library(ComplexHeatmap) ``` 2.准备数据。将需要绘制热图的数据整理成矩阵形式,其中行表示不同的样本或条件,列表示不同的基因或特征。 3.调用`doheatmap`函数,并指定数据矩阵。例如: ```r doheatmap(data) ``` 其中,`data`是一个矩阵,包含需要绘制热图的数据。 4.可选参数。`doheatmap`函数提供了许多...
DoHeatmap(pbmc, #seurat对象(数据) features = top10$gene, #绘制的基因 label = F, #图中是否添加label信息 slot = "scale.data", #绘图使用的表达矩阵 group.by = 'seurat_clusters', #分组名称 group.bar = T) #是否展示bar 单Marker--CD79A表达情况展示 #FeaturePlot图FeaturePlot(pbmc, #seurat...
top_anno <- HeatmapAnnotation( cluster = anno_block(gp = gpar(fill = col), # 设置填充色 labels = levels(cluster_info), labels_gp = gpar(cex = 0.5, col = "white"))) # 设置字体 1. 2. 3. 其中anno_block中的gp参数用于设置各类图形参数,labels设置标签,labels_gp设置和标签相关的图形参数。
height <-8+0.1*length(top_10);height DoHeatmap( subset(sce,downsample=100), top_10 , size=3) 虽然R里面没有函数top它可以排序后取前面几个数值 但是我们可以自定义一个,实现对指定的数值型向量排序并选取前面的较大的5个数字。以下是函数的定义: get_top_5_largest <-function(input_vector) { sor...
DimHeatmap(sce, dims = 1:12, cells = 100, balanced = TRUE) ElbowPlot(sce) sce <- FindNeighbors(sce, dims = 1:15) sce <- FindClusters(sce, resolution = 0.2) table(sce@meta.data$RNA_snn_res.0.2) # tsne set.seed(123) sce <- RunTSNE(object = sce, dims = 1:15, do.fast =...
其中ident.1参数设置待分析的细胞类别,min.pct表示该基因表达数目占该类细胞总数的比例。利用 DoHeatmap 命令可以可视化marker基因的表达。 第六步,探索感兴趣的基因 Seurat提供了小提琴图和散点图两种方法,使我们能够方便的探索感兴趣的基因在各个细胞类型中的表达情况。这种展示方法把基因表达量映射到UMAP结果中,...
您可以将theme与ggplot2中的axis.text一起使用，因为DoHeatmap返回ggplot对象。下面是一个可重复的示例，...
绘制热图除了使用ggplot2,还可以有其它的包或函数,比如pheatmap::pheatmap(pheatmap包中的pheatmap函数)、gplots::heatmap.2等。 相比于ggplot2作heatmap,pheatmap会更为简单一些,一个函数设置不同的参数,可以完成行列聚类、行列注释、Z-score计算、颜色自定义等。那我们来看看效果怎样。
它们的参数都一致,除了ColSideColors和RowSideColors。heatmap使用是一维数组,而heatmap.plus使用的是字符矩阵来设置这两个参数。 >library(heatmap.plus) >hc<-hclust(dist(t(data))) >dd.col<-as.dendrogram(hc) >groups<-cutree(hc,k=5) >color.map<-function(mol.biol){if(mol.biol=="ALL1/AF4"...