跟著Cell學作圖|10.復雜熱圖

CELL_10.jpg

跟著Cell學作圖|10.復雜熱圖

“實踐是檢驗真理的唯一標準。”

“復現是學習R語言的最好辦法。”

2021.4.12_1

DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032

這篇2020年發表在cell上關于新冠的組學文章里面有大量的生信內容。今天帶大家復現其中的一個Figure熱圖

2021_05_08_1

22

本文示例數據領取:后臺回復“20210509

文件格式

  • 表達矩陣文件
2021_05_08_3
  • 分組信息文件
2021_05_08_2

繪制

#------
title: "heatmap"
author: "MZBJ"
date: "2020/5/8"
#-----
rm(list = ls())
setwd("F:/HJH/mzbj/cell/20210508")
library(readr)
library(plyr)
library(readxl)
library(RColorBrewer)
library(pheatmap)
matrix<-read.table("proteomic_matrix.txt",header = T,sep = "\t",row.names = 1) 
matrix[is.na(matrix)] <- 0 #給空值賦0

info<-read_excel("sampleinfo.xlsx") #導入分組信息

annotation_col<- data.frame(type = info$Type,  # 構建行注釋信息
                            sex=info$Sex,
                            age=info$Age,
                            row.names = info$TMT)

type_color <- c("#85B22E","#5F80B4","#E29827","#922927") 
names(type_color) <- c("jkdz","jbdz","PT","ZX") #類型顏色

sex_color <- c("red","#016D06")
names(sex_color) <- c("F","M") #性別顏色

ann_colors <- list(type=type_color,sex=sex_color) #顏色設置

matrix_2<-data.frame(scale(matrix,center = T)) #中心化
#繪制熱圖
pheatmap(matrix_2,
         scale="row",#對行進行歸一化
         color = colorRampPalette(c("blue", "white","red" ))(1000), # color參數自定義顏色
         annotation_col = annotation_col,
         annotation_colors = ann_colors, 
         fontsize_col = 10, 
         cluster_rows = T,# cluster_row = FALSE參數設定對行進行聚類 
         cluster_cols = F,
         show_rownames =T, # show_rownames和show_colnames參數設定是否顯示行名和列名
         show_colnames = F,
         fontsize = 10,
         cellwidth=10,
         cellheight=10, # cellwidth和cellheight參數設定每個熱圖格子的寬度和高度
         main = "Heatmap") # main參數添加主標題

出圖:

2021_05_08_4

幾個不足之處

  • 未標注富集分析通路對應蛋白(目前只能手動標注)。
  • 由于數據的原因,熱圖里的正負表達沒有明顯的區分。

寫在后面:

本系列重在復現,所以有些細節可能講的不是很詳細。大家有問題可以后臺私信,或者在我的B站:木舟筆記進行互動!制作不易,希望大家多多支持!


往期內容:

跟著CELL學作圖|1.火山圖

跟著Cell學作圖 | 2.柱狀圖+誤差棒+散點+差異顯著性檢驗

跟著 Cell 學作圖 | 3.箱線圖+散點+差異顯著性檢驗

跟著 Cell 學作圖 | 4.小提琴圖

跟著Cell學作圖 | 5.UMAP降維分析

跟著Cell學作圖 | 6.時間序列分析(Mfuzz包)

跟著Cell學作圖|7.富集分析(Metascape數據庫)

跟著Cell學作圖|8.富集分析網絡圖(Cytoscape/ClueGO)

跟著Cell學作圖|9.PPI分析(GeNets數據庫)

?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。

推薦閱讀更多精彩內容