R绘制带显著性标记的热图

最新推荐文章于 2025-04-20 21:31:59 发布
最新推荐文章于 2025-04-20 21:31:59 发布
阅读量6.3k 收藏 24
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
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/weifanbio/article/details/115909274
本文介绍了如何使用R语言的pheatmap包，通过读取数据、调整参数和设置注释颜色，来绘制带有显著性标记的高质量热图。

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

今天小编接着来介绍R绘制带有显著性的热图。

测试数据文件：
①table1.txt
在这里插入图片描述
②col_group.txt
在这里插入图片描述
③row_group.txt
在这里插入图片描述
1.导入pheatmap包，读取数据；

#导入包
library(pheatmap)
#读取数据
data<-read.table("table1.txt",header=T,row.names = 1,sep="\t")

2.直接作图；

#直接作图
pheatmap(data)

在这里插入图片描述
3.对相关参数指标进行调整；

# scale = "row"参数对行进行归一化
pheatmap(data, scale = "row")
# clustering_method参数设定不同聚类方法，默认为"complete",可以设定为'ward', 'ward.D', 'ward.D2', 'single', 'complete', 'average', 'mcquitty', 'median' or 'centroid'
pheatmap(data,scale = "row", clustering_method = "average")
# clustering_distance_rows = "correlation"参数设定行聚类距离方法为Pearson corralation，默认为欧氏距离"euclidean"
pheatmap(data, scale = "row", clustering_distance_rows = "correlation")
# cluster_row = FALSE参数设定不对行进行聚类
pheatmap(data, cluster_row = FALSE)
# legend = FALSE参数去掉图例
pheatmap(data, l
最低0.47元/天 解锁文章
作图帮
关注
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
03-01 769
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）
科研绘图系列：R语言带有显著性标记的热图（heatmap）
专注生信领域
09-23 360
科研绘图系列：R语言ggplot2画热图2（heatmap）
pheatmap 参数详解
菠萝西斯的博客
03-30 1万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、参数解析二、参考例子1.基础热图 前言 A function to draw clustered heatmaps where one has better control over some graphical parameters such as cell size, etc. pheatmap 这个包可以认为是heatmap的加强版，基本可以一包走天下了。 一、参数解析 Usage pheatmap(mat, c.
ggplot2绘制单列热图+显著性注释
最新发布
Protein Designer的博客
04-20 289
热图(Heatmap)是数据可视化中常用的工具，能够直观展示数据矩阵中的数值分布和模式。本文将详细介绍如何使用R语言中的ggplot2包绘制专业级的单列热图，并逐步添加各类注释信息，最终形成可直接用于发表的科学图表。
R：热图解释 ｜ pheatmap包参数及详细聚类图绘制流程（一篇解决热图绘制问题）
跳动的喵尾巴
03-27 5万+
一文解释pheatmap绘制热图的常见问题
pheatmap包更改参数绘制热图_2020-02-16
01-07
## 1.设置当前工作目录 setwd(./pheatmap/) ## 2.导入R包 library(pheatmap) ## 3.更改参数，绘制不一样的热图 ### 3.1 构建测试数据 test = matrix(rnorm(200), 20, 10) test[1:10, seq(1, 10, 2)] = test[1:10, seq(1, 10, 2)] + 3 test[11:20, seq(2, 10, 2)] = test[11:20, seq(2, 10, 2)] + 2 test[15:20, seq(2, 10, 2)] = test[15:20, seq(2,
关于pheatmap热图镜像调整聚类顺序
mzhz2333的博客
07-04 3288
调整pheatmap热图镜像聚类顺序
如何在R语言中添加显著性标记来改进绘图效果
code88888的博客
08-27 528
通过使用文本标注、箭头和线段等方法，我们可以在R语言中方便地添加显著性标记，以改进数据可视化效果。在数据可视化中，添加显著性标记是一种常见的技巧，可以帮助观察者更好地理解数据的特征和趋势。下面是一个简单的示例，演示如何在散点图中添加显著性标记。下面是一个示例，演示了如何在折线图中添加显著性标记。下面是一个示例，展示了如何在柱状图中添加显著性标记。在上面的代码中，我们首先创建了一些示例数据，然后使用。函数在指定的位置添加了一个红色的星号，使用。函数在指定的位置添加了一个红色的星号，使用。
origin绘制有显著差异的柱状图和聚类热图，只知道数据的均值 sd和se值该如何绘制呢？
**My Coding Family**
02-05 1401
通过以上步骤，你可以在Origin中绘制带显著性标记的柱状图和聚类热图，并解决常见数据分析和绘图问题。如果需要更具体的指导，可以提供更多详细数据或要求，我会进一步帮助！希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。
科研绘图系列：R语言绘制带有显著性标记的相关系数热图（correlation heatmap）
专注生信领域
01-10 106
科研绘图系列：R语言绘制带有显著性标记的相关系数热图（correlation heatmap）
数据可视化——R语言为ggplot图形添加P值和显著性水平
热门推荐
zhouhucheng00的博客
05-28 10万+
数据可视化——R语言为ggplot图形添加P值和显著性水平准备安装和加载R包示例数据均值比较的方法用于添加P值的R函数compare_means()stat_compare_means()独立双样本组间比较配对双样本组间比较多组样本的组间比较多个分组变量其他绘图方式 本文对一篇英文博客进行翻译，博客原文链接：Add P-values and Significance Levels to ggplots 概述：本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平： 比较两组或多组的均值 自动地将P值和显
R语言绘制一次和二次相关性热图
微生物生态学分析
04-11 655
变量间的关系并非总是线性，例如：我们熟知的微生物物种多样性与土壤pH之间的关系，因此在数据探索过程中，仅使用线性相关会导致我们遗漏一些重要信息。二次关系也需要纳入我们考虑的范围，因此本篇博客将对两两变量的二次关系的R代码及可视化进行介绍，助力数据探索。
pheatmap热图
weixin_46587777的博客
05-24 1244
pheatmap热图 # Create test matrix test = matrix(rnorm(200), 20, 10) test[1:10, seq(1, 10, 2)] = test[1:10, seq(1, 10, 2)] + 3 test[11:20, seq(2, 10, 2)] = test[11:20, seq(2, 10, 2)] + 2 test[15:20, seq(2, 10, 2)] = test[15:20, seq(2, 10, 2)] + 4 colnames(tes
使用R语言绘制热图是一种常见的数据可视化方法，而pheatmap包是R语言中一个功能强大且易于使用的绘制热图的工具
ByteWhisper的博客
08-26 487
pheatmap包提供了许多参数来自定义热图的外观和行为。data：要绘制的数据矩阵。color：定义颜色调色板，可以是预定义的颜色名称（如"red"、“blue”）或自定义的调色板函数。和：是否对行和列进行层次聚类，默认为TRUE。scale：是否对数据进行缩放，默认为"none"，可选"row"、“column"或"none”。main：热图的标题。和：行标签和列标签的字体大小。和：是否显示行标签和列标签。# 自定义参数。
R语言绘制热图实践(一）pheatmap包
暴躁的搬砖工…
01-07 8万+
R语言绘制热图实践 （一）pheatmap前言pheatmap包pheatmap简介常用参数介绍使用安装绘制样本间相关系数图（简单使用）差异表达基因热图（进阶使用）pheatmap总结corrplot包参考资料 前言 在生信分析中，我们常常需要计算一个样本的几次实验结果或者不同样本实验结果的相关系数（样本间相关系数）以判断几个数据集之间相关的程度。 在本篇中及之后的内容中，为了用R得到相关系数热图...
相关性网络图 | 热图中添加显著性
BioinfoDu
10-31 2046
主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!我们在代码中详细标注了调整参数，可以自行根据需求进行调整即可。最近，自己的事情比较多，会无暇顾及社群和公众号教程。2.3 绘制基础mantel相关性网络图。此图是一位同学看到后，想出的一期教程。1 安装和加载相关的R包。2.4 绘制显著性网络图。2.2 计算网络关系。
R语言学习笔记：Pheatmap包
weixin_45028541的博客
12-08 821
R语言学习笔记：Pheatmap包
pheatmap() 的热图制作
weixin_30300225的博客
08-21 362
1、数据准备 2、画图 3、参数调整 （转自百迈克公众号） 转载于:https://www.cnblogs.com/zhanmaomao/p/11389772.html...
pheatmap绘制相关性热图标记显著部分
10-09
pheatmap是R语言中常用的数据可视化库`ComplexHeatmap`的一部分，用于绘制高维数据集的相关性或相似性热图。如果你想在相关性热图中标记出显著的部分，可以结合`ComplexHeatmap`提供的功能和其他统计方法。 首先，你需要计算数据集的相关系数矩阵（如皮尔逊相关系数），然后创建`pheatmap`对象。在这里，你可以设置`show_rownames`和`show_colnames`来显示行名和列名，以及`col_title`来添加列标题，比如“变量”。 为了标记显著部分，一种常见的做法是通过颜色映射来表示显著的正相关、负相关或非显著性。这通常涉及到假设检验（如t检验或ANOVA），找出那些显著的差异值。你可以先筛选出显著的关联，例如使用`cor.test()`函数，然后将结果（如p值）转化为颜色分段，比如： ```r # 假设你的数据框是df，相关性矩阵是corr_matrix sig_threshold <- 0.05 # 显著性阈值 corr_pvalues <- cor.test(df)[["p.value"]] # 计算p值 # 使用p.adjust()进行多重比较校正，如果需要 corr_pvalues_adj <- p.adjust(corr_pvalues, method = "bonferroni") # 将p值映射到颜色，比如红色代表显著正相关，蓝色代表显著负相关，白色代表非显著 corr_colors <- ifelse(corr_pvalues_adj <= sig_threshold, "red", ifelse(corr_pvalues_adj >= 1 - sig_threshold, "blue", "white")) # 创建热图，并使用colors参数 pheatmap(corr_matrix, color=corr_colors, scale="column", show_signif = TRUE, sig_level = sig_threshold, border_color="black") ``` 在这个例子中，`show_signif = TRUE`会让`pheatmap`自动在显著的单元格上画星号或圈，`sig_level`指定了显著性的阈值。你可以调整这些参数以满足你的需求。
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
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