Pheatmap绘制多分组热图

Pheatmap绘制多分组热图

首先是准备材料:

1.R包

2.绘图数据

install.packages('pheatmap')#安装R包

library(pheatmap)#加载R包 

画图

画个基础图形

Rscript  heatmap.r -i fpkm.txt -s -n heatmap绘制图形,并保存文件。

画的图拍你可以根据自己的喜好进行调整,包括横, 纵轴; 颜色,聚类;长宽比例都可以进行调整。


attachments-2022-11-yYOmp4n2637b2f6e4dad6.png


聚类调整

在默认情况下,生成的热图是含有行列聚类,如果不想显示聚类,可加入参数cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE,样品会按照输入顺序进行绘制。

pheatmap(data, cluster_row = TRUE, cluster_col = FALSE,filename = 'test.png')#行聚类,列不聚类

绘制单个分组信息

绘制单个分组信息,输入分组信息annotation_col添加列的注释信息。

colgroup=read.table('group.txt',sep='t',header=F,row.names=1,check.names=F,quote='')

colnames(colgroup)=c('Group')#分组文件设置列名

pheatmap(data,annotation_col = colgroup, filename = 'test.png')

绘制多个分组信息

绘制多个分组信息,annotation_col和annotation_row参数同时添加行和列的注释信息

colgroup=read.table('group.txt',sep='t',header=F,row.names=1,check.names=F,quote='')

rowgroup=read.table('taxon.txt',sep='t',header=F,row.names=1,check.names=F,quote='')

colnames(colgroup)=c('Group','Time','Other')#分组文件设置列名

colnames(rowgroup)=c('Class')

pheatmap(data,annotation_col = colgroup,

annotation_row=rowgroup, filename = 'test.png')

自定颜色列表

Rscript  heatmap.r -i fpkm.txt -s -n heatmap -c blue brown  black

也可以输入十六进制颜色(html),但要加引号

Rscript  heatmap.r -i fpkm.txt -s -n heatmap -c "#470024"   "A9A9A9"  "#0000ff"

或者修改脚本命令

利用ann_colors自定注释信息的颜色列表

col = colorRampPalette(c('lightblue', 'yellow', 'orange', 'red'),bias=3)(300)#设置数据颜色

ann_colors = list( Time = c('white', 'firebrick'), Group = c(B ='#00447E',L= '#F34800'),

Class = c(taxon1 = '#64A10E', taxon2 = '#795EA2', taxon3 = '#3370CC') )#设置注释信息颜色

pheatmap(data,annotation_col = colgroup, annotation_row=rowgroup,

col=col,annotation_colors = ann_colors, filename = 'test.png')

结果分块

利用cutree_col,将列聚类结果分块要求队列聚类,gaps_row参数将行结果分块,要求对行不聚类

pheatmap(data, cluster_row = FALSE, cluster_col = TRUE, annotation_col = colgroup,

annotation_row=rowgroup, col=col, gaps_row = c(5, 10),#在5和10行添加分隔

annotation_colors = ann_colors, cutree_col=2,#聚类结果分成两类

filename = 'test.png')

其他参数

sacle: 按照'row”、 'column'或者'none'对数据进行归一化

legend_breaks:设定图例显示范围

legend_labels:设置图例标签

legend = FALSE:去掉图例

annotation_legend = FALSE:去掉注释图例

border_color:设定每个热图格子的边框色

display_numbers = TRUE:设定在每个热图格子中显示相应的数值,

number_color:设置数值字体的颜色

cellwidth和cellheight:设定每个热图格子的宽度和高度

main:添加主标题

fontsize_row 和fontsize_row:设置行名列名文字大小


  • 发表于 2022-11-21 15:51
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  • 分类:软件工具

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生信阿姨
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