Repository revision
repository tip
Select a revision to inspect and download versions of Galaxy utilities from this repository.

Repository heat_map_creation
Synopsis: Basic Tool for creating Next-Generation Clustered Heat Maps (NG-CHM).
Generate a clustered Heat Map from a data matrix, with many options for clustering.   
The input matrix is required to have labels in the first column and the first row containing.  
For example, column headers could be patient IDs and row headers (first column) could contain gene symbols. 
Covariate files add additional information bars to the heat map.  For example, a patients smoking status  
could be provided as a covariate file.  Any input covariate bar files must have the same row or column   
labels as in the input matrix to associate the covariate information with the appropriate row or column. 
The output is a compressed ngchm file that can be displayed in the NG-CHM viewer.  To access the viewer  
in Galaxy, use the visualize icon at the bottom of the Galaxy History NG-CHM tool output file.   
Expand the History output file, then at the bottom are several icons the order being --  
the save icon, information "I", rerun, then the Visualization (a chart looking icon).   
Hover over it, and select the 'NG-CHM Heat Map Viewer' option. The Heat Map will display in the Galaxy middle pane. 

Please see Installing NG-CHM from the Galaxy Toolshed and Creating Heat Maps in Galaxy videos in our YouTube channel 

Full Documentation: 

To access a suite of Galaxy Matrix Manipulation algorithms prior to  Heat Map generation, search the Galaxy Tool Shed for “matrix_manipulation”

The Galaxy visualization component does not install automatically.  If you have not already installed the NG-CHM viewer with the heat_map_creation_advanced too, you will need to run the following commands in terminal mode: 
NOTE: The following assumes /galaxy-central is the home directory for your Galaxy instance, otherwise replace /galaxy-central with your Galaxy instance's root directory 

1) mv /galaxy-central/../shed_tools/*/heat_map_creation/  /galaxy-central/config/plugins/visualizations/ 
2) cd /galaxy-central/config/plugins/visualizations/ 
3) unzip 

Then you must restart Galaxy for the visualization portion to take effect. 
4) cd /galaxy-central 
5) sh

Or if using a docker instance 

4b) docker stop  <docker container name> 
5b) docker start  <docker container name> 

Remember Users MUST be logged into Galaxy to be able to see the heat map visualization component icon.   

The NG-CHM Heatmap Generator will run even if you are not logged into Galaxy. 

6) Select NG-CHM tool from the toolshed and click install.  It says R and Java dependencies are missing.  
Click install anyway.  During install it says it is installing dependencies. 

7) Follow the instructions to copy / unzip ng-chm code to the correct directory 
(note: the basic Galaxy Docker container does not have unzip but putting R on the machine includes it also.) 

Possible issues regarding dependencies that should not normally occur but have been documented.

8)  R v3.4 and Java v1.8 are still missing so install them manually. 
For example using Ubuntu. If using Docker, first go into the container ‘docker exec –it <galaxy container name> /bin/bash’ 
From the command line:

apt-get update 
apt-get install -y r-base 
apt-get install -y software-properties-common python-software-properties 
add-apt-repository -y ppa:openjdk-r/ppa 
apt-get update 
apt-get install -y openjdk-8-jdk 

update-alternatives --set java /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/bin/java

NOTE: these commands are specific to the Ubuntu OS release that the Docker GalaxyProject supplied container is built on. 

For other users running Galaxy in different environments the commands will vary.  Search the internet for specifics.

Type: unrestricted
Revision: 43:2aa91f21a24e
This revision can be installed: True
Times cloned / installed: 812

Contents of this repository

Name Description Version Minimum Galaxy Version
Create Clustered Heat Maps 2.14.0 16.01

Visualization - Tools for visualizing data