pheatmap绘制聚类热图

R语言里面能够绘制热图的方法非常多,除了基本函数外还涉及了多种R包,其中一个包是pheatmap。 pheatmap意为pretty heatmaps,是一个非常有效且能快速绘制出聚类热图的R包,其绘图函数pheatmap...

R语言里面能够绘制热图的方法非常多,除了基本函数外还涉及了多种R包,其中一个包是pheatmap。

pheatmap意为pretty heatmaps,是一个非常有效且能快速绘制出聚类热图的R包,其绘图函数pheatmap参数控制简单易于理解,从学习的角度而言也能够轻松上手,今天就简单介绍一下pheatmap绘制热图

1. 基因表达聚类热图

数据准备

pheatmap绘制基因表达数据热图,需要一个基因表达数值矩阵文件,数据格式往往是行为基因表达数据、列为样本信息(如下图20*6):

attachments-2018-10-Q4FWESDE5bd7ce2ad5653.jpg

确保安装和加载包之后,正确读取文件,获取数值矩阵即可进行绘图:

library(pheatmap)
mat=read.table("F:/mat.txt",header = T,row.names = 1,sep="\t",check.names = F)
dim(mat)
pheatmap(mat)


利用pheatmap一步出图,其结果如下:

attachments-2018-10-NuQ6qS3s5bd7ce36c6ce0.jpg

参数调整

初始绘图结果和实际需要的图片差异可能比较大,这些都可以通过对应的参数进行调整,譬如:
(1)scale 数据标准化
原始数据中,
每个基因表达变化范围对应的数值大小不同,导致图片中色彩变化难以显示基因在不同样本中的变化趋势,可以对基因在每个样本中基因表达数据进行标准化,使其数值在一定范围内,从而实现热图的优化,而控制参数为scale,对基因(行,row)进行处理(结果见下图):

pheatmap(mat,scale = "row")


attachments-2018-10-0ZkWBoDk5bd7ce621f38d.jpg

(2)cluster聚类的选择

pheatmap绘制得到的热图默认对基因(行)和样品(列)进行了聚类,常规情况下我们确实会选中聚类,但是你也可以设置,选聚类或者不聚类,甚至聚类的方法,例如不进行样品聚类,而对基因聚类,同时修改默认聚类方法"complete"为"average":

pheatmap(mat,scale = "row",cluster_rows =T,clustering_method = "average",cluster_cols = F)


attachments-2018-10-mjTSB2AC5bd7ce6bd8b5d.jpg

除了以上设置外,pheatmap还有很多细节的调整,涉及行列、色彩、数字显示、字体、注释、图例等等,譬如经过参数调整,绘制出下方较为美观的热图:

attachments-2018-10-7bhzrHSh5bd7ce7dd0c11.jpg

2. 微生物OTU丰度矩阵

热图的绘制并不仅限于基因表达数据,来源于其他实验的数据同样可以进行绘图,只需要将数据整理成相似的格式都能实现最终结果,譬如利用OTU丰度矩阵,绘制出了下图:

attachments-2018-10-yVp3wixO5bd7ce9a3e800.jpg



如果想提升自己的绘图技能,我们推荐:R语言绘图基础(ggplot2)


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  • 发表于 2018-10-30 11:24
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  • 分类:R

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Daitoue
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