R 语言分组聚类的热图

最新推荐文章于 2024-12-12 10:12:47 发布
最新推荐文章于 2024-12-12 10:12:47 发布
阅读量5.5k 收藏 22
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： R语言大学作业 文章标签： r语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mrrunsen/article/details/122715764
本文介绍了R语言中如何处理热图的分组聚类问题。当基因表达模式在不同组间无明显区别时，聚类可能不匹配组信息。通过调整基因数量或使用complexheatmap，可以实现组内聚类，并展示样本规律。示例代码展示了如何取消列聚类以及创建带有注释条和分组标签的美观热图。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

应该是会经常遇到这样的热图，就是说它的聚类情况无法与分组信息吻合。

其实这个并不是错了，是因为用于聚类的行（选出的这部分基因）的表达模式在两组之间没有明显区别。

只要改变基因数量，或者换一组基因，聚类树就有可能变得和分组吻合。

假如你尝试换了很多次还是没有办法让它们变得吻合，那就取消聚类。直接使用热图的参数cluster_cols = F即可。

图就会变成：

取消了列聚类，那么热图列的顺序就会按照矩阵列的顺序排布了。那当样本数量多起来的时候，组内的数据规律就无法清晰的展示。

所以会需要组内聚类这样的操作咯。这个只能用complexheatmap来实现，我还顺便找到了注释条加分组标签的画法，变得比常规热图好看一丢。

2.代码如下

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
R语言分组聚类的热图
PixelNovaO的博客
08-27 558
无论是静态的热图还是交互式热图，都为我们提供了一种直观的方式来理解数据的结构和模式，从而进行更深入的分析和解释。而热图则是一种可视化工具，用于展示数据的矩阵结构，其中不同颜色的方块表示不同的数值大小。通过适当选择聚类算法和调整热图参数，你可以根据数据的特点和分析目的，生成合适的可视化结果，以便更好地理解和解释数据。上述代码将生成一个交互式的热图，你可以通过鼠标进行缩放、旋转和悬停等操作，以更好地观察数据的结构和聚类结果。，它可以生成交互式的热图，并提供一些可视化的交互功能，例如缩放、旋转和悬停等。
使用R语言进行聚类并绘制热图
PixelNovaO的博客
08-21 870
最后，我们使用heatmap函数绘制热图，其中Rowv参数指定了行聚类结果，Colv参数设置为NA表示不进行列聚类，scale参数设置为"column"表示对列进行标准化，col参数指定了颜色渐变方案。通过使用R语言的heatmap函数，我们可以方便地进行聚类分析并生成热图，以便更好地理解数据集中变量之间的关系和模式。颜色的深浅表示变量值的大小或标准化后的值，颜色的差异和聚类结果反映了变量之间的关系和模式。假设我们有一个包含多个样本和多个变量的数据集，可以使用R语言的数据结构（如矩阵或数据框）来表示。
【R语言】——pheatmap包绘制聚类热图1（保姆级教程）
热门推荐
weixin_54004950的博客
12-04 4万+
通常，热图是对所获得的数据或其他因素进行归一化处理后，用颜色的变化来直观表示不同样本间的变化情况。本质上其是由一个个用预设颜色表示数值大小的小方格组成的数据矩阵，并通过对因子或样本的聚类，观察不同样品数据间的相似性。常用的绘图软件：origin，excel，Tbtools，GraphPadPrismR语言绘制聚类热图的R包：pheatmap，heatmap，corrplot，complexHeatmap 其中，pheatmap是R语言中使用最广泛的用于绘制聚类热图的绘图包。使用该绘图包可以帮助我
R 数据可视化 —— 聚类热图 ComplexHeatmap(一)
dxs18459111694的博客
11-20 6252
使用pheatmap已经能够绘制满足大多数要求的聚类热图了。受pheatmap包的启发，提供了对热图更多更灵活的控制，如多数据热图的排列比较以及多种图形注释等。下面我们详细介绍包热图主体默认是由不同颜色填充的矩形框组成，我们姑且称之为单元格。我们可以使用cell_fun和layer_fun参数来自定义主体的图形样式cell_fun用于绘制每个单元格，layer_fun是其矢量化的版本，cell_fun使用简单，layer_fun执行速度快，样式多。
R语言绘制聚类热图
zegeai的博客
10-13 2153
聚类热图是一种直观的数据可视化工具。它以矩形彩色图表的形式呈现数据矩阵，每个单元格颜色对应特定数值，通常从低值的冷色调到高值的暖色调渐变。常应用于多个领域，如生物学中分析基因表达、蛋白质相互作用和生物群落；金融领域用于股票价格变化分析和风险评估；地理信息领域展示人口密度、气候数据等。还可用于网页设计分析用户行为及物流供应链管理。热图常结合层次聚类，以树状图展示行和列的聚类结果，便于发现相似模式。它能快速呈现复杂数据的结构和模式，帮助人们发现潜在规律和关系。
【R语言】——绘制按聚类结果分组的热图 3（保姆级教程）
weixin_54004950的博客
12-07 6358
数据输入格式（csv格式）： 3 按聚类结果分组的热图 3.1 查看数据的分簇数 在绘制由聚类结果分组的热图前，需估计数据的分簇数，从而为后续分簇数选择提供依据。通常，选择类内平方和降低开始趋于平缓的聚类数作为较优聚类数： 图1 聚类簇图 3.3 生成聚类树 利用“tree_row” 和 “tree_col” 提取出对应的行列顺序，进而按预设的分簇数构建分簇数据集，为后续的热图绘制提供分组注释依据： 图2 基因聚类树利用“annotation_row”将分簇聚类数据结果进
R 数据可视化 —— 聚类热图 ComplexHeatmap(三)热图列表
dxs18459111694的博客
11-20 1299
我们继续介绍，今天要介绍的内容是热图列表。包的一个重要的功能是，能够在水平或竖直方向连接多个热图和注释，以图形化的方式展示各信息之间的关联通常水平方向的连接比较常用，我们介绍的重点也是水平连接，竖直的连接原理基本是一致的。在进行水平连接时，热图和注释的行数要相同例如，我们要绘制三个热图列表，数据如下使用以水平方向连接热图默认情况下，第二幅热图的行树状图会删除，并且其行顺序与第一幅热图一样，同时第一、二幅图的行名也被删除连接操作会返回对象，直接打印ht_list会调用draw函数。
干货分享 | R语言聚类分析和相关分析的热图详解
quanzhankaifaqua的博客
12-12 1980
该图展示了所有变量间的相关系数，颜色深浅表示相关系数的大小，并将显著的相关系数数值标记在图中。聚类分析是一种将数据集中的对象分组的统计方法，目的是使组内对象的相似度尽可能高，而组间对象的相似度尽可能低。这段代码生成的热图展示了基因表达数据中样本间和基因间的关系，并结合聚类树形图展示了基于样本和基因之间相似性的聚类结构。代码运行结果，如图所示，我们可以直观地了解基因之间的相关性情况，颜色变化展示了基因之间的关联性，帮助我们更好地理解数据中的模式和关系，为进一步的数据分析和探索提供了参考。
【R语言】——聚类热图行列分组信息注释热图2
weixin_54004950的博客
12-04 1万+
数据输入格式（csv格式）： 3 分组热图的绘制 首先需要对分组对象进行注释，随后使用“annotation_row”、“annotation_col”、“annotation_colors”、“annotation_legend”、“annotation_names_row”和“annotation_names_col”分别对行和列进行注释、行和列注释的颜色、图例信息注释显示、行和列注释的名称显示 图1 行分组后热图 图2 行和列注释的热图 图3 多条件分组注释的
R绘制分组热图
weixin_65123909的博客
07-01 434
① 表达矩阵（按照分型排序好）② 构建临床分组数据。
使用R语言绘制层次聚类热图
qq_35789269的博客
11-10 2211
R语言绘制热图——pheatmap_宁生信-优快云博客_r语言热图pheatmap: Pretty Heatmaps——Implementation of heatmaps that offers more control over dimensions and appearance.library(pheatmap)#创建数据集test测试矩阵test = matrix(rnorm(200), 20, 10)test[1:10, seq(1, 10,https://blog.youkuaiyun.com/sinat
R 数据可视化 —— 聚类热图 ComplexHeatmap(五)
dxs18459111694的博客
11-21 1165
alter_fun不仅可以传递一个函数列表，还可以传递一个函数，该函数多了一个参数，用于传递一个逻辑值向量，用于标识当前基因在当前样本中是否发生了对应的变异oncoPrint(},col = col设置为单个函数，可以更灵活进行自定义oncoPrint(n = sum(v) # 发生变异的数量if (n)w * 0.9,1 / n * h,设置为三角形填充oncoPrint(mat,# 控制背景的绘制，通常在放在第一个},},),col = col。
R 数据可视化 —— 聚类热图 ComplexHeatmap(二)注释
dxs18459111694的博客
11-20 4182
用于对只有一行或一列的热图提供统计汇总注释如果数据为离散型向量，将绘制条形图Heatmap(对于连续型向量将绘制箱线图Heatmap(我们通常不会单独绘制只包含一列的热图，而是会与其他热图绘制在一起比如，我们在基因表达矩阵的边上，绘制一个lncRNA或MiRNA的表达热图# 设置热图配色# 绘制主热图# 绘制一列离散型热图# 设置离散型颜色),# 绘制一列连续型热图),# 按列添加多个热图中的所有注释函数都是使用类来构造的。
聚类热图分类注释_R语言篇:交互式热图绘制heatmaply
weixin_29732787的博客
01-04 2407
本篇介绍R中的一个绘制热图的工具包,相比于传统的热图,这个包可以绘制出的热图支持Zoom in/Zoom out，鼠标悬浮显示绘图数据等特性。图一.官方给的demo图1. 包安装安装方法可参见前文介绍的安装方法，本篇采用最简单的方式安装。>>install.packages("heatmaply)2. 绘图>>library(heatmaply)>&gt...
r语言 list添加_技术贴 | R语言pheatmap添加标记和分组
weixin_39597399的博客
12-08 4465
点击蓝字↑↑↑“微生态”，轻松关注不迷路本文由阿童木根据实践经验而整理，希望对大家有帮助。原创微文，欢迎转发转载。导读上一篇讲到利用display_numbers参数可以在热图中的每个cell中填入想要的信息，例如相对丰度信息，另外也可以利用此参数给每个cell添加标记(mark)信息。另外利用annotation_col和annotation_row参数可以给pheatmap热图的横或...
超详细的R语言热图之complexheatmap系列（1）
医学和生信笔记的博客
01-14 3万+
欢迎关注我的公众号：医学和生信笔记 本系列是对ComplexeHeatmap包的学习笔记，部分内容根据自己的理解有适当的改动，但总体不影响原文。如有不明之处，以原文为准。原文请见：ComplexHeatmap Complete Reference 第一章 简介 复杂热图可用于展示同一个数据集或不同数据集之间的关系或揭示内部规律。ComplexHeatmap包可提供灵活的热图展示及高度自定义的注释图形。 1.1 设计理念 一个完整的热图由热图主体和热图组件构成。热图主体可以被分为不同的行和...
R语言绘制热图
知识搬运者
09-17 5423
4、美化（通过调节细节参数以及结合AI进行美化）
（R语言）-8-热图的绘制
明天吃什么好呢~的博客
05-02 497
pheatmap结果如下。
R语言使用pheatmap绘制热力图（数据归一化、行列聚类、注释、文字角度、字体）
statistics+insight+vista+power
03-01 782
R语言使用pheatmap绘制热力图（数据归一化、行列聚类、注释、文字角度、字体）
分组聚类热图r代码
最新发布
03-18
<think>嗯，用户的问题是关于如何在R语言中生成分组聚类热图，特别是使用pheatmap或ggplot2这两个包。我需要先回忆一下相关的知识，然后结合提供的引用资料来整理答案。 首先，用户提到的引用资料中，引用[2]和[3]都提到了pheatmap和ggplot2。引用[2]展示了使用pheatmap绘制热图的基本步骤，包括数据读取、绘制热图时的参数设置，如cellwidth、cellheight，以及行列的聚类控制。而引用[3]则提到分组聚类需要用到complexheatmap包，但用户希望用pheatmap或ggplot2实现，可能需要手动添加分组注释。 接下来，我需要考虑分组聚类热图的关键点。通常，分组聚类意味着在热图中对行或列按照某个分组进行聚类，比如不同样本类型或处理组。在pheatmap中，可以通过注释（annotation）功能来添加分组信息，然后调整聚类参数，确保同一组内的数据聚类在一起。 对于pheatmap，用户需要准备注释数据框，并在调用pheatmap函数时使用annotation_row或annotation_col参数。同时，可能需要调整聚类方法，比如使用不同的距离算法或聚类方法。但默认情况下，pheatmap会对行列进行聚类，如果用户需要分组内聚类，可能需要先对数据进行排序，再关闭自动聚类，手动指定顺序。 至于ggplot2，虽然它本身没有直接的热图函数，但可以通过geom_tile实现。不过聚类可能需要先使用hclust进行层次聚类，然后将结果转换为因子顺序来排列数据。这可能更复杂一些，适合需要高度定制的情况。 现在，我需要验证引用中的信息是否正确。引用[2]中的pheatmap示例代码是正确的，包括安装、加载包，读取数据并绘图。引用[3]提到complexheatmap可以实现更复杂的分组聚类，但用户希望用pheatmap或ggplot2，所以可能需要结合注释来实现。 可能的步骤是：首先用pheatmap添加分组注释，然后控制聚类参数。例如，在pheatmap中，通过annotation_row参数添加行注释，同时设置cluster_rows为TRUE，这样行会根据数据聚类，但如何确保分组内聚类呢？可能需要先对数据进行分组排序，或者在聚类时使用分组的层次。或者，如果分组需要独立于聚类，可能需要手动调整数据顺序。 另外，用户可能需要生成分组标签，比如在热图旁边添加颜色条表示不同的组别。这在pheatmap中可以通过annotation参数实现，而ggplot2则需要通过geom_tile和geom_text或annotate来添加。 现在，需要将步骤整理成示例代码。对于pheatmap，首先准备注释数据框，然后合并到pheatmap的参数中。例如，假设有行分组信息，创建annotation_row数据框，并在pheatmap中指定。同时，可能需要调整颜色、聚类方法等参数。 对于ggplot2，数据需要转换为长格式，然后使用hclust进行聚类，调整行和列的顺序，再使用geom_tile绘图，并添加分组注释。这可能比较繁琐，但更灵活。 最后，需要提醒用户可能的注意事项，比如数据标准化、颜色调整、分组信息是否正确对齐等。 总结，回答应包括pheatmap和ggplot2两种方法，提供示例代码，并解释关键参数。同时，根据引用资料，引用[2]提供了pheatmap的基础代码，引用[3]提到了分组聚类的需求，但可能需要结合手动注释来实现。</think>### 分步解答：R语言生成分组聚类热图的实现方法 #### 方法一：使用pheatmap包（基础版） 1. **数据准备**：输入数据需要是数值型矩阵，并添加分组注释信息。 ```r # 安装并加载pheatmap包 install.packages("pheatmap") library(pheatmap) # 读取数据（示例：基因表达矩阵，行名为基因，列名为样本） exp_data <- read.table("input.txt", sep="\t", header=TRUE, row.names=1) # 创建分组注释（假设样本分为两组：Group1和Group2） sample_group <- data.frame( Group = c(rep("Group1", 3), rep("Group2", 3)), # 前3列Group1，后3列Group2 row.names = colnames(exp_data) ) ``` 2. **绘制分组聚类热图**： ```r pheatmap( exp_data, annotation_col = sample_group, # 添加列注释 cluster_rows = TRUE, # 对行聚类 cluster_cols = TRUE, # 对列聚类 show_rownames = FALSE, # 隐藏行名（避免基因过多时重叠） color = colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(100) # 自定义颜色梯度 ) ``` #### 方法二：使用ggplot2实现（需手动处理聚类） 1. **数据预处理与聚类**： ```r library(ggplot2) library(dplyr) library(tidyr) # 数据聚类（以行为例） row_cluster <- hclust(dist(exp_data)) row_order <- row_cluster$order # 重组数据为长格式 exp_long <- exp_data %>% mutate(Gene = rownames(.)) %>% pivot_longer(-Gene, names_to = "Sample", values_to = "Expression") %>% mutate(Sample = factor(Sample, levels = colnames(exp_data)[col_cluster$order])) ``` 2. **绘制热图并添加分组条**： ```r ggplot(exp_long, aes(x = Sample, y = Gene, fill = Expression)) + geom_tile() + scale_fill_gradient2(low = "blue", mid = "white", high = "red") + theme_minimal() + theme(axis.text.y = element_blank()) # 隐藏行标签 ``` #### 关键参数说明 - **pheatmap**：`annotation_col/annotation_row` 添加分组注释，`cluster_cols/cluster_rows` 控制聚类[^2]。 - **ggplot2**：需手动处理数据排序和颜色映射，灵活性高但代码量较大[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Mrrunsen

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值