运用 R语言 pheatmap 包绘制热图进阶部分

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了运用 R语言 pheatmap 包绘制热图进阶部分相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

在EXCEL中整理好样本和物种的注释信息,当然这个需要依据你的具体需求来确定。

在RStudio 中使用 read.table 函数来导入行或列的分组注释信息

注意: data.1是pheatmap包基础篇中介绍过使用z-score中心化和标准化的数据;
具体可以参考上一期内容

这是注释颜色,好像不是特别好看,根据自己美感慢慢调节

运用R语言 pheatmap 包绘制热图进阶部分的内容就到这结束了。

R包pheatmap:用参数一步步详细绘制热图

经常会想到用热图来展示某个基因或某些基因的表达量问题,今天用R中pheatmap包一步步绘制热图。

第一步:公众路径设置,调用包pheatmap,读取目的文件,查看文件。

 1 rm(list=ls())
 2 setwd("D:/VIP/ARSTUDYLOCATION/heatmap/heatmap/")
 3 getwd()
 4 
 5 library(pheatmap)
 6 library(ggplot2)
 7 
 8 data <- read.table("test.FPKM.txt",header=T,row.names=1,sep="	")
 9 dim(data)
10 head(data)

第二步:逐步深入绘制热图(图1-图15)

一建热图(图1)
p<-pheatmap(data)
设置标准化方向scale,对其横向标准化
p<-pheatmap(data,scale="row")
设置边框为白色,横向纵向聚类为无;border="white;cluster_cols = F;cluster_rows = F
p<-pheatmap(data,scale="row",border="white",cluster_cols = F,cluster_rows = F)

  技术图片

 

 

图1

 

去掉横纵坐标中的id;show_rownames = F,show_colnames = F(图2)
p<-pheatmap(data,scale="row",show_rownames = F,show_colnames = F,border="white",cluster_cols = F,cluster_rows = F)

  技术图片

 

 图2 去掉横轴和纵轴的名称

 

去掉右上角图例;legend = F(图3)
p<-pheatmap(data,scale="row",show_rownames = F,show_colnames = F,legend = F,border="white",cluster_cols = F,cluster_rows = F)

  技术图片

 

 图3 将右上角的图例去掉

 

设置右上角图例的范围;legend_breaks=c(-1,1)(图4)
p<-pheatmap(data,scale="row",legend_breaks=c(-1,0,1),show_rownames = F,show_colnames = F,legend = T,border="white",cluster_cols = F,cluster_rows = F)
p<-pheatmap(data,scale="row",legend_breaks=c(-2,0,2),show_rownames = F,show_colnames = F,legend = T,border="white",cluster_cols = F,cluster_rows = F)

  技术图片

 

 图4 更改图例范围

 

设置图中字的大小;fondsize(图5)
#图表字体:命令:fondsize=2/8
p<-pheatmap(data,scale="row",fontsize = 2,show_rownames = T,show_colnames = T,legend = F,border="white",cluster_cols = F,cluster_rows = F)
p2<-pheatmap(data,scale="row",fontsize = 8,show_rownames = T,show_colnames = T,legend = F,border="white",cluster_cols = F,cluster_rows = F)

  技术图片

 

 图5 设置字的大小

 

 

改变横向和纵向字体大小;fontsize_row = 8,fontsize_col=12 (图6)
p<-pheatmap(data,scale="row",fontsize_row = 8,fontsize_col = 12,show_rownames = T,show_colnames = T,legend=T,border="white",cluster_cols = T,cluster_rows = T)
p<-pheatmap(data,scale="row",fontsize_row = 12,fontsize_col = 8,show_rownames = T,show_colnames = T,legend=T,border="white",cluster_cols = T,cluster_rows = T)

  技术图片

 

 图6 改变横向和纵向字体的大小

 

设置横向纵向的树高;treeheight_col = 20,treeheight_row = 15(图7)
p<-pheatmap(data,scale="row",border="white",cluster_cols = T,treeheight_col = 20,cluster_rows = T,treeheight_row = 15)
p<-pheatmap(data,scale="row",border="white",cluster_cols = T,treeheight_col = 20,cluster_rows = T,treeheight_row = 20)

  技术图片

 

 图7 设置横向和纵向聚类热图的树形高度

 

以上是关于运用 R语言 pheatmap 包绘制热图进阶部分的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R包pheatmap:用参数一步步详细绘制热图

一起来学习如何使用R语言绘制热图

R绘图pheatmap热图绘制——高阶篇

R 数据可视化 —— 聚类热图 pheatmap

R语言热力图综合教程-heatmapd3heatmap和ComplexHeatmap

R热图和热图输出