pheatmap是簡單常用的熱圖繪制包，可以快速、簡單、可定制的繪制漂亮熱圖。具體見R語言學習-熱圖簡化和免費高顏值可定制在線繪圖工具 ImageGP。

現(xiàn)在要解決的一個問題是圖出來了，想看下轉(zhuǎn)換后用于繪圖的表格，也就是獲取聚類后的矩陣和聚類標準化后的矩陣。

生成測試數(shù)據(jù)

mat <- matrix(rnorm(30), nrow=5)colnames(mat) <- paste("sample", 1:6, sep="_")rownames(mat) <- paste("gene", 1:5, sep="_")mat

結(jié)果如下

## sample_1 sample_2 sample_3 sample_4 sample_5 sample_6 ## gene_1 -0.3286368 0.3153119 -0.7730821 -0.85242874 -0.5303812 0.5088226 ## gene_2 -1.3153020 0.3193550 0.4496518 -1.08782734 1.7620763 -0.9312810 ## gene_3 0.6545161 -0.8220414 -1.1916559 0.04775437 0.2814619 1.8720241 ## gene_4 1.0810986 0.2298092 -0.3615045 0.70162614 1.8572989 0.7250737 ## gene_5 -1.8931573 2.7013864 0.5049798 -0.13541785 -1.7796036 -0.3185864

繪圖

library(pheatmap)# 繪圖同時存儲繪圖結(jié)果 (a <- pheatmap(mat, cluster_rows = T, cluster_cols = T))

提取聚類后的原始矩陣

# 查看繪圖數(shù)據(jù)的結(jié)構 # 直接查看會很大，這里只展示其前2層 # str: structure str(a, max.level = 2)# Rstudio中 # View(a)

結(jié)果如下

## List of 4 ## $ tree_row:List of 7 ## ..$ merge : int [1:4, 1:2] -1 -4 -2 -5 -3 1 2 3 ## ..$ height : num [1:4] 2.4 3.21 4.38 5.56 ## ..$ order : int [1:5] 5 2 4 1 3 ## ..$ labels : chr [1:5] "gene_1" "gene_2" "gene_3" "gene_4" ... ## ..$ method : chr "complete" ## ..$ call : language hclust(d = d, method = method) ## ..$ dist.method: chr "euclidean" ## ..- attr(*, "class")= chr "hclust" ## $ tree_col:List of 7 ## ..$ merge : int [1:5, 1:2] -1 -6 -2 -5 3 -4 1 -3 2 4 ## ..$ height : num [1:5] 1.98 2.29 2.55 3.78 5.21 ## ..$ order : int [1:6] 2 3 5 6 1 4 ## ..$ labels : chr [1:6] "sample_1" "sample_2" "sample_3" "sample_4" ... ## ..$ method : chr "complete" ## ..$ call : language hclust(d = d, method = method) ## ..$ dist.method: chr "euclidean" ## ..- attr(*, "class")= chr "hclust" ## $ kmeans : logi NA ## $ gtable :List of 6 ## ..$ grobs :List of 6 ## ..$ layout :'data.frame': 6 obs. of 7 variables: ## ..$ widths :List of 6 ## .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "unit.list" "unit" ## ..$ heights :List of 5 ## .. ..- attr(*, "class")= chr [1:2] "unit.list" "unit" ## ..$ respect : logi FALSE ## ..$ rownames : NULL ## ..- attr(*, "class")= chr [1:4] "gtable" "gTree" "grob" "gDesc" ## - attr(*, "class")= chr "pheatmap"

重新排列行和列

mat_cluster <- mat[a$tree_row$order, a$tree_col$order]mat_cluster

完成提取

## sample_2 sample_3 sample_5 sample_6 sample_1 sample_4 ## gene_5 2.7013864 0.5049798 -1.7796036 -0.3185864 -1.8931573 -0.13541785 ## gene_2 0.3193550 0.4496518 1.7620763 -0.9312810 -1.3153020 -1.08782734 ## gene_4 0.2298092 -0.3615045 1.8572989 0.7250737 1.0810986 0.70162614 ## gene_1 0.3153119 -0.7730821 -0.5303812 0.5088226 -0.3286368 -0.85242874 ## gene_3 -0.8220414 -1.1916559 0.2814619 1.8720241 0.6545161 0.04775437

提取聚類后的標準化矩陣

(a <- pheatmap(mat, scale="row", display_numbers = T))

直接提取不太方便。這可以自己先對數(shù)據(jù)scale標準化處理，再排序。

mat_scale <- round(t(apply(mat, 1, scale)),2) colnames(mat_scale) <- colnames(mat) mat_scale

最終結(jié)果

mat_cluster <- mat_scale[a$tree_row$order, a$tree_col$order]mat_cluster ## sample_2 sample_3 sample_5 sample_6 sample_1 sample_4 ## gene_3 -0.88 -1.22 0.13 1.58 0.47 -0.08 ## gene_4 -0.63 -1.42 1.53 0.03 0.50 -0.01 ## gene_2 0.38 0.49 1.59 -0.67 -0.99 -0.80 ## gene_1 1.04 -0.87 -0.45 1.38 -0.09 -1.01 ## gene_5 1.69 0.39 -0.96 -0.10 -1.03 0.01

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總結(jié)

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