用ComplexHeatmap包绘制热图：三行分隔

见解分享

2024-01-15 16:54:14

热图展示的艺术：使用 ComplexHeatmap 将数据变为可视化杰作

数据探索与展示之美

热图是数据探索和展示的强大工具。它们将数据矩阵中的关系清晰地可视化，帮助我们识别模式、趋势和异常值。而 ComplexHeatmap R 包将热图的可视化提升到了一个新的高度，提供了一系列灵活的选项，可创建出定制化、信息丰富的热图。

分段热图：展现数据的层次结构

有时，我们希望将热图进一步细分，以揭示数据中的层次结构。ComplexHeatmap 的 cluster_cols() 函数正是为此而生。它将数据矩阵中的列分成簇，并允许我们指定每个簇中包含的行数。

三行分隔：增强可读性和洞察力

将热图每隔三行分段显示是一种增强可读性和洞察力的有效方法。它有助于我们轻松识别数据中的不同组或类别，并比较它们的差异和相似之处。

使用 ComplexHeatmap 绘制三行分隔热图

绘制三行分隔热图的过程非常简单：

加载数据：使用 read.csv() 函数加载数据矩阵。
创建热图对象：使用 Heatmap() 函数创建热图对象，指定数据矩阵和所需的热图类型。
分段列：使用 cluster_cols() 函数将列分成三行的簇。
添加注释：使用 heatmap.2() 函数添加注释，例如树状图、元数据和颜色条。
绘制热图：使用 heatmap.2() 函数绘制热图。

示例代码

以下示例代码演示了如何使用 ComplexHeatmap 绘制三行分隔热图：

library(ComplexHeatmap)

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")

# 创建热图对象
heatmap <- Heatmap(data)

# 将列分成三行的簇
heatmap <- heatmap.2(heatmap, cluster_cols = c(3, 3))

# 添加注释
heatmap <- heatmap.2(heatmap,
                     col = colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(100),
                     show_row_names = FALSE)

# 绘制热图
heatmap.2(heatmap)