拷贝数据到 ImageGP (http://www.ehbio.com/Cloud_Platform/front/#/analysis?page=b%27Ng%3D%3D%27)，并设置参数.

```

ID    untrt_N61311    untrt_N052611    untrt_N080611    untrt_N061011    trt_N61311    trt_N052611    trt_N080611    trt_N061011
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ENSG00000120129    9.51202836000484    10.1045447382237    9.58134972314041    9.69227978247897    12.4661363659138    12.7294484810368    12.1566084470953    12.8183577942628
ENSG00000189221    8.99357176411766    9.14610254057692    9.29516503816679    8.33792511914316    12.0317315972886    12.1942975920908    12.173925149138    11.8669409685788
ENSG00000109906    5.83516771797103    5.85250040319153    5.6014338646923    6.1882800474281    9.79757737260627    9.46101813733872    8.9328759781793    10.261349767329
ENSG00000101347    10.7053575262375    10.8576678457358    10.4793172325175    10.8923924818354    14.2213892528651    14.8361493327765    13.6304717779842    15.0415787419124
ENSG00000162614    10.8294080958    11.1966986300926    10.9014431588637    11.2764070894142    13.0195843456042    13.2298388041808    12.8105704282556    13.1070460067372
ENSG00000096060    8.37752658227196    8.64717399153193    9.19388134431547    7.92948448324762    12.3537637521959    12.5081195846497    11.9652732165308    12.1015343198412
ENSG00000162616    9.60049179527759    9.80803507115486    9.77153615496021    9.62442104235402    10.9919313708193    11.3365667356357    11.168346045279    11.0214674402576
ENSG00000166741    10.7852331507809    11.0330486656662    11.0922997941849    10.3884927743888    13.0398487326212    12.8306255357149    12.9141641803736    12.8359818482846
ENSG00000183044    8.53653023941744    8.53826610584039    8.62933675024207    8.64148822810224    9.61979785142556    9.54428724866868    9.5155391515978    9.62394905063476
ENSG00000164125    11.6795597659358    11.9050422838135    11.8593435917547    11.7641413270987    12.9488834367395    13.0060754999553    12.7602421798248    12.9253289143551
ENSG00000198624    8.81224041484275    9.463774369835    8.68447501783027    9.42219277027381    12.1351015305071    11.9240849588285    11.360166751132    11.84596840912
ENSG00000135821    12.2899789870471    12.0622173998919    12.1443011836111    11.8872401073056    15.3664290482513    15.0095297928796    14.0910571892741    15.4924284754423
ENSG00000256235    9.54276036624034    9.57567250570555    9.53909889230439    9.40146706737256    10.6788138423979    10.4716603690718    10.7877982407155    10.7834554318036
ENSG00000077684    9.95028325393374    9.99844366911642    9.97519309422117    10.0209129802039    11.1164155437442    11.1877547262205    10.9109881854934    11.2769915950236
ENSG00000164647    9.82478106628754    9.89550308997537    9.8346467904318    10.2617144318572    11.2940774130805    11.5588778733001    11.4061933328332    11.4955614768331

```

核心参数：

1. Cut tree (rows): 把行聚类结果切成几个类
2. Cut tree (columns): 把列聚类结果切成几个类
3. Row clustering cutree results as row annotations: 把行聚类的结果作为行注释标记在图上，这是为了后面更好的对应每个类
4. Column clustering cutree results as column annotations: 把列聚类的结果作为列注释标记在图上，这是为了后面更好的对应每个类

输出的结果除了图，还有几个表格，解释如下

打开`row-cluster`的表格，与图大体对齐，如下,想看哪一部分基因，看着更清楚了：

手动定位，拷贝出这一部分基因。

如果模块或基因太多，还是不好定位怎么办？

设置参数:

1. `Row labels only display row cluster boundary items`: 只标记每个行聚类的第一个基因。
2. `Column labels only display column cluster boundary items`: 只标记每个列聚类的第一个样品。

结果如下，每个类的边界基因就定了，再去`row-cluster`的表格中去寻找基因就可以了。

如果不想聚类，或想标记更多基因，也可以使用下面这个功能，每隔多少位标记 1 个基因。

1. `Label every n row items (n>1)`: 每 n 个基因标记一个，标记第 1 个，n+1个，2n+1个，。。。
2. `Label every n column items (n>1)`: 同上

结果如下，定位基因就标记上了。

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