最近在做免疫浸润方面的分析，主要是重现5.6分文章《Classification of triple-negative breast cancers based on Immunogenomic profiling》的分析内容。其中有一张免疫分型的热图，非常的重要，通过该图（下图）可以发现，乳腺癌可以很好的分成3个免疫亚型。今天就教大家采用pheatmap 重现这张图。
新买的蓝牙耳机到了，试了试感觉还不错，低音也非常出色，窗外的颜色变得丰富了起来，看着街角那家咖啡店，仿佛回到了昨天，血色染红的天空在斑斓的世界之上，我匆匆茫茫的写下“这把火在我心底永远不会熄灭”。
热图是最常见的基因表达量数据的可视化方式，将每个单元格的表达量按照数值高低映射为不同的颜色，可以直观展示表达量在不同样本间的分布，再综合聚类的结果和基因/样本的注释信息，进一步丰富了展示的信息，一个经典的热图如下
热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。
还亲自写了一个提问参考范文：如果这样问问题，大家可能会更趋向于帮助我 ，都是非常值得大家学习的，不过对于简单的R代码咨询，主要都是一些ID转换，字符串操作技巧等等，我这里还有另外一个提问沟通指南。
画热图的包有很多个，热图的绘制是作为科研人员的基本素养，绘制热图的包我知道的有5个，heatmap函数、ggplot2包、gplot包、lattice包。今天初学pheatmap绘制热图，迫不及待的想要分享：
NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
热图是生信分析中最常见的可视化数据的方法，它具有丰富的色彩变化，并且能生动饱满的进行信息表达。比如可视化基因表达、显著性P值等数据。R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧
但是如果添加多组注释信息的话，他的图例是从上到下依次排列，如果太多图例就会超过绘图边界，比如
TCGAanalyze_LevelTab（）将差异表达基因在正常和肿瘤组织中的表达量数据添加到差异表达分析结果中的主要用法：
自己之前只用过pheatmap这个包做简单的热图，没有用到过ann_colors这个参数。
https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1E7WS
如下所示，可以看到有多个样品，每个样品都有多个基因表达量，这个时候我们比较关心的是这些基因的表达量相关性（在多个样品），基因与基因之间有两两组合相关性：
pheatmap 是一个非常受欢迎的绘制热图的 R 包。ComplexHeatmap 包即是受之启发而来。你可以发现Heatmap()函数中很多参数都与pheatmap()相同。在 pheatmap 的时代（请允许我这么说），pheatmap 意思是 pretty heatmap，但是随着时间推进，技术发展，各种新的数据出现，pretty is no more pretty，我们需要更加复杂和更有效率的热图可视化方法对庞大的数据进行快速并且有效的解读，因此我开发并且一直维护和改进着 ComplexHeatmap 包。
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热图是科研论文中一种常见的可视化手段，因其丰富的色彩变化和饱满的信息涵盖量，往往是一篇文章中最引人注目的所在之一。上至CNS顶刊，下至1到2分小文，可以说热图无处不在，堪称文章C位。如何做出一张完美的热图，是居家旅行（科研写作），拜访亲朋好友（征服editor和reviewer的心）必备技能。本次教程，我们将为大家详细讲述如何使用R语言绘制高大上的热图。
参考https://www.zhihu.com/people/gu_chen/posts?page=2
Evolutionary origins of the SARS-CoV-2 sarbecovirus lineage responsible for the COVID-19 pandemic
随机生成，10个基因，每个基因4个处理，每个处理3个平行，表达量RPKM值在1-120之间，矩阵第一个RPKM数值为250：
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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。
学习文档: https://cran.r-project.org/web/packages/NMF/vignettes/heatmaps.pdf
·上下五条线的意思 中间的又黑又粗的—中位数；上下两条线是最大值和最小值；方框的上下两条线是75%和25%（四分位数）；在外面的点-离群点
有了基因集文件除了做scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组？样本分组？GSVA分析，还可以计算每个细胞的目标基因集评分 。
数据挖掘3 sunqi 2020/7/11 概述 对下载好的基因初步分析，进行PCA分析和热图绘制 PCA 绘制 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) load(file = 'step1-output.Rdata') table(group_list) ## group_list ## Control Vemurafenib ## 3 3 # 查看数据 dat[1:4,1:4] ## GSM
可以看到，两个分组差异是有的，但是肉眼其实看不清楚基因层面哪些高表达哪些低表达。因为不同基因的表达矩阵本身差异很大，但其实我们仅仅是关心同一个基因在不同分组样本的表达，我们并不会关系不同基因的表达量问题，所以需要按照基因（行）对表达矩阵进行zscore转换。
链接：https://pan.baidu.com/s/13l8UtKvvDxFWL8ikzq7vJw 提取码：ttb4
热图绘制 - pheatmap 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。 data_ori <- "Grp_1;Grp_2;Grp_3;Grp_4;Grp_5 a;6.6;20.9;10
首先，我们需要准备输入文件。比如，我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。
说在前面 此前我们已经推送了不少深入解读的文章，今天希望做一点新的尝试——介绍 R 语言绘图。这一期分享 R 语言绘制热图的案例，希望大家通过案例感受 R 语言的强大，同时消除对热图等看似高大上的图形的恐惧感，在文献阅读时更加从容，今后也尝试去绘制这样炫酷的图，如果能够放到文章里面就完美了。 什么是 R 语言？R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。我之所以学 R 语言，一方面是希望能够利用 R 语言将原始数据转化为可放入论文中的精美图形，另一方面，大数据时代已经到来，每
使用pheatmap包绘制热图 一般而言，pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解，对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。 rm(list=ls()) setwd("E:\\Rwork") library(pheatmap) #创建数据集test测试矩阵 test = matrix(rnorm(400), 20, 20) colnames(test) <- paste("sample",1:20,sep = "") rownames(test) <- paste("ge
source("http://biocoundctor.org/biocLite.R") biocLite("pheatmap")
在小学生都学Python了，你还不知道怎么开始文中介绍了Python的应用广泛，功能强大，提供了Python的在线学习视频和资料等 (收集资料是我们的最爱)。 学习程序语言不是一件难事，也不是一件简单
---title: "GEO表达芯片数据分析"output: html_documentdate: "2023-03-20"---关于该流程代码的说明：（1）本流程仅适用于GEO芯片表达数据，以"GSE56649"为例（2）先在GEO数据库中确定是否为"Expression profiling by array"，不是的话不能使用本流程！（3）注意需要自行修改或判断的代码一般放在了两个空行之间（4）代码的注释有一丢丢多，目的是为了更好地帮助大家理解1.下载数据，提取表达矩阵、临床信息和GPL编号rm(lis
各位小可爱大家好啊，虽然是周末但小编还是马不停蹄的给大家分享知识点。我们平时看文献的时候会看到各种好看的热图，瞬间觉得逼格就上来了，官方解释：热图可以简单地聚合大量数据，，并使用一种渐进的色带来优雅地表现出来，可以很直观地展现空间数据的相对大小。其实热图的绘制并不难，看完这篇文章，你也可以画出好看的热图。准备好了吗，是时候展现真正的技术了。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ，Seurat均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。比如
此次例子，我们选择了一套GEO数据库的肺癌数据，数据编号为GSE19804，120个样本，其中包含60个癌症样本和60个癌旁正常样本，前面我们使用t检验，并对p值进行BH校正，筛选fdr小于0.01的基因中前40个在癌症相对于正常样本中显著差异表达的基因进行热图绘制。
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品，ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务，但Matplotlib也不是完全不可以，本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制，主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines（）、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法，本期推文为完善版本
生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if
上个月我们分享了基于多组学数据识别关键癌症驱动基因的超实用工具Moonlight，不知道大家是否有注意到传说中“别人家的图”。
再比如前面笔记两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制提到的两次差异分析结果的对比，就使用了ggpubr包的ggscatter函数绘制了相关性散点图：
plot(Y)如果Y是m×n的数组，以1:m为X横坐标，Y中的每一列元素为Y坐标，绘制n条曲线；如果Y是n×1或者1×n的向量，则以1:n为横坐标，Y为坐标表绘制1条曲线；如果Y是复数，则plot(Y)等效于plot(real(Y), imag(Y))；其它使用情况下，忽略坐标数据中的虚部。
pheatmap是热图中使用频率比较高一个R包，ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级，支持pheatmap 参数转换。
（微信公众号由于改版，导致留言功能不能使用，本期采用 留言小程序 进行留言功能测试，如果不行或者效果较差，大家有什么问题可选择点击公众号，找到 “找我” ，添加本人微信号进行问题咨询和数据获取。等人数到达一定数量后，我会构建学习交流群，大家共同进步
文章所有内容均来自生信技能树“生信马拉松-数据挖掘班”授课内容个人整理，如需转载请注明出处。
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