深入了解R語言pheatmap繪圖

一、簡介

在數據可視化領域，pheatmap是R語言中一款功能強大的繪圖工具。它可以幫助我們繪製各類基於熱圖的數據展示圖。pheatmap提供了許多實用的參數和選項，可以讓我們自定義圖形，以符合實際需求。

下面我們將會從多個方面對pheatmap做詳細的闡述。

二、安裝及簡單用法

要使用pheatmap，請先在R環境中安裝這個包。可以使用下面的代碼進行安裝：

install.packages("pheatmap")

安裝完成後，就可以在R中使用這個包了，可以首先創建示意數據，並使用pheatmap函數來進行數據可視化：

library(pheatmap)
# 創建示意數據
data <- matrix(runif(900), nrow = 30, ncol = 30)
# 使用pheatmap函數進行可視化
pheatmap(data)

這段代碼將會生成一個簡單的pheatmap圖像，用於展示示例數據的熱度分布情況。除此之外，還有許多其他的選項可以用來調節圖像的屬性。

三、自定義選項

pheatmap提供了許多實用的參數和選項，這些選項可以幫助我們優化熱圖的視覺效果，並精細化地呈現數據。接下來我們將會介紹其中的一些重要參數：

1. cluster_rows / cluster_cols

cluster_rows和cluster_cols參數控制了是否對行或列進行聚類。如果將它們設為FALSE，則將禁用這種聚類。如果將它們設為TRUE，則將對相應的行或列進行聚類。默認情況下，這兩個參數都是TRUE。

# 不進行聚類
pheatmap(data, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE)

2. annotation_col / annotation_row

annotation_col和annotation_row參數可以幫助我們添加附加信息，這些信息將作為列或行的注釋出現。它們需要是一個矩陣，其中每一行對應於列或行。在下面的代碼中，我們將使用一些示意注釋信息來演示這個參數的用法。

# 添加附加信息
row_annotation <- matrix(LETTERS[1:30], nrow = 30, ncol = 1)
col_annotation <- matrix(LETTERS[1:30], nrow = 1, ncol = 30)
pheatmap(data, annotation_col = col_annotation, annotation_row = row_annotation)

3. breaks

breaks參數可以用來調節顏色的刻度，它需要是一個數值向量，表示熱圖的顏色刻度值。下面的代碼將設置刻度值為0、0.2、0.4、0.6、0.8和1.0。

# 設置顏色刻度
pheatmap(data, breaks = seq(0, 1, 0.2))

4. heatmap_width / heatmap_height

heatmap_width和heatmap_height參數可以控制熱圖的大小。它們需要是一個數值，以像素為單位。默認情況下，heatmap_width和heatmap_height都是480個像素。

# 自定義熱圖大小
pheatmap(data, heatmap_width = 800, heatmap_height = 600)

5. legend

legend參數可以用來控制圖例的顯示。如果將它設為FALSE，則將禁用圖例；如果將它設為TRUE，則將顯示圖例。默認情況下，legend是為TRUE的。

# 禁用圖例
pheatmap(data, legend = FALSE)

四、進階用法

pheatmap具有很高的自定義性，它可以幫助我們展現複雜的數據分布情況，也可以結合其他的R包來進行更為深入的數據分析。

1. 使用ggplot2

與ggplot2包結合使用，可以使pheatmap的作圖更加精美。下面的代碼演示了如何使用ggplot2來調節熱圖的顏色映射。

library(ggplot2)
# 定義顏色映射
my_palette <- colorRampPalette(c("red", "blue", "green"))(n = 10)
# 使用ggplot2進行調節
pheatmap(data, color = my_palette, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, 
         legend = FALSE) +
  theme(plot.margin = unit(c(2, 2, 2, 2), "cm")) +
  scale_fill_gradientn(colours = my_palette)

2. 與其他包結合使用

除了ggplot2以外，pheatmap還可以和其他的R包結合使用，以實現更為複雜的數據分析。例如，下面的代碼使用pheatmap和WGCNA包來分析基因共表達網絡。

library(pheatmap)
library(WGCNA)
# 讀取數據
data <- read.table("gene_expression_data.txt", header = TRUE, row.names = 1)
# 轉換為WGCNA包需要的數據類型
datExpr <- t(data)
# 計算模塊
net <- blockwiseModules(datExpr, power = 4,
                        TOMType = "unsigned",
                        mergeCutHeight = 0.25,
                        minModuleSize = 30,
                        reassignThreshold = 0,
                        pamRespectsDendro = FALSE,
                        saveTOMs = TRUE,
                        saveTOMFileBase = "TOM")
# 獲取模塊的順序
moduleOrder <- order(as.numeric(net$colors))
# 繪製熱圖
pheatmap(datExpr, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE,
         col = colorRampPalette(c("white", "red"))(100),
         row_order = moduleOrder, annotation_row = net$colors)

五、總結

本文介紹了R語言pheatmap的基本用法和常用參數，同時也展示了一些高級用法，包括與ggplot2和其他R包的結合使用。pheatmap是一個功能強大而豐富的繪圖工具，它可以幫助我們有效地分析和呈現各種數據集的信息。可以根據實際需求，合理選取pheatmap的各種參數，從而得到具有良好視覺效果的熱圖圖像。