热图分析模型(热图怎么画)

导语：生信分析，什么是热图以及如何使用R画热图

什么是热图

当我有一个二维矩阵，例如：

这是一个TCGA肺腺癌的基因表达谱（logCPM，前5个基因、5个样本）。我想以直观的方式观察这个二维矩阵，怎么办？

这个时候就要用到热图了。这个矩阵的热图（前50个基因、50个样本）：

图一

细心的看官会看出来这个热图跟在文献中见到的热图有点不一样，在文献中见到的热图是这样的：

图二

这是为什么呢？原来在 图一 中直接看很难看出什么信息，有人就想啊，能不能对行和列进行排序，把相似的排到一起 这样不就能直观地反应信息了吗？当然排序的方法有很多，你可以自己排，也可以使用聚类的方法。所谓聚类的方法 就是对行列（可以都聚类，也可以只对行聚类，或者只对列聚类）进行聚类，把聚到同一类的放到一起。图二 就是对 样本和基因都进行了层次聚类，距离较近的放到一起。

R语言如何画热图

R语言能画热图的方法有很多，本文介绍如何使用 pheatmap 画热图。pheatmap 包很简单，整个包只有一个函数 pheatmap ，下面我们就来看看这个函数的用法。

导入包并加载数据

library(pheatmap)exp <- read.delim(, row.names = 1, check.names = FALSE)

如何画出带聚类的热图

pheatmap(exp)

如何画出不带聚类的热图

pheatmap(exp, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE)br

如果样本已经有分组结果该怎么展示

很多情况下，我们的样本已经分好组了。例如，现在我们的样本前25个属于 clsuter1 ，后25个属于cluster2 。

cls <- c(rep(, 25), rep(, 25))print(cls)br

[1]        [9]        [17]        [25]        [33]        [41]        [49]  br

这个时候就要用到 annotation 参数了（ annotation_row 或 annotation_col ）。

使用 annotation 需要注意的是：

1.参数的值必须是 data.frame

2.data.frame 的行名必须跟需要 annotation 的行或列一致。

names(cls) <- colnames(exp)pheatmap(exp, cluster_cols = FALSE, annotation_col = data.frame(cls = cls))

图三

annotation可不可以有多个

细心的看官又发现了，既然 annotation 是一个 data.frame ，那如果我的 data.frame 有多列会是什么效果呢？

比如，我不但有样本分组，我还知道每个样本的肺腺癌亚型：

subtype = c(rep(, 10), rep(, 40))names(subtype) = colnames(exp)pheatmap(exp, cluster_cols = FALSE, annotation_col = data.frame(cls = cls, subtype = subtype))br

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