宁波seo培训,谷歌seo优化是什么,建筑公司网站应该则么做,重庆专业做淘宝网站在RNA-seq数据分析中#xff0c;差异表达基因分析是一项基本的技能#xff0c;其中热图又是一种特别常见的用来展示差异表达基因分析结果的方式#xff0c;今天分享一个非常好用的绘制热图的R函数#xff1a;heatmap.2。该函数来自gplots包。安装install.packages(gp… 在RNA-seq数据分析中差异表达基因分析是一项基本的技能其中热图又是一种特别常见的用来展示差异表达基因分析结果的方式今天分享一个非常好用的绘制热图的R函数heatmap.2。该函数来自gplots包。安装install.packages(gplots)library(gplots)使用1. 读取数据# 毫无疑问绘制热图需要一个数值矩阵作为输入# 我准备好了一个基因表达数据集存放在名为data的文件中该数据集含有11个样本50个基因# 每列是一个样本每行是一个基因# commanddata sep \t, header T,row.names 1, stringsAsFactors F))数据集data的一部分2. 最基本使用方法# 有了数值矩阵就可以绘制热图了# commandheatmap.2(data,tracenone)# 参数 # 1. data: 刚才读入的数值矩阵 # 2. trace: 稍后再讲# 结果说明 # 1. 上述命令可以说是使用heatmap.2最简单的方式 # 2. 在这种情况下除 trace这个参数之外其余的参数均使用默认值 # 3. 得到的结果如下所示 # 4. 在默认情况下生成的热图有如下要点 # a. 函数默认计算各行和各列数据之间的相关性并根据它们的相似程度对行和列进行聚类并且对行和列都绘制了系统发生树 # b. 左上角的标度中有一条线这条线表示处于各个颜色区段内的值的个数 # c. 函数默认以输入矩阵的行名和列名为热图中行和列的lable在这个例子中行的lable数目不等于矩阵中的行数是因为图比较小不足以显示所有的lableR自动选择显示了一部分 # d. 热图的配色使用默认配色3. 更多参数# commandheatmap.2(data,tracenone, Rowv F) # commandheatmap.2(data,tracenone, Colv F)# 新参数 # 1. Rowv: 该参数接受一个逻辑值 TRUE(T)或FALSE(F)表示是否根据各行数据之间的相似程度对它们进行聚类 默认值为TRUE # 2. Colv与Rowv类似表示是否根据各列数据之间相似程度对它们进行聚类默认值为TRUE # 结果说明 # 1. 新结果如下方所示 # 2. 当Rowv被设置为FALSE时可以看到函数不再根据各行数据之间的相似性对其聚类自然也就不会绘制系统发生树 # 3. 当Colv被设置为FALSE时不再对列进行聚类也没有系统发生树的绘制将RowV设置为FALSE将ColV设置为FALSE# commandheatmap.2(data,tracenone, dendrogram row)# 新参数 # 1. dendrogram该参数接受以下三个值中的一个 # a. row表示只对行绘制系统发生树 # b. column表示只对列绘制系统发生树 # c. both表示对行和列都绘制系统发生树这也是该参数的默认值 # 注意 # 1. 该参数只是指定是否系统发生树不会干扰对行和列进行聚类 # 2. 在参数Rowv和Colv为TRUE的情况下函数仍然会进行行和列的聚类 # 结果说明 # 1. 新结果如下方所示 # 2. 可以看到该参数并没有影响行和列的聚类dendrogram rowdendrogram column# commandheatmap.2(data,tracenone, dendrogram column, scale row)# 新参数 # 1. scale该参数接受以下三个值中的一个 # a. row表示将每行数据进行转化使每行数据的平均数为0其实就将每行数据转为其 Z score # b. column: 表示将每列数据转换为对应的Z score # c. none行和列的数据都不做转换该值是该参数的默认值 # 结果说明 # 1. 新结果如下所示 # 2. 与上边的图相比对数据进行转换使得不同类别间的差别更明显图片也更好看# commandheatmap.2(data,tracenone, dendrogram column, scale row, colsep 4, rowsep 42, sepcolor blue) # 新参数 # 1. colsep指定一个正整数n然后函数将会在热图中的第n列与第n1列中间留出一段间隔 # 2. rowsep与colsep功能类似指定一个正整数n然后函数将会在热图中的第n行与第n1行中间留出一段间隔 # 3. sepcolor间隔的颜色如果不指定该参数则默认值为白色# 结果说明 # 1. 新结果如下方所示 # 2. 可以看到与上图相比热图中多出了两个蓝色的间隔# commandheatmap.2(data,tracenone, dendrogram column, scale row, colsep 4, rowsep 42, cellnote data, notecex 1.2, notecol red) # 新参数 # 1. cellnote指定一个矩阵将该矩阵中的值添加到热图上的每个色块中该矩阵应该与绘制热图的矩阵有相同的行数和列数 # 2. notecex与cellnote对应表示将填充到色块上的值放大到默认大小的多少倍大于1表示放大小于1表示缩小 # 3. notecol填充到色块中的值的字体颜色 # 说明 # 1. 将值添加到色块上适合色块比较少的热图该例子中色块较多添加了值之后一片模糊因此在这里就不展示了# commandheatmap.2(data, dendrogram column, scale row, colsep 4, rowsep 42, trace column) # 参数 # 1. trace该参数接受如下4个值中的一个 # a. row表示对每行数据绘制一条曲线曲线高低起伏表示色块对应的值的大小 # b. column表示对每列数据绘制一条曲线曲线高低起伏表示色块对应的值的大小该值为该参数的默认值 # c. both表达对行和列都绘制曲线 # d. none表示对行和列都不绘制曲线 # 结果说明 # 1. 新结果如下方所示 # 2. 一般热图不需要绘制该曲线该曲线让热图看起来杂乱 # 3. 因为该参数的默认值为 column因此在之前的例子中该参数被专门设置为none# commandheatmap.2(data,trace none, dendrogram column, scale row, colsep 4, rowsep 42, cexRow 1.5, cexCol 1.5) # 新参数 # 1. cexRow表示将行的lable变为默认值的多少倍大于1表示放大小于1表示缩小 # 2. cexCol与cexRow类似# 结果说明 # 1.可以看到行和列的lable都比之前大了一些# commandheatmap.2(data,trace none, dendrogram column, scale row, colsep 4, rowsep 42, labRow 1:50, labCol 1:11, colRow c(red,red), colCol c(blue,blue)) # 新参数 # 1. labRow指定一个向量作为行的lable指定为NA则不显示lable # 2. labCol指定一个向量作为列的lable指定为NA则不显示lable # 3. colRow指定行lable的颜色 # 4. colCol指定列lable的颜色 # 注意 # 1. colRow 和 colCol的值不会循环补齐也就说指定几个颜色就给几个lable着色其它lable仍然使用默认的黑色 # 结果说明 # 1. 新结果如下方所示 # 2. 可以看到我们分别只指定了两个行和列lable的颜色因此也就分别只有两个lable被着色# commandheatmap.2(data,trace none, dendrogram column, scale row, colsep 4, rowsep 42, key TRUE, density.info none, key.title GENE, key.xlab Z Score, key.ylab NA)# 新参数 # 1. key接受一个逻辑值TRUE或FALSE,表示是否绘制左上角的颜色标度条默认为TRUE # 2. density.info接受一下3个值中的一个 # a. none表示在颜色标度条中不绘制密度曲线或直方图 # b. histogram表示在颜色标度中绘制直方图 # c. density表示在颜色标度中绘制密度曲线 # 3. key.title标度条的名称绘制在标度条的上方 # 4. key.xlab标度条的 x 轴的名称绘制在标度条的下方设置为NA则不显示 # 5. key.ylab标度条的 y 轴的名称绘制在标度条的左侧设置为NA则不显示 # 结果说明 # 1. density.info 被设为none,因此没有了标度条中的线条 # 2. 标度条的 xy轴名称也发生了相应的变化# commandlibrary(RColorBrewer)mypalette PiYG)morecols heatmap.2(data, dendrogram column, scalerow, colrev(morecols(150)), tracenone, colsep 4, rowsep 42, labRow NA, density.info none, key.title NA, key.xlab Z Score, key.ylab NA) # 新参数 # 1. col:指定用来绘制热图的颜色# 说明 # 1. 这里产生用来绘制热图的渐变色用到了一个RColorBrewer包和colorRampPalette函数这里不细讲感兴趣的可以自己学习 # 2. 新结果如下方所示 # 3. 最后用AI稍微修一修比如调整一下标度条的位置就可以了
