怎么使用R语言ComplexHeatmap绘制复杂热图heatmap

这篇“怎么使用R语言ComplexHeatmap绘制复杂热图heatmap”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“怎么使用R语言ComplexHeatmap绘制复杂热图heatmap”文章吧。

一 载入R包 数据

1.1 载入ComplexHeatmap包，数据

为更贴近生信使用场景，直接使用内置的基因表达数据

library(ComplexHeatmap)
expr = readRDS(paste0(system.file(package = "ComplexHeatmap"), "/extdata/gene_expression.rds"))
#查看数据
str(expr)
expr[1:4,c(1:4,25:27)]

拿到一个新数据后，除了检查[1:4,1:4]外，也许还需要看看最后几列，另外还需要观察列名称的规律。

去除最后几列，或者只选取列名字包含cell的（TCGA数据处理中也会经常遇到）

mat = as.matrix(expr[, grep("cell", colnames(expr))])

1.2 绘制最简单的热图

Heatmap(mat)

二 常见“表型”注释

文献中经常见到的就是在热图的top 或者 bottom位置添加样本的变异信息，临床信息等的注释，本节介绍如何实现以及常见的设置。

读入注释文件

anno <- read.csv("anno.csv",header = T) #非真实数据，随便设置
head(anno)    sample stage age#1 s1_cell01     1  56#2 s2_cell02     2  43#3 s3_cell03     2  63#4 s4_cell01     3  23#5 s5_cell02     1   8#6 s6_cell03     3   3

2.1 添加注释，且设置颜色

2.1.1 颜色设置

1) 连续变量：指定色系，根据变量范围设置颜色范围

col_fun2 <- colorRamp2(
  c(0, 50, 100),  #根据值的范围设置
  c("#ff7f00", "white", "#1f78b4")
)

2)分类变量：直接指定颜色编码

#stage = c("1" = "red", "2" = "green", "3" = "blue" , "4" = "orange") #分类

2.1.2 添加注释

使用HeatmapAnnotation函数进行注释，添加待注释的内容

ha <- HeatmapAnnotation(
  age = anno$age,
  stage = anno$stage,
  col = list( 
    age = col_fun2 , #连续
    stage = c("1" = "red", "2" = "green", "3" = "blue" , "4" = "orange") #分类
  )
)

1）注释位置

#指定注释位置 ，示例为top_annotation，此外可选 bottom_annotation ,right_annotation ，left_annotation

Heatmap(
  mat, 
  top_annotation = ha  
)

热图上面注释样本的临床等信息，实现！

2） 指定多个注释位置

当需要注释的内容较多时候，可以选择在不同的位置。需要预先根据待注释的位置进行指定

column_ha <- HeatmapAnnotation(
  bar1 = anno_barplot(runif(24))
)
row_ha <- rowAnnotation(
  bar2 = expr$chr
)
Heatmap(
  mat, 
  show_row_names = F ,
  #cluster_rows = F ,
  top_annotation = ha ,
  bottom_annotation = column_ha, #对应的注释
  right_annotation = row_ha
)

其他常用调整的函数

#cluster_rows/columns ：是否进行聚类

#show_column/row_dend ：是否显示聚类树

#column/row_dend_side ：聚类图绘制的位置

#column_dend_height/row_dend_widht ：聚类树的高度 和 宽度

三 添加“块”注释

常见的是根据聚类（kmeans等）或者 先验知识 分为几个簇，然后对簇进行注释。

3.1 k-means指定K个数

1）样本设置分为4组，基因分为3组，同时设置每个“簇”的颜色和标签

set.seed(1234)
Heatmap(mat, 
        top_annotation = HeatmapAnnotation(foo = anno_block(gp = gpar(fill = 1:4),
                                                            labels = c("group1", "group2", "group3", "group4"), 
                                                            labels_gp = gpar(col = "white", fontsize = 10))),
        column_km = 4, # 列分为4个k
        left_annotation = rowAnnotation(foo = anno_block(gp = gpar(fill = 2:4),
                                                         labels = c("group1", "group2", "group3"), 
                                                         labels_gp = gpar(col = "white", fontsize = 10))),
        row_km = 3, #
        show_row_names = F 
)

2）设置 text的颜色

Heatmap(mat, 
        top_annotation = HeatmapAnnotation(foo = anno_block(gp = gpar(fill = 1:4),
                                                            labels = c("group1", "group2", "group3", "group4"), 
                                                            labels_gp = gpar(col = "white", fontsize = 10))),
        column_km = 4,
        left_annotation = rowAnnotation(foo = anno_block(gp = gpar(fill = 2:4),
                                                         labels = c("group1", "group2", "group3"), 
                                                         labels_gp = gpar(col = "white", fontsize = 10))),
        row_km = 3,
        show_row_names = F ,
        row_title_gp = gpar(
          col =  rainbow(5)[2:4],
          font = 1:3
        ),
        row_names_gp = gpar(
          col =  rainbow(5)[2:4],
          fontsize = 10:12
        ),
        column_title_gp = gpar(
          fill = rainbow(5)[1:4],
          alpha = 0.5
        ),
        column_names_gp = gpar(
          col = rainbow(5)[1:4]
        )
        )

关于颜色可选#rainbow，heat.colors，terrain.colors，topo.colors，cm.colors

3.2 先验知识知道样本分为几个簇

指定样本添加列注释，假设mat中的24个样本，已知是分别为10个，10个 和4个的三组 。

实际应用中可以根据 年龄段，性别，临床分析，预后评分等指标进行的分组。

split =  c( rep(c("A","B"),10) , rep("C",4) ) 
ha = HeatmapAnnotation(foo = anno_block(gp = gpar(fill = 2:6), labels = c("AA","BB","CC") ))
col_fun = colorRamp2(c(0, 5, 10, 20), c("white", "cornflowerblue", "yellow", "red"))

使用column_split 函数即可按照指定拆分

Heatmap(mat,  
        name = "mat_cluster",
        column_split = split, 
        top_annotation = ha, 
        cluster_rows = T,
        cluster_columns =  F,
        #rect_gp = gpar(col="white"),  #添加白色格子线
        column_title = NULL)

3.3 根据富集结果添加行注释

文献中经常见到 一些基因富集的通路作为 行注释的图，怎么实现呢？

1）自定义通路结果（也可以是其他想展示的内容）

group <- list(
  A = "Cell cycle",
  B = "Mismatch repair",
  C = "DNA replication"
)

2）添加空白注释

ha = rowAnnotation(
  foo = anno_empty(
    border = FALSE, 
    # 计算空白注释的宽度
    width = max_text_width(unlist(group)) + unit(4, "mm"))
)

3）通过向量拆分对应的行和列

Heatmap(mat, name = "mat", 
        #cluster_rows = T,
        show_row_names = F,
        right_annotation = ha,
        row_split = c( rep(c("A","B"),30) , rep("C",95) ) , 
        column_split = rep(c("C", "D"), 12))

4）添加注释块 以及 注释文本

for(i in 1:3) {
  decorate_annotation(
    "foo", 
    # 选择热图块
    slice = i, {
      # 添加颜色框
      grid.rect(
        x = 0, 
        width = unit(2, "mm"), 
        gp = gpar(
          fill = rainbow(3)[i], 
          col = NA
        ), 
        just = "left"
      )
      # 绘制文本
      grid.text(
        group[[i]], 
        x = unit(4, "mm"), 
        gp = gpar(
          col = rainbow(3)[i]
        ),
        just = "left")
    })
}

需要注意的是 这里需要对应好，各位有更好的方法希望不吝告知。

四 目标基因分析

4.1 标签展示目标基因

使用anno_mark() 函数展示目标基因，至少需要两个参数，通过at 提供原始数据矩阵的索引，labels 为相应的文本标记。

1）读取待展示的基因名称，也可以是geneList的向量

name <- read.table('name.txt', header = T, check.names = FALSE)
head(name)
#    gene#1  gene3#2 gene53#3  gene6#4 gene78#5  gene7#6  gene9

2）获取目标基因对应的矩阵位置；

genelist <- name$gene
index <- which(rownames(mat) %in% genelist)
#得到对应的文本标签；
labs <- rownames(mat)[index]

3）使用labels_gp调整字体大小；

lab2 = rowAnnotation(foo = anno_mark(at = index,
                                     labels = labs,
                                     labels_gp = gpar(fontsize = 8),
                                     lines_gp = gpar()))

标签展示目标基因

Heatmap(mat, name = "mat", 
        cluster_rows = T, 
        right_annotation = lab2,
        row_names_side = "right", 
        show_row_names = F,
        row_names_gp = gpar(fontsize = 4))

4.2 绘制目标基因热图

大部分热图存在基因太多的情况，重点展示目的基因 。

heatmap4 <- Heatmap(
  mat, name = "expression"
)
heatmap

4.2.1 在总图中提取出来目标基因的热图，颜色与大图一致

提取目的基因所在的位置进行绘制

heatmaph5[c(1,5,6,8,9,80,144,74),]

这种方式是在总的热图中直接提取目的基因的部分，热图的颜色与总的热图一致。

4.2.2 提取基因数据重新绘制热图

labs2 <- c("gene1",  "gene5",  "gene6",  "gene8",  "gene9",  "gene80" ,"gene144", "gene74")
mat2 <- as.data.frame(mat) %>%
  rownames_to_column("gene") %>%
  filter( gene %in% labs2  ) %>% 
  column_to_rownames("gene")
Heatmap(mat2)

以上就是关于“怎么使用R语言ComplexHeatmap绘制复杂热图heatmap”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。