R的可视化之ComplexHeatmap【二】：行（列）顺序、行（列）名

深入探索 ComplexHeatmap：掌控行序、列序和命名

引言

在现代生物信息学时代，创建视觉上令人惊叹且信息丰富的热图至关重要。ComplexHeatmap 包是 R 中的一颗闪耀之星，它赋予您定制热图各个方面的非凡能力。在本篇文章中，我们将深入探讨如何利用 ComplexHeatmap 掌控行序、列序和命名，从而提升您的热图制作技巧。

控制行序和列序

ComplexHeatmap 为您提供了两种灵活的方法来控制行和列的顺序：

1. reorder.functions() 函数： 这个函数犹如一个指挥家，允许您指定重新排序行的函数。例如，如果您希望按升序对行进行重新排序，只需编写：

reorder.functions = list(row = function(x) sort(x))

2. 直接在 heatplot() 函数中指定： 为了获得更大的自由度，您可以在 heatplot() 函数中直接指定行和列的顺序。例如，以下代码将行按降序重新排序：

heatplot(..., row = sort(row.names(data), decreasing = TRUE))

自定义行名和列名

除了控制顺序之外，ComplexHeatmap 还允许您自定义行名和列名，使您的热图更加直观和具有信息性：

1. rownames() 和 colnames() 函数： 这些函数是您忠实的助手，可用于设置行名和列名。例如，要将行名设置为 "gene_names"，只需编写：

rownames(data) = gene_names

2. 直接在 heatplot() 函数中指定： 为了简化您的工作流程，您可以在 heatplot() 函数中直接指定行名和列名。例如，以下代码将行名设置为 "Sample Names"：

heatplot(..., rownames = "Sample Names")

案例研究：掌握掌控之道

为了将这些概念付诸实践，让我们构建一个示例热图，使用 ComplexHeatmap 数据集中的模拟基因表达数据。通过遵循以下步骤，我们将展示如何重新排序行、设置行名，并使用 heatplot() 函数创建热图：

1. 加载数据：

library(ComplexHeatmap)
data <- read.csv("gene_expression_data.csv")

2. 重新排序行：

reorder.functions = list(row = function(x) sort(x))

3. 设置行名：

rownames(data) = gene_names

4. 创建热图：

heatplot(data, reorder.functions = reorder.functions)

结论

恭喜！您现在是 ComplexHeatmap 的掌控者，能够轻松地定制行序、列序和命名，从而创建卓越的热图。通过掌握这些技巧，您将能够以全新的视角展示您的数据，将洞见清晰地传达给您的受众。

常见问题解答

1. 如何将列按降序重新排序？

reorder.functions = list(col = function(x) -sort(x))

2. 可以在热图中同时显示行名和列名吗？

heatplot(..., show_row_names = TRUE, show_column_names = TRUE)

3. 如何更改热图的颜色方案？

heatmap.2(data, col = rainbow(100))

4. 如何添加标题到热图？

title("My Amazing Heatmap")

5. 如何将热图导出为文件？

ggsave("my_heatmap.pdf", width = 10, height = 8)