在ComplexHeatmap中单个热图由热图主体和热图组件组成。热图主体可按行或列进行拆分。热图组件包括标题,进化树,矩阵名称和热图注释,可分别放置于热图主体的四个侧面上,这些组件也可根据热图主体的顺序进行重新排序或拆分。 除了画单个热图之外,ComplexHeatmap还支持组合多个热图,即称之为热图列表heatmap list,一系列热图...
开始作图,首先画一个最基本的热图: ht <- Heatmap(mat) 04 调整参数美化热图: ht <- Heatmap(mat,cluster_rows =F,#不按行聚类show_column_names =F,#不展示列名heatmap_legend_param =list(title ="Log2 relative abundance"...
ComplexHeatmap是顾祖光博士制作的R语言包,可以绘制不同的热图,既可以实现简单热图的功能,还能绘制更为复杂的热图。复杂的热图能够有效地可视化不同数据集之间的关联并揭示潜在模式。ComplexHeatmap包提供了一种高度灵活的方式来排列多个热图并支持各种注释图形。目前我的版本是 v 2.15.4。 安装前我没想到这条路这么难...
ComplexHeatmap是一个用于创建复杂热图的R语言包。当使用ComplexHeatmap包创建多个热图时出错,可能有多种原因导致。下面是一些可能的原因和解决方法: 数据格式错误:确保输入的数据格式正确。ComplexHeatmap包通常要求输入的数据为矩阵或数据框形式,并且数据应该是数值型的。如果数据格式不正确,可以尝试将数据转换为正确的...
9.1 pheatmap热图 pheatmap用于制作热图是一个很不错的 R 包,启发了许多其他热图包,例如ComplexHeatmap。从ComplexHeatmap 的2.5.2 版本开始,有一个新ComplexHeatmap::pheatmap()函数,它实际上将所有pheatmap::pheatmap()参数映射到ComplexHeatmap::Heatmap()中,这意味着,它将 pheatmap 转换为复杂热图。通过这样做,...
BiocManager::install('ComplexHeatmap') # 加载包 library(ComplexHeatmap) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 生成测试数据 02 基于补充文件里的一些相关数据,在这里我们通过生成随机数据来替代。最终生成一个相对丰度矩阵及class-family-species对应表,一个分组数据表。相关示例数据可以在GitHub上下载。
使用Heatmap函数绘制热图 Heatmap(mat) #默认对行和列都进行聚类 image.png # col参数自定义颜色,colorRamp2函数来自于circlize包Heatmap(mat,col=colorRamp2(c(-5,0,5),c("green","white","red"))) image.png # name参数设定图例标题 Heatmap(mat, name = "test") ...
BiocManager::install("ComplexHeatmap") ### 2.2 导入R包 library(ComplexHeatmap) library(openxlsx) ## 3.R包简要信息 ### 3.1 Description # Package: ComplexHeatmap # Type: Package # Title: Make Complex Heatmaps # Version: 2.2.0 # Date: 2019-10-22 ...
ComplexHeatmap包由顾祖光博士创建,是一个非常全面的绘制热图的R包,可以利用它来绘制许多文献中的美图,例如下图展示的16S文献分析中的热图。这里主要介绍一下如何用这个R包来绘制类似的个性化热图。 检测安装加载包 # 检测安装CRAN包 package_list = c("circlize","grid","BiocManager") for(p in package_list...
使用Heatmap函数绘制热图 Heatmap(mat) #默认对行和列都进行聚类 image.png # col参数自定义颜色,colorRamp2函数来自于circlize包 Heatmap(mat, col = colorRamp2(c(-5, 0, 5), c("green", "white", "red"))) image.png # name参数设定图例标题 ...