上一期“【R语言】——绘制按聚类结果分组的热图3”介绍了R语言pheatmap包绘制按聚类结果分组的热图，本期主要介绍使用ComplexHeatmap和circlize包绘制环形热图，环形热图可以将过长的热图变为环状，从而节省空间和使基因标签变得更为的清晰及美观。
1 数据准备
数据输入格式（csv格式）：
2 R包加载及数据导入
#下载包#
install.packages("circlize")
BiocManager::install("ComplexHeatmap")
install.packages("RColorBrewer")
#加载包#
library('ComplexHeatmap')
library('circlize')
library("RColorBrewer")
#加载绘图数据#
#setwd("C:/Users/Desktop/环形热图")#设置工作路径
data<-read.table(file='C:/Rdata/jc/pheatmap.csv',header=TRUE,row.names= 1,sep=',')
#data=log2(data[,1:6]+1) #对基因表达量数据进行处理
head(data) #查看数据
#转化matrix格式矩阵及数据归一化
data <- as.matrix(data)
cir1<-t(scale(t(data)))
head(cir1) #查看数据#转化matrix格式矩阵及数据归一化
data <- as.matrix(data)
cir1<-t(scale(t(data)))
head(cir1) #查看数据
3 环状热图绘制
3.1 绘制普通热图
#定义热图颜色梯度：
mycol=colorRamp2(c(-2.5, 0.3, 3.1),c("blue","white","red"))#设置legend颜色，范围；可从https://www.58pic.com/peisebiao/网站进行配色
mycol1 = colorRamp2(c(-2, 0, 2), c("#003399", "white", "#cccc00"))
#mycol= colorRamp2(c(-1.45, 0, 2.27),c("#0273c2","white","#efc001"))
#mycol= colorRamp2(c(-1.45, 0, 2.27),c("#0da9ce","white","#e74a32"))
#默认参数绘制普通热图
Heatmap(cir1)
Heatmap(cir1,row_names_gp = gpar(fontsize = 6),
column_names_gp= gpar(fontsize = 8),
col= mycol,
name="legend")
#计算数据大小范围
range(cir1)
图1 绘制的普通热图
3.2 基础环形热图绘制
#绘制基础环形热图：
circos.heatmap(cir1,col=mycol)
circos.clear()#绘制完成后需要使用此函数完全清除布局
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图2 基础环状热图
3.3 对环形热图进行调整与美化
3.3.1 对环形热图进行初步调整
#在circos.heatmap()中添加参数进行环形热图的调整和美化：
circos.par(gap.after=c(30)) #circos.par()调整圆环首尾间的距离，数值越大，距离越宽
circos.heatmap(cir1,col=mycol,
dend.side="inside", #聚类放在环形内测,控制行聚类树的方向，inside为显示在圆环内圈，outside为显示在圆环外圈
rownames.side="outside", #基因名放在环形外侧,控制矩阵行名的方向,与dend.side相同；但注意二者不能在同一侧，必须一内一外
rownames.col="black",
rownames.cex=0.5, #字体大小
rownames.font=0.5, #字体粗细
bg.border = "black",#背景边缘颜色
#show.sector.labels = T，#显示分的区域的标签
cluster=TRUE) #cluster=TRUE为对行聚类，cluster=FALSE则不显示聚类
circos.clear()#画完图结束。一定要运行这个，不然后续画图会叠加
图3 调整后的环形热图
3.3.2 对环形热图聚类树进行调整与美化
#聚类树的调整和美化：
install.packages("dendextend")#改颜色
install.packages("dendsort")#聚类树回调
library(dendextend)
library(dendsort)
circos.par(gap.after=c(30)) #circos.par()调整圆环首尾间的距离，数值越大，距离越宽
circos.heatmap(cir1,col=mycol,dend.side="inside",#dend.side：控制行聚类树的方向，inside为显示在圆环内圈，outside为显示在圆环外圈
rownames.side="outside",#rownames.side：控制矩阵行名的方向,与dend.side相同；但注意二者不能在同一侧，必须一内一外
track.height = 0.28, #轨道的高度，数值越大圆环越粗
rownames.col="black",
rownames.cex=1, #字体大小
rownames.font=1, #字体粗细
cluster=TRUE, #cluster=TRUE为对行聚类，cluster=FALSE则不显示聚类
dend.track.height=0.18, #调整行聚类树的高度
dend.callback=function(dend,m,si) {#dend.callback：用于聚类树的回调，当需要对聚类树进行重新排序，或者添加颜色时使用包含的三个参数：dend：当前扇区的树状图；m：当前扇区对应的子矩阵；si：当前扇区的名称
color_branches(dend,k=15,col=1:15) #color_branches():修改聚类树颜色#聚类树颜色改为1，即单色/黑色
}
)
图4 聚类树调整与美化后的热图
3.3.3 环形热图图例调整与列名添加
#添加图例标签等
#library(ComplexHeatmap)
#install.packages("gridBase")
library(gridBase)
lg=Legend(title="Exp",col_fun=mycol,
direction = c("vertical"),
#title_position= c('topcenter')，
)
grid.draw(lg)
#draw(lg, x = unit(0.9,"npc"), y = unit(0.5,"npc"), just = c("right","center"))#画在右边
#添加列名：
circos.track(track.index=get.current.track.index(),panel.fun=function(x,y){
if(CELL_META$sector.numeric.index==1){ #if(CELL_META$sector.numeric.index == 3) { # the last sector
cn=colnames(cir1)
n=length(cn)
circos.text(rep(CELL_META$cell.xlim[2],n)+convert_x(0.5,"mm"),#x坐标
1:n+5,#调整y坐标
cn,cex=0.6,adj=c(0,0.5),facing="inside")}
},bg.border=NA)
circos.clear()
图5 环形热图图例调整与列名添加后的热图
3.4 分组环形热图绘制
3.4.1 单轨分组
#分组热图绘制#
library(dendextend)
#但如果矩阵数据分组，可用split参数来指定分类变量
ann_row = data.frame(pathway=c(rep("pathway1",25),rep("pathway2",15),rep("pathway3",10)))#对行进行注释，用于后续的热图分裂
row.names(ann_row) = rownames(cir1)
ann_row <- as.matrix(ann_row)#在circlize函数中，需要为matrix
#分组绘图
circos.par(gap.after=c(2,2,30)) #circos.par()调整圆环首尾间的距离，数值越大，距离越宽#让分裂的一个口大一点，可以添加行信息
circos.heatmap(cir1,col=mycol,
dend.side="inside",#dend.side：控制行聚类树的方向，inside为显示在圆环内圈，outside为显示在圆环外圈
rownames.side="outside",#rownames.side：控制矩阵行名的方向,与dend.side相同；但注意二者不能在同一侧，必须一内一外
track.height = 0.28, #轨道的高度，数值越大圆环越粗
rownames.col="black",
bg.border="black", #背景边缘颜色
split = ann_row,#用行注释分裂热图
show.sector.labels = T,
rownames.cex=0.9,#字体大小
rownames.font=1,#字体粗细
cluster=TRUE,#cluster=TRUE为对行聚类，cluster=FALSE则不显示聚类
dend.track.height=0.18,#调整行聚类树的高度
dend.callback=function(dend,m,si) {#dend.callback：用于聚类树的回调，当需要对聚类树进行重新排序，或者添加颜色时使用包含的三个参数：dend：当前扇区的树状图；m：当前扇区对应的子矩阵；si：当前扇区的名称
color_branches(dend,k=10,col=1:10)#color_branches():修改聚类树颜色#聚类树颜色改为1，即单色/黑色
}
)#图例与列名设置
lg=Legend(title="Legend",col_fun=mycol,direction = c("horizontal"))
grid.draw(lg)
circos.track(track.index=get.current.track.index(),panel.fun=function(x,y){
if(CELL_META$sector.numeric.index==3){# the last sector
cn=colnames(cir1)
n=length(cn)
circos.text(rep(CELL_META$cell.xlim[2],n)+convert_x(1,"mm"),#x坐标
(1:n)*0.2-1.3,#调整y坐标,行距+距离中心距(1:n)*1.2+5,
cn,cex=0.8,adj=c(0,1),facing="inside")
}
},bg.border=NA)
circos.clear()
图6 单轨处理的环形热图
3.4.2 多轨分组
#多轨热图绘制#
#假设有两个热图的矩阵数据（这里仅为一组重复两次以作示范）
cir1<-t(scale(t(data)))
cir2<-t(scale(t(data)))
#但如果矩阵数据分组，可用split参数来指定分类变量
ann_row = data.frame(pathway=c(rep("pathway1",25),rep("pathway2",15),rep("pathway3",10)))#对行进行注释，用于后续的热图分裂
ann_row2 = data.frame(pathway=c(rep("pathway1",25),rep("pathway2",15),rep("pathway3",10)))#对行进行注释，用于后续的热图分裂
row.names(ann_row) = rownames(cir1)
row.names(ann_row2) = rownames(cir2)
ann_row <- as.matrix(ann_row)#在circlize函数中，需要为matrix
ann_row2 <- as.matrix(ann_row2)
#绘图
circos.par(gap.after=c(2,2,30)) #circos.par()调整圆环首尾间的距离，数值越大，距离越宽#让分裂的一个口大一点，可以添加行信息
circos.heatmap(cir1,col=mycol,
split=ann_row, #用行注释分裂热图
rownames.col="black",
show.sector.labels = T,
#track.height = 0.28, #轨道的高度，数值越大圆环越粗
#rownames.side="inside",控制矩阵行名的方向,与dend.side相同；但注意二者不能在同一侧，必须一内一外
rownames.cex=0.2,#字体大小
rownames.font=1,#字体粗细
bg.border="black", #背景边缘颜色
dend.side="outside",#dend.side：控制行聚类树的方向，inside为显示在圆环内圈，outside为显示在圆环外圈
cluster=TRUE,#cluster=TRUE为对行聚类，cluster=FALSE则不显示聚类
dend.track.height=0.2,#调整行聚类树的高度
dend.callback=function(dend,m,si) { #dend.callback：用于聚类树的回调，当需要对聚类树进行重新排序，或者添加颜色时使用包含的三个参数：dend：当前扇区的树状图；m：当前扇区对应的子矩阵；si：当前扇区的名称
color_branches(dend,k=10,col=1:10) #color_branches():修改聚类树颜色#聚类树颜色改为1，即单色/黑色
}
)
circos.heatmap(cir2,
col = mycol1,
split=ann_row2,
rownames.side="inside",
bg.border="black", #背景边缘颜色
rownames.cex=0.3)#加入第二个热图
#添加列名#
#第一个环形列名
circos.track(track.index=get.current.track.index(),panel.fun=function(x,y){
if(CELL_META$sector.numeric.index==3){# the last sector
cn=colnames(cir1)
n=length(cn)
circos.text(rep(CELL_META$cell.xlim[2],n)+convert_x(1,"mm"),#x坐标
(1:n)*0.4+3.6,#调整y坐标,行距+距离中心距(1:n)*1.2+5,
cn,cex=0.6,adj=c(0,1),facing="inside")
}
},bg.border=NA)
#第二个环形列名
circos.track(track.index=get.current.track.index(),panel.fun=function(x,y){
if(CELL_META$sector.numeric.index==3){# the last sector
cn=colnames(cir2)
n=length(cn)
circos.text(rep(CELL_META$cell.xlim[2],n)+convert_x(1,"mm"),#x坐标
(1:n)*0.4+1,#调整y坐标,行距+距离中心距(1:n)*1.2+5,
cn,cex=0.6,adj=c(0,1),facing="inside")
}
},bg.border=NA)
#添加放置在左侧的图例#
install.packages("gridBase")
library(gridBase)
lg_Exp1=Legend(title="Exp1",col_fun=mycol,direction = c("vertical"))
lg_Exp2=Legend(title="Exp2",col_fun=mycol1,direction = c("vertical"))
circle_size= unit(0.07,"snpc")
h= dev.size()
lgd_list= packLegend(lg_Exp1,lg_Exp2, max_height = unit(2*h,"inch"))
draw(lgd_list, x = circle_size, just ="left")
circos.clear()
图7 多轨热图
好了本次分享就到这里，下一期将分享相关性热图绘制。
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