pheatmap的安裝非常簡單，只需要在R軟件中執(zhí)行一行安裝代碼即可
install.packages('pheatmap')
安裝完成后，我們來看如何使用pheatmap來繪制聚類熱圖
# 加載軟件包
library('pheatmap')
# 生成繪圖用的數(shù)據(jù)
test = matrix(rnorm(200), 20, 10)
test[1:10, seq(1, 10, 2)] = test[1:10, seq(1, 10, 2)] + 3
test[11:20, seq(2, 10, 2)] = test[11:20, seq(2, 10, 2)] + 2
test[15:20, seq(2, 10, 2)] = test[15:20, seq(2, 10, 2)] + 4
colnames(test) = paste("Test", 1:10, sep = "")
rownames(test) = paste("Gene", 1:20, sep = "")
這段代碼實際上是利用隨機數(shù)生成了一個20 X 10的矩陣。
為了模擬不同樣品和基因之間的差異，我們將第一行到第10行中奇數(shù)列的數(shù)值全部加3，將第11行到第20行的偶數(shù)列數(shù)值全部加2，將15行到20行的偶數(shù)列全部加4。最后將列名命名為Test1 ～ Test10，將行名命名為Gene1～Gene 20，最終生成的數(shù)據(jù)格式如下圖
默認參數(shù)繪制圖形只需要執(zhí)行以下代碼。
pheatmap(test)
生成的圖片如下圖：
當默認參數(shù)不能滿足我們的需求時，我們可以根據(jù)自己的需要在此基礎上修改這個圖形。常見的一些參數(shù)設置如下：
pheatmap(test,?scale?=?"row")
# scale = “row”的含義是繪圖時按行進行均一化。進行均一化可以降低個別特殊樣品與其它樣品間的差異，這會使得其它樣品間的差異在圖形中更加顯著。一般我們在基于表達量進行聚類分析時，均是常用的參數(shù)。繪圖結(jié)果如下圖所示：
如果需要對配色方案進行修改，可以修改color參數(shù)，
# colorRampPalette函數(shù)可以設置3種顏色(只能是3種)，它可以根據(jù)給定的向量生成漸變色，這三個參數(shù)分別指定了最大值，中間值和最小值的顏色。繪圖結(jié)果如下：pheatmap(test,?color?=?colorRampPalette(c("navy",?"white",?"firebrick3"))(50))
同時，通過設置cluster_col和cluster_row參數(shù)可以控制是否取消對行或列進行聚類分析，具體代碼及結(jié)果如下：
pheatmap(test,?cluster_col?=?FALSE)
show_rownames和show_colnames參數(shù)來控制是否顯示行名和列名，如下：
pheatmap(test,show_rownames=F,show_colnames=F)
display_numbers 和number_color 參數(shù)可以控制是否在圖中顯示數(shù)字及設置數(shù)字的顏色。
pheatmap(test,?display_numbers?=?TRUE,number_color?=?"blue")
cellwidth和cellheight兩個參數(shù)可以控制每個單元的長度和寬度。參數(shù)main可以在圖片中添加標題。
pheatmap(test,?cellwidth?=?15,?cellheight?=?12,?main?=?"Example?heatmap")
以上呢，就是在使用pheatmap繪制聚類熱圖時常用的一些參數(shù)?？梢钥吹剑褂胮heatmap繪制聚類熱圖是非常簡單快速的。通過組合不同的參數(shù)，我們可以控制最終生成的圖片的樣式與效果。更多的功能和參數(shù)可以通過執(zhí)行pheatmap命令查看pheatmap自帶的幫助文檔來獵?。”酒诰垲悷釄D的繪制我們就分享完啦，敬請關(guān)注其他圖形繪制。
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