ComplexHeatmap()函数解析

参数：
matrix 数字或字符型矩阵（可以是离散或连续型数值）
col 定义热图颜色，对离散型数据，col可以是一个向量；对连续型数据，col可以是一个函数，也可以用colorRamp2 函数生成
name 热图图例名称
na_col = “grey”, #ComplexHeatmap允许数据中含有NA,需要通过参数na_col来控制NA的颜色
color_space = “LAB”, #当矩阵是数值型矩阵，col是一个向量时，控制内插颜色
rect_gp = gpar(col = NA), 热图体区矩形的参数，如设置举行边框为白色
cell_fun = NULL, #cell_fun：自定义在cell中增加绘图项的函数。7个参数：i(row index,矩阵中的行index）, j(column index，矩阵中的列index), x,y(热图体区中中间点的坐标）,width,height(cell的宽度和高度）,fill(cell的填充颜色）

row_title = character(0), 行标题

row_title_side = c(“left”, “right”), #row_title_side：行标题位置，左(“left”)，右(“right”)

row_title_gp = gpar(fontsize = 14), #row_title_gp 设置行标题的文本属性，此处为字体大小为14

row_title_rot = switch(row_title_side[1], “left” = 90, “right” = 270), #row_title_rot 行标题的旋转角度，可选为0,90,270

column_title = character(0), #column_title：列标题

column_title_side = c(“top”, “bottom”), #column_title_side：列标题位置，上(“top”)，下(“bottom”)

column_title_gp = gpar(fontsize = 14), #column_title_gp：设置列标题的文本属性

column_title_rot = 0, #column_title_rot：列标题的旋转角度，可选为0,90,270

cluster_rows = TRUE, #cluster_rows 是否行聚类

clustering_distance_rows = “euclidean”, #clustering_distance_rows：行聚类的距离方法，默认为“euclidean”，也可以为自定义函数

clustering_method_rows = “complete”,、 #clustering_method_rows 行聚类的方法，默认为“complete”，可参考hclust

row_dend_side = c(“left”, “right”), #row_dend_side：行聚类树位置，左(“left”)，右(“right”)

row_dend_width = unit(10, “mm”), #row_dend_width：行聚类树的宽度，unit对象

show_row_dend = TRUE, #show_row_dend：是否展示行聚类树

row_dend_reorder = TRUE, 对行重新排序，该值可以是逻辑值或包含用于重新排序行的权重的向量

row_dend_gp = gpar(), #row_dend_gp：绘图线的图形参数。如果已经提供了带有边渲染的树形图对象，则该参数将被忽略。

row_hclust_side = row_dend_side, #row_hclust_side：已弃用

row_hclust_width = row_dend_width, #row_hclust_width：已弃用

show_row_hclust = show_row_dend, #show_row_hclust：已弃用

row_hclust_reorder = row_dend_reorder, #row_hclust_reorder：已弃用

row_hclust_gp = row_dend_gp, #row_hclust_gp：已弃用

cluster_columns = TRUE, #cluster_columns：是否列聚类

clustering_distance_columns = “euclidean”, #clustering_distance_columns：列聚类的距离方法，也可以为自定义函数

clustering_method_columns = “complete”, #clustering_method_columns：列聚类方法，可参考hclust

column_dend_side = c(“top”, “bottom”), #column_dend_side：列聚类树位置，上(“top”)，下(“bottom”)

column_dend_height = unit(10, “mm”), 行聚类树的高度，unit对象

show_column_dend = TRUE, 是否展示列聚类树

column_dend_gp = gpar(), 绘图线的图形参数。如果已经提供了带有边渲染的树形图对象，则该参数将被忽略。

column_dend_reorder = TRUE, #column_dend_reorder：对列重新排序，该值可以是逻辑值或包含用于重新排序列的权重的向量

column_hclust_side = column_dend_side, #column_hclust_side：已弃用

column_hclust_height = column_dend_height, #column_hclust_height：已弃用

show_column_hclust = show_column_dend, #show_column_hclust：已弃用

column_hclust_gp = column_dend_gp, #column_hclust_gp：已弃用

column_hclust_reorder = column_dend_reorder, #column_hclust_reorder：已弃用

row_order = NULL, #row_order：行的顺序。如果选择此热图作为主热图，则可以轻松调整热图列表的行顺序。手动设置行顺序应关闭群集

column_order = NULL, #column_order：列的顺序。它可以轻松调整矩阵和列注释的列顺序

row_names_side = c(“right”, “left”), #row_names_side：行名称位置。

show_row_names = TRUE, #show_row_names：是否展示行名称

row_names_max_width = default_row_names_max_width(), #row_names_max_width：行名称的最大宽度。因为某些时候行名称可能很长，所以显示它们都是不合理的。

row_names_gp = gpar(fontsize = 12), #row_names_gp：行名称文本属性

column_names_side = c(“bottom”, “top”), #column_names_side：列名称位置

show_column_names = TRUE, #show_column_names：是否展示列名称

column_names_max_height = default_column_names_max_height(), #column_names_max_height：行名称的最大宽度。

column_names_gp = gpar(fontsize = 12), #column_names_gp：列名称文本属性

top_annotation = new(“HeatmapAnnotation”), #top_annotation：用HeatmapAnnotation函数构建的注释对象，在顶部添加注释信息

top_annotation_height = top_annotation@size, #top_annotation_height：顶部注释信息展示的总高度

bottom_annotation = new(“HeatmapAnnotation”), #bottom_annotation：用HeatmapAnnotation函数构建的底部注释对象

bottom_annotation_height = bottom_annotation@size, #bottom_annotation_height：底部注释信息展示的总高度

km = 1, #km：对行做k-means聚类的类数，若k>1,热图会根据k-means聚类对行进行分裂,对每个cluster,进行层次聚类

km_title = “cluster%i”, #km_title：设置km时每个cluster的行标题。它必须是格式为“。％i。”的文本，其中“％i”由cluster的索引替换

split = NULL, 行按照split定义的向量或者数据框进行分裂。但是，如果cluster_rows是聚类对象，则split可以是单个数字，表示将根据树上的拆分来拆分行

gap = unit(1, “mm”), 如果热图按行分割，则行切片之间的间隙应为单位对象。如果是矢量，则热图中的顺序对应于从上到下

combined_name_fun = function(x) paste(x, collapse = “/”), 如果热图按行分割，如何为每个切片创建组合行标题？此函数的输入参数是一个向量，它包含split中每列下的级别名称。

width = NULL, 单个热图的宽度应该是固定的单位对象。当热图附加到热图列表时，它用于布局。

show_heatmap_legend = TRUE, 是否展示图例

heatmap_legend_param = list(title = name), #heatmap_legend_param：热图图例设置（标题，位置，方向，高度等）参数列表，详情可见color_mapping_legend，ColorMapping-method。例如：heatmap_legend_param = list(title= “legend”, title_position =“topcenter”,

legend_height=unit(8,“cm”),legend_direction=“vertical”)

use_raster = FALSE, #use_raster：是否将热图图像体渲染为光栅图像。当矩阵很大时，它有助于减小文件大小。如果设置了cell_fun，则强制use_raster为FALSE

raster_device = c(“png”, “jpeg”, “tiff”, “CairoPNG”, “CairoJPEG”, “CairoTIFF”), #raster_device：用于生成光栅图像的图形设备

raster_quality = 2, #raster_quality：设置为大于1的值将改善光栅图像的质量。

raster_device_param = list() #raster_device_param：所选图形设备的其他参数列表。

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