多分组热图不用愁，Pheatmap来帮忙

【Pheatmap 绘制多分组热图】

热图作为实验数据分布情况的直观展示方法，已经成为高分文章的不错选择，它不仅可以对数据质量进行具像化展示，还可以对数据和样品进行聚类。在R中有多个包均可绘制热图，今天小锐给大家介绍一个可以绘制多个分组热图的R包， libarary（pheatmap）。

首先是准备工作

install.packages("pheatmap")#安装R包

library(pheatmap)#加载R包

data=read.table("for_plot_filter.txt",header=TRUE,row.names=1,sep="t",check.names=F,quote="")#加载数据。

数据文件的示例图

画个基础图形

pheatmap(data，filename = "test.png") #绘制图形，并保存文件。

聚类调整

在默认情况下，生成的热图是含有行列聚类，如果不想显示聚类，可加入参数cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE，样品会按照输入顺序进行绘制。

pheatmap(data, cluster_row = TRUE, cluster_col = FALSE,filename = "test.png")#行聚类，列不聚类

绘制单个分组信息

绘制单个分组信息，输入分组信息annotation_col添加列的注释信息。

colgroup=read.table("group.txt",sep="t",header=F,row.names=1,check.names=F,quote="")

colnames(colgroup)=c("Group")#分组文件设置列名

pheatmap(data,annotation_col = colgroup, filename = "test.png")

左侧图为分组文件内容

绘制多个分组信息

绘制多个分组信息，annotation_col和annotation_row参数同时添加行和列的注释信息

colgroup=read.table("group.txt",sep="t",header=F,row.names=1,check.names=F,quote="")

rowgroup=read.table("taxon.txt",sep="t",header=F,row.names=1,check.names=F,quote="")

colnames(colgroup)=c("Group","Time","Other")#分组文件设置列名

colnames(rowgroup)=c("Class")

pheatmap(data,annotation_col = colgroup,

annotation_row=rowgroup, filename = "test.png")

自定颜色列表

利用ann_colors自定注释信息的颜色列表

col = colorRampPalette(c("lightblue", "yellow", "orange", "red"),bias=3)(300)#设置数据颜色

ann_colors = list( Time = c("white", "firebrick"), Group = c(B ="#00447E",L= "#F34800"),

Class = c(taxon1 = "#64A10E", taxon2 = "#795EA2", taxon3 = "#3370CC") )#设置注释信息颜色

pheatmap(data,annotation_col = colgroup, annotation_row=rowgroup,

col=col,annotation_colors = ann_colors, filename = "test.png")

结果分块

利用cutree_col,将列聚类结果分块要求队列聚类，gaps_row参数将行结果分块，要求对行不聚类

pheatmap(data, cluster_row = FALSE, cluster_col = TRUE, annotation_col = colgroup,

annotation_row=rowgroup, col=col, gaps_row = c(5, 10),#在5和10行添加分隔

annotation_colors = ann_colors, cutree_col=2,#聚类结果分成两类

filename = "test.png")

其他参数

sacle： 按照"row”、 "column"或者"none"对数据进行归一化

legend_breaks：设定图例显示范围

legend_labels：设置图例标签

legend = FALSE：去掉图例

annotation_legend = FALSE：去掉注释图例

border_color：设定每个热图格子的边框色

display_numbers = TRUE：设定在每个热图格子中显示相应的数值，

number_color：设置数值字体的颜色

cellwidth和cellheight：设定每个热图格子的宽度和高度

main：添加主标题

fontsize_row 和fontsize_row：设置行名列名文字大小

最后编辑：2022-06-22

作者：萌小白

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