聚类热图的作用
原始文件：
表达量文件
install.packages(" pheatmap ")
library(pheatmap)
prodata<-read.table("intensity1.xls",sep="\t",header=T,row.names=1)
pdf("heatmap.pdf")
p <- pheatmap (prodata, cellwidth = 10, fontsize=8, show_rownames=T, cluster_cols=T, scale="row", main="intensity", color = colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(50), fontsize_row=1)
p
dev.off()
结果：
聚类热图
notes:
对数据作“均一化”的处理: scale参数来进行均一化处理，该参数有3个选项"row", "column" 和"none" 。在数据集中因为常常存在一个远远大于平均表达水平的值， 会对整个热图的呈现造成影响， 而处理方法一般就是对数据作 “均一化”的处理。数据处理成相同的水平进行比较。把每个蛋白在不同处理和 重复中的数据都转换成其平均数为0，方差为1的数据，可以看 出每个蛋白在某个处理和重复中表达是高或是低。
数据显示：参数: display_numbers。TRUE所对应的数据，显示做了均一化的数据 ；display_numbers=data，显示原始数据。
单元方块的边框颜色border_color
RGB颜色查询对照表 https://www.114la.com/other/rgb.htm