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news 2025/11/6 15:02:41

canvas设计网站,win10优化大师官网,wordpress最简单的主题,3合1网站建设数据聚类然后展示聚类热图是生物信息中组学数据分析的常用方法，在R语言中有很多函数可以实现，譬如heatmap,kmeans等，除此外还有一个用得比较多的就是heatmap.2。最近在网上看到一个笔记文章关于《一步一步学heatmap.2函数》，在此与…

数据聚类然后展示聚类热图是生物信息中组学数据分析的常用方法，在R语言中有很多函数可以实现，譬如heatmap,kmeans等，除此外还有一个用得比较多的就是heatmap.2。最近在网上看到一个笔记文章关于《一步一步学heatmap.2函数》，在此与大家分享。由于原作者不详，暂未标记来源，请原作者前来认领哦，O(∩_∩)O哈哈~

数据如下：

  library(gplots)
data(mtcars)
x <- as.matrix(mtcars)
rc <- rainbow(nrow(x), start=0, end=.3)
cc <- rainbow(ncol(x), start=0, end=.3)

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片1

X就是一个矩阵，里面是我们需要画热图的数据。

Rc是一个调色板，有32个颜色，渐进的

Cc也是一个调色板，有11个颜色，也是渐进的

首先画一个默认的图：

  heatmap.2(x)

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片2

然后可以把聚类数可以去掉：就是控制这个dendrogram参数

  heatmap.2(x, dendrogram=“none”)

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片3

然后我们控制一下聚类树

  heatmap.2(x, dendrogram=“row”) # 只显示行向量的聚类情况
heatmap.2(x, dendrogram=“col”) #只显示列向量的聚类情况

下面还是在调控聚类树，但是我没看懂跟上面的参数有啥子区别！

  heatmap.2(x, keysize=2) ## default - dendrogram plotted and reordering done.
heatmap.2(x, Rowv=FALSE, dendrogram=“both”) ## generate warning!
heatmap.2(x, Rowv=NULL, dendrogram=“both”) ## generate warning!
heatmap.2(x, Colv=FALSE, dendrogram=“both”) ## generate warning!

接下来我们可以调控行列向量的label的字体大小方向

首先我们调控列向量，也就是x轴的label

  heatmap.2(x, srtCol=NULL)
heatmap.2(x, srtCol=0, adjCol = c(0.5,1) )
heatmap.2(x, srtCol=45, adjCol = c(1,1) )
heatmap.2(x, srtCol=135, adjCol = c(1,0) )
heatmap.2(x, srtCol=180, adjCol = c(0.5,0) )
heatmap.2(x, srtCol=225, adjCol = c(0,0) ) ## not very useful
heatmap.2(x, srtCol=270, adjCol = c(0,0.5) )
heatmap.2(x, srtCol=315, adjCol = c(0,1) )
heatmap.2(x, srtCol=360, adjCol = c(0.5,1) )

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片4

然后我们调控一下行向量，也就是y轴的label

  heatmap.2(x, srtRow=45, adjRow=c(0, 1) )
heatmap.2(x, srtRow=45, adjRow=c(0, 1), srtCol=45, adjCol=c(1,1) )
heatmap.2(x, srtRow=45, adjRow=c(0, 1), srtCol=270, adjCol=c(0,0.5) )

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片5

设置 offsetRow/offsetCol 可以把label跟热图隔开！

  ## Show effect of offsetRow/offsetCol (only works when srtRow/srtCol is 
## not also present) heatmap.2(x, offsetRow=0, offsetCol=0)
heatmap.2(x, offsetRow=1, offsetCol=1) 
heatmap.2(x, offsetRow=2, offsetCol=2) 
heatmap.2(x, offsetRow=-1, offsetCol=-1) 
heatmap.2(x, srtRow=0, srtCol=90, offsetRow=0, offsetCol=0)
heatmap.2(x, srtRow=0, srtCol=90, offsetRow=1, offsetCol=1)
heatmap.2(x, srtRow=0, srtCol=90, offsetRow=2, offsetCol=2)
heatmap.2(x, srtRow=0, srtCol=90, offsetRow=-1, offsetCol=-1)

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片6

  ## Show effect of z-score scaling within columns, blue-red color scale 
hv <- heatmap.2(x, col=bluered, scale=“column”, tracecol=“#303030”)

hv是一个热图对象！！！

  > names(hv) # 可以看到hv对象里面有很多子对象
> “rowInd” “colInd” “call” “colMeans” “colSDs” “carpet” “rowDendrogram” “colDendrogram” “breaks” “col” “vline” “colorTable” ## Show the mapping of z-score values to color bins hv $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 638: \dotsan class="com">#̲# Extract the r\dots$ colorTable[hv $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 124: \dotsn class="str">"#̲FFFFFF"</span><\dots$ colorTable[hv $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 124: \dotsn class="str">"#̲FFFFFF"</span><\dots$ colSDs + hv $co lM e an s < / s p an >< s p an c l a ss = " p u n " >, < / s p an >< s p an c l a ss = " pl n " > w hi t e B in < / s p an >< s p an c l a ss = " p u n " > [< / s p an >< s p an c l a ss = " l i t " > 2 < / s p an >< s p an c l a ss = " p u n " >] < / s p an >< s p an c l a ss = " pl n " >< / s p an >< s p an c l a ss = " p u n " > * < / s p an >< s p an c l a ss = " pl n " > h v$ colSDs + hv $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 1148: \dotsn class="str">"#̲303030"</span><\dots$ Type)],
 xlab=‘CellLines’,
 ylab=‘Probes’,
 main=Cluster_Method[i],
 col=greenred(64))
 dev.off()
}

这样就可以一下子把七种cluster的方法依次用到heatmap上面来。而且通过对cluster树的比较，我们可以从中挑选出最好、最稳定到cluster方法，为后续分析打好基础！

对下面这个数据聚类：

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片12

  require(graphics)
hc <- hclust(dist(USArrests), “ave”)
plot(hc)

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片13

首先对一个数据框用dist函数处理得到一个dist对象！

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片14

Dist对象比较特殊，专门为hclust函数来画聚类树的！

利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图-图片15

查看全文

http://www.ho-use.cn/article/2486.html

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