R语言之heatmap绘制

1 安装pheatmap包有两种方式：

    a.install.packages(“pheatmap”)

    b. 通过bioconductor安装：

    source('http:///biocLite.R')
    biocLite('pheatmap')

2 R包的调用： library(pheatmap)。

3 热图的绘制函数就是pheatmap函数，对其参数做以下介绍：

官方的参数初始情况如下图：

 我们看到它的参数设置和其他的heatmap绘制函数基本一致。那么我们今天主要讲里面几个主要的参数，具体的热图绘制，调用函数的时候注意以下参数默认值即可。

1. color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n= 7, name = 'RdYlBu')))(100)

主要是设置heatmap中每个格子的颜色以及颜色的过渡范围。

2.  cellwidth = NA, cellheight = NA

设置heatmap中每个格子的宽度和高度。

3. scale = 'none'

其参数有三种：row，column，none（默认）。此参数的意义就是所有的参与热图的数值是否做Z-score处理，并且是对数值的每一列处理还是每一行处理。

4. cluster_rows = TRUE,cluster_cols = TRUE

对于行列的数据是否做聚类，TRUE做聚类，反之不做。

5. cutree_rows = NA, cutree_cols =NA

此参数是将热图的行列分成几块，并相互独立开。

6. annotation_row = NA,annotation_col = NA

此参数是指对于行列的注释名称是否设置，当然这里设置名称需要以因子的形式设置

例：annotation_row = data.frame(

                   GeneClass = factor(rep(c('Path1', 'Path2', 'Path3'),c(10, 4, 6)))

                )

annotation_col = data.frame(

                   CellType = factor(rep(c('CT1', 'CT2'), 5)),

                   Time = 1:5

                )

7. annotation_names_row = TRUE,annotation_names_col = TRUE

此参数是指是否显示我们设置的行列的名称，比如上面设置的列名称CellType。

8. annotation_colors = NA

此参数的功能是设置行列每个因子对应的颜色设置，默认也会提供颜色，只是可能不是自己所要，举例其设置形式：

ann_colors = list(

    Time =c('white', 'firebrick'),

    CellType =c(CT1 = '#1B9E77', CT2 = '#D95F02'),

    GeneClass =c(Path1 = '#7570B3', Path2 = '#E7298A', Path3 ='#66A61E')

)

那么，展示一个已画好的热图，供大家参考，具体的代码自行发挥。毕竟绘制heatmap一个函数就可以了。