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❝R、フォン C、スミス S、リエリー GJ、ルーディン CM、ゴメス DR、ソリット DB、バーガー MF、リー BT、メイヨ MW、マテイ I、ライデン DC、アドゥスミッリ PS、シュルツ N、サンチェス・ベガ F、ジョーンズ DR。肺腺癌における転移性器官向性のゲノムマッピング。がん細胞。2023 5 月 8;41(5):970-985.e3。土井：10.1016/j.ccell.2023.03.018。
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実際、この図は遺伝子の共起と相互排他性を示しています。相乗作用と相互排他作用の作用機序により、変異は「1. 共起変異、2. 排他的変異」の2つに分類できます。相互に排他的なドライバー遺伝子は、多くの場合、同じ経路 (パスウェイ) または異なる進行経路 (異なる腫瘍タイプなど) の遺伝子を共有します。
ここでは便宜上、相関分析の結果を直接使用してグラフを描画します。
この図の難点は、上三角と下三角がそれぞれ正と負の相関値 j と対応する有意記号のみを表示していることです。データに対して予備的な前処理を実行するだけで十分です。
再現可能な結果
サンプルデータとコードのコレクション
Muzhou Notes 常設VIP企画
「権利と利益:」
「梧州ノートの全ツイートのサンプルデータとコード（ 「 VIPグループのリアルタイム更新」 ）。
データ+コード 牧州ノート「科学研究交流グループ」。
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描画
rm(list = ls())
library(corrplot)
# 准备数据（示例数据）
cor_matrix <- cor(mtcars) # 使用mtcars数据集作为示例数据
# 创建相关性矩阵
corr_matrix <- cor_matrix # 复制相关性矩阵
corr_matrix[corr_matrix == 1] <- NA # 将值为1的元素替换为NA
corr_matrix[upper.tri(corr_matrix) & corr_matrix > 0] <- 0 # 上三角大于0的值替换为0
corr_matrix[lower.tri(corr_matrix) & corr_matrix < 0] <- 0 # 下三角小于0的值替换为0
p.mat <- cor.mtest(cor_matrix)$p # 计算相关系数的显著性
# 预处理使得显著性只显示在对应的区域
# 这一步为了让结果好看 有点问题 大家可以加群讨论
p.mat[p.mat == 0] <- 0
p.mat[corr_matrix != 0] <- 1
# 创建热图
library(ComplexHeatmap)
ht_list <- Heatmap(
corr_matrix,
name = " ",
border = "white",
col = colorRampPalette(c("#417e46", "#f7f8f9", "#6f2f7e"))(100),
rect_gp = gpar(col = "white", lwd = 2),
column_order = colnames(corr_matrix),
row_order = rownames(corr_matrix),
row_names_side = "left", # 行标签放在左边
column_names_side = "top", # 列标签放在上边
row_names_gp = gpar(
fontsize = 10),
column_names_gp = gpar(
fontsize = 10),
heatmap_legend_param = list(
title = "correlation",
direction = "horizontal",
legend_width = unit(10, "cm"),
legend_height = unit(4, "cm")),
cell_fun = function(j, i, x, y, w, h, fill) {
if(p.mat[i, j] > 0.05) { # 为了结果美观修改，实际上因该上<0.05,可以加群讨论
grid.text("*", x, y,
gp = gpar(col = 'white',
fontsize = 25))
}
}
)
pdf('cor_heapmap.pdf',width = 8,height = 8)
draw(ht_list, heatmap_legend_side = "bottom")
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