So easy！给你的聚类热图添加GO词云！

往期我们学习过一个表达趋势折线图+模块热图+GO富集注释的组合类图表绘制，详情可戳：《炫一个模块热图+GO功能富集组合图展示空间功能特征！》 ，后期图表美化主要使用AI完成，如下图。

这两天看到另一个比较有意思的R包ClusterGVis，可以同时完成聚类+富集，并生成发表级的组合图表，效果如下。非常方便省事，适合懒人。下面就来学习一番！

#相关R包下载与载入：

devtools::install_github( "jokergoo/ComplexHeatmap")

devtools::install_github( "junjunlab/ClusterGVis")

library(ClusterGVis)

library(ComplexHeatmap)

library(org.Mm.eg.db)

library(cols4all)

#使用该R包自带数据进行测试：

dt<- exps #输入数据:标准化的 tpm/fpkm/rpkm 表达矩阵

head(dt)

#可根据拐点选择最佳聚类数：

getClusters(exp = dt)

#可选择Mfuzz或Kmeans聚类：

##Mfuzz:

cm<- clusterData(exp = dt,

cluster.method = "mfuzz", #kmeans或mfuzz

cluster.num = 8, #以8个聚类为例

seed= 123) #随机数种子

str(cm)

##kmeans:

ck<- clusterData(exp = dt,

cluster.method = "kmeans", #kmeans或mfuzz

cluster.num = 8,

seed= 123)

str(ck)

1. 表达趋势折线图绘制

visCluster(

object= cm,

plot.type = "line", #折线图

add.mline = TRUE #是否显示中位折线

)

visCluster(object = ck,

plot.type = "line",

add.mline = TRUE)

2. 热图绘制

visCluster(object = ck,

plot.type = "heatmap") #热图

#自定义cluster注释条配色：

c4a_gui

mycol<- c4a('light',8)

#热图美化：

visCluster(

object= ck,

plot.type = "heatmap",

column_names_rot= 60, #列名60°显示

show_row_dend= F, #不显示聚类树

ht.col = c( "#0da9ce", "white", "#e74a32"), #热图颜色调整

ctAnno.col = mycol #修改注释条颜色

)

#标注mark基因：

mark<- rownames(dt)[sample(1:nrow(dt),28, replace = F)]

pdf('p1.pdf', height = 8, width = 7, onefile = F)

visCluster(

object= cm,

plot.type = "heatmap",

column_names_rot= 60,

show_row_dend= F,

ht.col = c( "#0da9ce", "white", "#e74a32"),

ctAnno.col = mycol,

markGenes= mark

)

dev. off

3. 富集分析

##以GO-BP为例：

enrich<- enrichCluster(object = cm,

OrgDb= org.Mm.eg.db,

type= "BP", # "BP", "MF", "CC"or "KEGG"

pvalueCutoff= 0.05,

topn= 5) #显示top5 GO term

head(enrich)

4. 组合热图绘制

pdf('p2.pdf', height = 9, width = 12, onefile = F)

visCluster(

object= cm,

plot.type = "both", #选both

column_names_rot= 60,

markGenes= mark,

markGenes.side = "left", #标签放到左侧

genes.gp = c('italic',fontsize = 13),

show_row_dend= F,

ht.col = c( "#0da9ce", "white", "#e74a32"),

ctAnno.col = mycol,

annoTerm.data = enrich #添加GO注释

)

dev. off

#细节美化：

pdf('p3.pdf', height = 10, width = 12, onefile = F)

visCluster(

object= cm,

plot.type = "both",

column_names_rot= 60,

markGenes= mark,

markGenes.side = "left",

genes.gp = c('italic',fontsize = 13),

show_row_dend= F,

ht.col = c( "#0da9ce", "white", "#e74a32"),

ctAnno.col = mycol,

annoTerm.data = enrich,

go.col = rep(mycol, each = 5), #将词云颜色修改为跟注释条一致

go.size = "pval", #按p值显示注释大小

line.side = "left"#将表达趋势折线图放到左侧

)

dev. off

使用下来的感受是确实很方便，但目前可能还不大稳定，有兴趣的可以试试。如果大家遇到bug可以尝试更新一下ClusterGVis或ComplexHeatmap开发版，以获取最新功能。更多的参数/功能详见作者的相关说明。

好啦，今天的分享就到这里！

参考资料

https://github.com/junjunlab/ClusterGVis

https://github.com/junjunlab/ClusterGVis/wiki/document

最后编辑：2023-06-17

作者：萌小白

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