利用R语言heatmap.2函数进行聚类并画热图

本文介绍: 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。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！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！X就是一个矩阵，里面是我们需要画热图的数据。Cc也是一个调色板，有11个颜色，也是渐进的。Rc是一个调色板，有32个颜色，渐进的。hv是一个热图对象！

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

  
  heatmap.2(x)

  
  heatmap.2(x, dendrogram=“none”)

  
  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

  
  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!

  
  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) )

  
  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) )

  
  ## 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)

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

  
  > 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()
}

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

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热图聚类调色板

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