如何在分层热图树状图中添加聚类矩形

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在分层热图树状图中添加聚类矩形

【英文标题】：How to add clustering rectangle in hierarchical heatmap dendogram

【发布时间】：2013-12-19 06:21:48

【问题描述】：

以下代码创建 1. 树状图和 2. 带有树状图的热图

mydata <- mtcars
hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")
distfunc <- function(x) dist(x,method="euclidean")
d <- distfunc(mydata)
fit <- hclustfunc(d)

#plot dendogram only
plot(fit)
groups <- cutree(fit, k=5) 

# Add rectangle in cluster
rect.hclust(fit, k=5, border="red")

生成此图：

现在我想用树状图创建热图

# plot heat map with dendogram together.
library("gplots")
heatmap.2(as.matrix(mydata),dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc);

目前它看起来像这样：

在最终的热图中，有没有一种方法可以像第一个图一样为每个集群添加红色矩形（即添加到左侧的树状图上）？

【参考方案1】：

我可以通过在heatmap.2 函数中使用RowSideColors 参数来提出替代方案吗：

heatmap.2(as.matrix(mydata),dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), 
         hclust=hclustfunc, distfun=distfunc, RowSideColors=as.character(groups))

如果您想重新分配颜色：

# require(RColorBrewer)
cols <- brewer.pal(max(groups), "Set1")
heatmap.2(as.matrix(mydata),dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), 
         hclust=hclustfunc, distfun=distfunc, RowSideColors=cols[groups])

第一个例子如下所示：

【参考方案2】：

我破解了 heatmap.2 并添加了以下行：

cluster <- cutree(hcr, k=kcluster) 
clustab <- table(cluster)[unique(cluster[hcr$order])]
m <- c(0, cumsum(clustab))
which <- 1L:kcluster
border <- rep_len(border, length(which))
for (n in seq_along(which))
   rect(par("usr")[2L]+10,m[which[n]] + 0.66, 
    mean(rev(hcr$height)[(kcluster - 1):kcluster]),
    m[which[n] + 1] + 0.33, 
    border = border[n])

在这一行之后：

plot(ddr, horiz = TRUE, axes = FALSE, yaxs = "i", leaflab = "none")

你可以在这个gist找到新功能的代码。

例子：

heatmap.rect(as.matrix(mydata),
             dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), 
             hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,key=FALSE,
             kcluster=7,border='blue')

【参考方案3】：

您可以根据聚类而不是聚类矩形为树状图着色。它看起来很乱。 R 中的“fheatmap”包提供了选择自定义颜色面板等进行着色的选项。

该软件包及其文档可在以下位置获得 http://cran.r-project.org/web/packages/fheatmap/index.html