iheatmapr包

在R中有许多用于绘制热图的包，今天介绍一个比较有意思的用于绘制热图的包，iheatmapr 包，这个包是用来绘制复杂的、且具有交互作用的热图。

用iheatmapr包绘制得到的热图就是下方这样，不仅能够反应多种信息，还具有交互功能。

这个热图中包含8个信息：

• 样本的相关性矩阵热图；

• 按列的聚类关系；

• 按行的聚类关系；

• 样本聚类模式的颜色注释；

• 每个样本最低和最高浓度的颜色注释；

• 样本自身分组的颜色注释；

• 每个样本真实药物处理实际过程的热图；

• 平均药物浓度随着时间变化的散点图。

iheatmapr包的安装

“iheatmapr”包含在CRAN中，可以直接使用install.packages()函数进行安装。

install.packages("iheatmapr")

我的R是4.0，在安装的时候提示4.0中缺少一个依赖包S4Vectors。

查了一下，S4Vectors是属于Bioconductor的包，因此用Bioconductor包的安装方式安装S4Vectors。

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("S4Vectors")

在安的过程中发现速度那叫一个龟速，因此设置了一下Bioconductor的镜像。

chooseBioCmirror()

之后在对话框中输入离自己最近的镜像编号就行了。

安装完S4Vectors之后，iheatmapr就可以正常加载了。

library(iheatmapr)

使用实例

首先要构造用于分析的绘图数据，这里使用datasets包内的Indometh作为示例。

#载入绘图包library(iheatmapr)library(datasets)library(reshape2)#使用acast调用Indometh数据集中的内容Indometh_matrix <- acast(Indometh, Subject ~ time, value.var = "conc")Indometh_matrix <- Indometh_matrix[as.character(1:6),]rownames(Indometh_matrix) <- paste("Patient",rownames(Indometh_matrix))##计算相关性矩阵Indometh_patient_cor <- cor(t(Indometh_matrix))##取每个样本数据中的最大值和最小值patient_max_conc <- apply(Indometh_matrix,1,max)patient_min_conc <- apply(Indometh_matrix,1,min)##给每个样本随机分配一个分组patient_groups <- c("A","A","B","A","B","A")

绘制相关性矩阵热图

example_heatmap <- main_heatmap(Indometh_patient_cor, name = "Correlation")example_heatmap

可以使用colors参数修改颜色，colors = “RColorBrewer palettle/颜色名字”。

main_heatmap(Indometh_patient_cor,             colors = "Pinks",             name = "Correlation")

添加第二幅热图

main_heatmap(Indometh_patient_cor, name = "Correlation") %>%    add_main_heatmap(Indometh_matrix, name = "Indometacin<br>Concentration"

如果name=相同名字的话，新添加的热图会与之前的热图共享相同的颜色。

如果你想改变添加热图的位置，就使用side=c(“left”, “right”, “top”,”bottom”)。

添加标签

main_heatmap(Indometh_matrix, name="Correlation") %>%  add_row_labels() %>%  add_col_labels() %>%  add_row_title("Patients", buffer=0.2) %>%  add_col_title("Patients", buffer=0.1)

buffer规定title文字与图之间的距离。

添加聚类关系

main_heatmap(Indometh_patient_cor) %>%   add_row_clustering() %>%          add_col_clustering()

如果是希望以颜色表示样本的聚类关系，则需要先进行一个聚类，之后在手动进行负值。

clust_assign <- kmeans(Indometh_matrix, 3)$cluster
main_heatmap(Indometh_patient_cor) %>%  add_row_clusters(clust_assign) %>%  add_col_clusters(clust_assign)

添加样本注释

main_heatmap(Indometh_patient_cor) %>% add_row_annotation(data.frame("Max" = patient_max_conc,                            "Min" = patient_min_conc,                                   "Groups" = c("A","A","B","B","A","A")),                     colors = list("Max" = "Reds",                                "Min" = "Blues",                                   "Groups" = c("purple","pink")))

除了add_row_annotation，还可以使用add_row_signal和add_row_groups添加注释。

main_heatmap(Indometh_patient_cor) %>%add_row_signal(patient_max_conc, "Max<br>Concentration", title = "Max", colors = "Reds") %>%add_row_signal(patient_min_conc, "Min<br>Concentration", title = "Min", colors = "Reds") %>%add_row_groups(c("A","A","B","B","A","A"), "Groups")

写在后面

到这里，我们已经分布讲解了文章开始出现的复杂热图中的大部分实现代码，下面给出一个完整的代码。

main_heatmap(Indometh_patient_cor,name = "Correlation") %>%  add_col_clustering() %>%  add_row_clustering(k = 3) %>%  add_row_title("Patients") %>%  add_col_title("Patients") %>%  add_row_annotation(data.frame("Max" = patient_max_conc,                                "Min" = patient_min_conc,                                "Groups" = patient_groups)) %>%  add_main_heatmap(Indometh_matrix,                   name = "Indometacin<br>Concentration") %>%  add_col_labels() %>%  add_col_title("Time") %>%  add_col_summary()

更对关于iheatmapr包的参数使用和个性化设置，请参考该包的帮助文档。
https://docs.ropensci.org/iheatmapr/articles/full_vignettes/iheatmapr.html#modular-building-blocks-1

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