R语言绘图 | 使用pheatmap快速绘制热图

vlambda
2020-01-18

R语言绘图 | 使用pheatmap快速绘制热图

热图是我们展示数据时常用的图形，今天小编教大家使用"pheatmap" 快速绘制热图。

首先，我们需要准备输入文件。比如，我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。

如图所示，第一列为基因名，第一行为不同组织的名称，整理好后保存为制表符分隔的txt格式，准备好输入文件后我们就可以开始绘制热图啦。

## 安装R包install.packages("pheatmap")## 加载R包library("pheatmap")## 输入文件exp <- read.table("input.txt",sep="\t",header=T,row.names = 1)## 绘制热图pheatmap(exp,cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=T,cluster_rows=T)

exp：输入的表达量。

cellwidth：热图每格的宽度。

cellheight：热图每格的高度。

cluster_cols：对列进行聚类。

cluster_rows：对行进行聚类。

执行完代码后，热图就绘制好啦！

R语言绘图 | 使用pheatmap快速绘制热图

由于我们不同基因的表达量数值差异太大，所以导致我们色阶的区分度特别小，这时我们可以通过对表达量取对数来解决这个问题。

## 对表达量取对数绘制热图pheatmap(log((exp+1),2),cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=F,cluster_rows=T)

R语言绘图 | 使用pheatmap快速绘制热图

这时我们可以看到，热图中基因的表达量有了明显区分，这30个基因在E和F组织中基本不表达。

如果我们想给热图换个配色，可以用以下代码：

## 更换热图颜色pheatmap(log((exp+1),2),cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=F,cluster_rows=T,color=colorRampPalette(c("navy","white","red"))(10))

在colorRampPalette后输入要更改的颜色，（10）代表将色阶分为10个梯度。

pheatmap 还有许多其他功能，具体使用方法大家可以参考：

https://www.jianshu.com/p/1c55ea64ff3f

参考资料：

https://cran.r-project.org/web/packages/pheatmap/pheatmap.pdf

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