pheatmap包来显示行或列的分组信息
行或列的分组注释信息
在EXCEL中整理好样本和物种的注释信息，当然这个需要依据你的具体需求来确定。
对样本的注释信息，比如这里用到了采样环境，和样本分类
对属水平物种的属于哪个门水平的注释，你可以用其他方式来区分或不做注释
注意：将上述的注释信息保存为文本文件（制表符格式），当然你可以保存为其他格式，但在R语言中需要使用不同的函数来将数据导入。
导入行或列的分组注释信息
在RStudio 中使用 read.table 函数来导入行或列的分组注释信息
annotation_row<-read.table("phylum.txt",header=T,sep="\t",row.names=1)
# 这些需要将导入的注释信息转化为data.frame 格式
annotation_row <- as.data.frame(annotation_row)
annotation_col<-read.table("样品信息.txt",header=T,sep="\t",row.names=1)
annotation_col <- as.data.frame(annotation_col)
# 查看行或列注释信息的导入情况，我比较喜欢view，也可以使用head函数查看前6行。
View(annotation_col)
View(annotation_row)
出图查看注释情况
注意：data.1是pheatmap包基础篇中介绍过使用z-score中心化和标准化的数据；
具体可以参考上一期内容
# data.1是pheatmap包基础篇中介绍过使用z-score中心化和标准化的数据
# annotation_col = annotation_col #添加列注释信息
# annotation_row = annotation_row 添加行注释信息
# 这里注意横纵的注释信息要对好，别错了
pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row,
cellwidth = 20, cellheight = 15)
常见报错
Error in names(annotation_colors[[names(annotation)[i]]]) <- l :
'names' attribute [2] must be the same length as the vector [1]
如果出图出现这个报错，一般是横纵注释信息数量不一致，应该是你横纵注释信息放错位置了，可以调换一下顺序。
修改注释信息及颜色参数
使用annotation_legend = FALSE 命令去掉注释图例
pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row,
cellwidth = 20, cellheight = 15,
annotation_legend = FALSE)
自定注释信息的颜色列表
ann_colors = list(
species= c("white", "tomato4"),
environment = c(X1 = "slateblue3", X2 = "red2"),
phylum = c(phylum1 = "#7D26CD", phylum2 = "#E7298A", phylum3 = "#66A61E")
)
head(ann_colors)
使用 annotation_colors 设定注释信息的颜色
# annotation_colors设定注释信息的颜色
pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col,
annotation_row = annotation_row,
annotation_colors = ann_colors,
cellwidth = 20, cellheight = 15)
这是注释颜色，好像不是特别好看，根据自己美感慢慢调节
annotation_colors = ann_colors[1] 只修改species的注释颜色，其他保持不变
pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col,
annotation_row = annotation_row,
annotation_colors = ann_colors[1],
cellwidth = 20, cellheight = 15)
将热图分隔开
使用 cutree_rows, cutree_cols 函数可以根据行列的聚类数将热图分隔开
pheatmap(data.1,cutree_rows=3,cutree_cols=3,
cellwidth = 20, cellheight = 15)
使用gaps_row 和gaps_col 函数可以在指定位置处添加gap
# gaps_row = c(7, 17)参数在第7和17行处添加gap, 同时对行不进行聚类
pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col,
cluster_rows = FALSE, gaps_row = c(7, 17),
cellwidth = 20, cellheight = 15)
对行和列都不进行聚类，然后自定义划分行和列的gap
# 对行和列都不聚类，自定义划分行和列的gap
pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col,
annotation_row = annotation_row,
cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE,
gaps_row = c(12, 21), gaps_col = c(5),
cellwidth = 20, cellheight = 15)
注意：红色框不是r生成的，而是截图后手动添加，为了突出自定义的行和列
自定义行列标签名
自定义行的标签名
labels_row = c("genus1", "genus2", "genus3", "genus4", " ", " ", " ", " ", " ", " ",
" ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ", " ",
" ", " ", " ", " "," "," ", " ", "genus26", "genus27", "genus28")
使用labels_row参数来添加行标签
# 使用labels_row参数来添加行标签，但是最好把行的聚类给去除
pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col, labels_row = labels_row,
cluster_rows = FALSE,
cellwidth = 20, cellheight = 15)
使用filename 参数输出图片进行保存为pdf
pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col,
annotation_row = annotation_row,
annotation_colors = ann_colors[1],
cellwidth = 20, cellheight = 15,
filename = "data.pdf")
将热图的结果，按照聚类后的顺序进行输出
result =pheatmap(data.1, annotation_col = annotation_col,
annotation_row = annotation_row,
annotation_colors = ann_colors[1],
cellwidth = 20, cellheight = 15)
# 简要查看热图对象的信息
> summary(result)
将热图的结果，按照聚类后的顺序进行输出
order_row = result$tree_row$order #记录热图聚类后的行排序
order_col = result$tree_col$order #记录热图聚类后的列排序
data.2 = data.frame(data[order_row,
order_col]) # 按照热图聚类后的顺序，重新排列原始数据
data.2 = data.frame(rownames(data.2),
data.2,check.names =F) # 将物种属名的行名加到表格数据中
colnames(data.2)[1] = "genus"
write.table(data.2,file="genus聚类后数据.txt",row.names=FALSE,
quote = FALSE,sep='\t') #输出结果，保存到当前工作目录
运用R语言 pheatmap 包绘制热图进阶部分的内容就到这结束了。
如有不足或错误之处，请批评指正。
有什么不明白的也欢迎留言讨论。
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