【R语言】——绘制按聚类结果分组的热图 3（保姆级教程）

上一期”【R语言】——聚类热图行列分组信息注释热图2“介绍了R语言pheatmap包绘制分组信息注释热图，本期主要介绍了另一种分组信息注释方式，通过对数据聚类结果的分析，预设数据聚类簇，从而针对这一数据信息，绘制按聚类结果分组的聚类热图。

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("pheatmap")

install.packages("RColorBrewer")

#加载包#

library("pheatmap")

library("RColorBrewer")

#加载绘图数据#

data<-read.table(file='C:/Rdata/jc/pheatmap.csv',header=TRUE,row.names= 1,sep=',')

head(data) #查看数据

#data=log2(data[,1:6]+1) #对基因表达量数据处理

#data <- as.matrix(data) #转变为matrix格式矩阵

#head(data)

3 按聚类结果分组的热图

3.1 查看数据的分簇数

在绘制由聚类结果分组的热图前，需估计数据的分簇数，从而为后续分簇数选择提供依据。通常，选择类内平方和降低开始趋于平缓的聚类数作为较优聚类数：

#查看数据的分簇数

data <- t(apply(data, 1, scale))

tested_cluster <- 30  #检验的分簇数

wss <- (nrow(data)-1) * sum(apply(data, 2, var))

for (i in 2:tested_cluster) {

  wss[i] <- kmeans(data, centers=i,iter.max=100,  nstart=25)$tot.withinss

}

plot(1:tested_cluster, wss, type="b", xlab="Number of Clusters", ylab="Within groups sum of squares")

图1 聚类簇图

3.2 生成初始热图

#列信息注释

ann_col = data.frame(Sample=c(rep("control",3),rep("test",3)))#创建分组列

row.names(ann_col) = colnames(data) #这一行必须有，否则会报错：Error in check.length("fill") :  'gpar' element 'fill' must not be length 0

ann_color = list(Sample = c(control="#0089CF", test="#E889BD")) #定义分组颜色

#热图绘制

p<-pheatmap(data, scale = "row", #表示进行均一化的方向，值为 “row”, “column” 或者"none"

         cluster_rows = T,cluster_cols = T, #cluster_rows表示仅对行聚类，cluster_cols表示仅对列聚类，值为TRUE或FALSE

         cutree_rows = NA, cutree_cols = NA, #若进行了行/列聚类，根据行/列聚类数量分隔热图行,cutree_rows=num分割行，cutree_cols=num分割列

         treeheight_row = 30, treeheight_col = 30, #若行、列聚类树高度调整

         border_color = "grey60", #表示热图每个小的单元格边框的颜色，默认为 "grey60"

         cellwidth = 60, cellheight = 7.5,  #表示单个单元格的宽度\高度，默认为 “NA”

         display_numbers = F, #表示是否在单元格上显示原始数值或按照特殊条件进行区分标记

         fontsize_number = 6, #表示热图上显示数字的字体大小

         number_format = "%.2f", #表示热图单元格上显示的数据格式，“%.2f” 表示两位小数,“%.1e”表示科学计数法

         number_color = "grey30", #表示热图单元格上显示的数据字体颜色

         fontsize =10, fontsize_row = 6, fontsize_col = 10, #热图中字体大小、行、列名字体大小

         show_rownames = T, show_colnames = T, #表示是否显示行名、列名

         main = "Gene标题", #表示热图的标题名字

         color = colorRampPalette(c("navy","white","firebrick3"))(100), #表示热图颜色,(100)表示100个等级

         angle_col = "45", #表示列标签的角度

         gaps_row = NULL,  #仅在未进行行聚类时使用，表示在行方向上热图的隔断位置

         gaps_col = c(1,2,3,4,5,6),  #仅在未进行列聚类时使用，表示在列方向上热图的隔断位置

         annotation_row = NA, annotation_col = ann_col, #表示是否对行、列进行注释，默认NA

         annotation = NA, annotation_colors = ann_color,  #表示行注释及列注释的颜色，默认NA

         annotation_legend = TRUE, #表示是否显示注释的图例信息

         annotation_names_row = TRUE, annotation_names_col = TRUE) #表示是否显示行、列注释的名称

summary(p)

3.3 生成聚类树

利用“tree_row” 和 “tree_col” 提取出对应的行列顺序，进而按预设的分簇数构建分簇数据集，为后续的热图绘制提供分组注释依据：

#提取热图的行方向（基因）的聚类树

clu<- p$tree_row

#clu<- p$tree_row$order

#clu<- p$tree_col$order

#对聚类树进行分簇；

cluster<- factor(cutree(clu,20)) #数值为预设分簇数

cluster

#转成数据框；

cut.df <- data.frame(cluster)

#绘制聚类树；

plot(clu,hang = -1,cex=0.6,axes=FALSE,ann=FALSE)

图2 基因聚类树

3.4 按聚类结果绘制热图

利用“annotation_row”将分簇聚类数据结果进行注释，从而绘制聚类热图：

#热图绘制

p<-pheatmap(data, scale = "row", #表示进行均一化的方向，值为 “row”, “column” 或者"none"

            cluster_rows = T,cluster_cols = T, #cluster_rows表示仅对行聚类，cluster_cols表示仅对列聚类，值为TRUE或FALSE

            cutree_rows = NA, cutree_cols = NA, #若进行了行/列聚类，根据行/列聚类数量分隔热图行,cutree_rows=num分割行，cutree_cols=num分割列

            treeheight_row = 30, treeheight_col = 30, #若行、列聚类树高度调整

            border_color = "grey60", #表示热图每个小的单元格边框的颜色，默认为 "grey60"

            cellwidth = 60, cellheight = 7.5,  #表示单个单元格的宽度\高度，默认为 “NA”

            display_numbers = F, #表示是否在单元格上显示原始数值或按照特殊条件进行区分标记

            fontsize_number = 6, #表示热图上显示数字的字体大小

            number_format = "%.2f", #表示热图单元格上显示的数据格式，“%.2f” 表示两位小数,“%.1e”表示科学计数法

            number_color = "grey30", #表示热图单元格上显示的数据字体颜色

            fontsize =10, fontsize_row = 6, fontsize_col = 10, #热图中字体大小、行、列名字体大小

            show_rownames = T, show_colnames = T, #表示是否显示行名、列名

            main = "Gene标题", #表示热图的标题名字

            color = colorRampPalette(c("navy","white","firebrick3"))(100), #表示热图颜色,(100)表示100个等级

            angle_col = "45", #表示列标签的角度

            gaps_row = NULL,  #仅在未进行行聚类时使用，表示在行方向上热图的隔断位置

            gaps_col = c(1,2,3,4,5,6),  #仅在未进行列聚类时使用，表示在列方向上热图的隔断位置

            annotation_row = cut.df, annotation_col = ann_col, #表示是否对行、列进行注释，默认NA

            annotation = NA, annotation_colors = ann_color,  #表示行注释及列注释的颜色，默认NA

            annotation_legend = TRUE, #表示是否显示注释的图例信息

            annotation_names_row = TRUE, annotation_names_col = TRUE) #表示是否显示行、列注释的名称

图3 分簇聚类分组热图

好了本次分享就到这里，下一期将分享根据聚类情况绘制热图的分组。

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