生信常用分析图形绘制01 -- 各种类型的热图！

2022-07-22 本文已影响0人生信师兄

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有了R语言的基础，以及ggplot2绘图基础，我们的生信常用分析图形的绘制就可以提上日程了！本系列，师兄就开始带着大家一起学习如何用R语言绘制我们自己的各种分析图吧！

由于本系列的所有分析代码均为师兄细心整理和详细注释而成的！欢迎点赞、收藏、转发！

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示例数据和代码获取

各种类型的热图你学会了吗？
- 普通热图
- 环形热图
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- plot函数就能画火山图？
- 高级函数绘制火山图--ggplot2、ggpurb
经典富集分析及气泡图、柱状图绘制
- 气泡图绘制
- 柱状图绘制
富集分析圈图
富集分析弦图
绘制一张可以打动审稿人的桑基图
生存分析 -- KM曲线图
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云雨图
韦恩图
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相互作用网络图
聚类树美化
富集分析气泡图进阶版
mantel test相关性图
词云图
瀑布图
森林图
曼哈顿图
哑铃图
三线表
嵌套圈图
列线图
蜂群图
箱线图+贝塞尔曲线
矩阵散点图
等等，想到再继续补充！！！

本期热图结果展示

本小节共包括两种常用热图的代码，最终图形效果如下！有需要的可以支持一下哦！

普通热图

image.png

环形热图

image.png

普通热图

rm(list = ls())
library(pheatmap)

data <- as.matrix(read.table("data.txt",row.names = 1,header = T,sep = "\t"))

# 构建列注释信息
annotation_col = data.frame(CellType = factor(c("A","B","C","D","E",
                                                "F","G","H","I","J"))
                            #Sex = factor(rep(c("F","M"),5))
                            )

rownames(annotation_col) <- colnames(data)
head(annotation_col)

# 构建行注释信息
annotation_row = data.frame(
  GeneClass = factor(rep(c("Path1", "Path2", "Path3"), c(6, 6, 6)))
)
rownames(annotation_row) = rownames(data)
head(annotation_row)


# 自定注释信息的颜色列表
ann_colors = list(
  # Sex = c(F = "red", M = "#016D06"),
  CellType = c(A = "#65B99F", B = "#F08961", C = "#8A9BC3", D = "#DA85B5", E = "#A1CC56",
               F = "#F5D239", G = "#7CC07B", H = "#BAABD0", I = "#3766A4", J = "#DF3078")
  # GeneClass = c(Path1 = "#7570B3", Path2 = "#E7298A", Path3 = "#66A61E")
)
head(ann_colors)

pheatmap(data,
         # 去掉聚类树：
         cluster_cols = FALSE,
         cluster_rows = FALSE,
         # 加color bar：列注释信息；
         annotation_col = annotation_col,
         # 行注释信息：
         # annotation_row = annotation_row,
         # color bar 颜色设定：
         annotation_colors = ann_colors,
         # 设置单元格颜色渐变；(100)表示分100段渐变；
         color = colorRampPalette(c("#FDEBEA","#D5281F"))(100), 
         # 行、列标签的字体大小
         fontsize_col = 8,
         fontsize_row = 10,
         # 是否显示行、列名
         show_colnames = F,
         # 设置每个单元格的宽度和高度
         cellwidth = 30, 
         cellheight = 24,
         # 行、列聚类树的高度：
         # treeheight_row = 50, 
         # treeheight_col = 30,
         # display_numbers = TRUE参数设定在每个热图格子中显示相应的数值，
         # number_color参数设置数值字体的颜色
         display_numbers = TRUE,number_color = "black",
         # 设置标题：
         main = "Heatmap")

image.png

环形热图

rm(list = ls())
library(ggtree)

data <- as.matrix(read.table("data.txt",row.names = 1,header = T,sep = "\t"))

df <- hclust(dist(data))

p1 <- ggtree(df)

gheatmap(p1,data)

p2 <- ggtree(df,layout = "circular")
p2

# 设置开口方向：rotate_tree()
p3 <- rotate_tree(p2,100)

gheatmap(p3 + geom_tiplab(offset = 13),data,
         # 设置热图的宽度：
         width = 1.5,
         # 设置单元格的颜色：
         low = "#FDEBEA",
         high = "#D5281F",
         font.size = 3,
         colnames_position = "top",
         # 调整开口大小
         colnames_offset_y = 1,
         # 调节列名和顶部之间的距离：
         hjust = 0
         ) + 
  theme(legend.position = "right")

# 后续工作可以在Ai中调整；