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临床数据一般是使用图表汇总Table1的方式进行展示，例如R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表 或者 gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器” 。
今天介绍一个可视化展示方式，funkyheatmap-R包 ， 可以为基准数据生成热图式可视化的函数，可以使用列和行的注释对其进行微调 。效果如下
一 载入R包，数据
首先安装funkyheatmap 包，
1）先使用mtcars 数据绘制
#devtools::install_github("dynverse/dynbenchmark/package")
使用mtcars类似的数据进行绘制即可，默认情况下绘制每一列的信息，后面就是参数修改以期达到封面图的效果。
下面使用dynbenchmark_data的数据进行详细的调试 绘制。
2）载入dynbenchmark_data数据（2019 NBT ：A comparison of single-cell trajectory inference methods ）
data("dynbenchmark_data")
二 绘制funky heatmap
想达到封面图的效果，需要一系列的设置。
1 , 设置row_info 和 row_group
row_info选择待展示的行（此处即为id列各种方法），此处为全部展示，可是使用filter筛选想展示的行；
row_groups是行group（此处为各种方法的类型），对应下图的红框部分
row_info <-
2 ，设置column_info
设置列的信息，定义需要展示的列以及对应的一些属性信息
column_info <- tribble( # tribble_start
主要有以下几列：
group：列的分组；
id：data中的列名字；
name：图中展示的名字；
geom：集合图形，展示方式 （如果有多个属性（rect 和 text）需要展示则分为多行，如scaling_predtime）；
palette：调色板信息；
3，设置column_groups
将上述column_info的列，根据对应的group ，设置group的 “Category”和大一级的 Experiment 信息。
column_groups <- tribble(
Experiment：group的Experiment信息（下图红框）
Category：group的Category信息（下图绿框）
group：列的分组（同column_info中的group）
palette：group使用何种palette
4，设置 palettes
设置不同palette的颜色
error_reasons <- tibble(
5，绘制funky heatmap
完成上述设置后终于可以绘制funky heatmap了
g <- funky_heatmap(
OK，这样每个患者（id）的临床信息，组学信息，分组信息，就都可以可视化展示了！
参考资料：
http://funkyheatmap.dynverse.org/
http://funkyheatmap.dynverse.org/articles/dynbenchmark.html
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