个ID的变化是否属于中心趋势，membership值越接近 1，表示与中心趋势越相近。
趋势图也可与其他图形组合使用，如下：
J Adv Res. 2025 fig.5
差异蛋白丰度趋势分析及KEGG功能富集。左侧mfuzz趋势分析线图显示了簇的变化，右边条形图显示了KEGG富集的前五条通路
使用omicshare工具就可以分别绘制簇形趋势图、热图及富集条形图，随后在Adobe illustrator等软件中组合即可。如使用示例结果中的cluster 3基因数据，以热图工具绘图后组合，效果如下：
在实际应用中：
Stem法属于硬聚类，基于预先定义的有统计学意义的模型进行匹配，对每个聚类和单个基因的匹配都提供P值，适合时间点明确、预期变化模式相对标准的实验设计。如临床样本的短期干预疗效评估、细菌对抗生素胁迫的反应时间变化等。
Mfuzz法属于软聚类，基于模糊C均值聚类算法，可处理模糊、过渡状态，更贴合生物学真实情况。如细胞分化中一个基因可能同时参与早期和晚期的调控、一个基因参与多个通路的动态变化等。
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发表期刊：iMeta (IF 23.7)
原文链接DOI：
https://doi.org/10.1002/imt2.228
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