ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图,能满足日常以及文章所需,本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源。
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aam8940
我们这次直接拿GSE118390上已经normalized 的数据进行下游分析。首先我们先看看文献的这张复杂热图,哈哈,这张热图画得真是好看。左边是不同的markers基因对应的细胞类型,上边是6个TNBC病人总共1189个细胞,cycling指的是处于细胞分裂期的样本,下边还有1189个细胞对应的是CD45阳性还是CD阴性的。代码作者都已经有提供,但是如果按照作者的代码跑,仍然会出现error,我把代码一些参数修改了一下并进行翻译,再结合文献的描述,跟大家一起学习。我们看看怎么画呗。
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
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。
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”。
本书是对ComplexeHeatmap包的中文翻译(1-6章),部分内容根据自己的理解有适当的改动,但总体不影响原文。如有不明之处,以原文为准。原文请见:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵,Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。
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。
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
大家对热图应该都不陌生,但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。
使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ,后台回复 anno 即可获取
在之前的推文中我们介绍了2行代码实现9种免疫浸润方法,今天给大家介绍下常见的免疫浸润结果的可视化。
ComplexHeatmap R包是Zuguang Gu编写的,也是现在文章中利用的较多的R包。这个包能实现的功能很强大,今天给大家介绍一下利用ComplexHeatmap R包中的oncoprint绘制突变景观图。
今天在群里看到一个非常漂亮的热图,我以为是什么奇怪的新R包画的,转了一圈发现原来还是大名鼎鼎的ComplexHeatmap丫。今天的代码都是在作者写的书基础上探索学习的,书在:https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
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热图每隔三行分开一小段 怎么实现?我最开始的想法是用ggplot2来做,将数据拆分,每三行数据做一个图,最后采取拼图的方式来实现。
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。
ComplexHeatmap包有一个densityHeatmap()函数用来对一组分布进行可视化。例如下面的例子:
拿到一个新数据后,除了检查[1:4,1:4]外,也许还需要看看最后几列,另外还需要观察列名称的规律。
AI 研习社按:作为目前最常见的一种可视化手段,热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。同时,专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 R 语言,在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数库和工具包。 因此,对从业者而言,用 R 语言绘制热图就成了一项最通用的必备技能。本文将以 R 语言为基础,详细介绍热图绘制中遇到的各种问题和注意事项。原文作者 taoyan,原载于作者个人博客,AI 研习社获授权。 简介 本文将绘制静态与交互式热图,需要使用到以下R包和函数
https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1E7WS
肿瘤生信科研经常会画突变的景观图,或者叫瀑布图,用 maftools 包可以实现简单的 Landscape 图,但是当图形比较复杂时,maftools 就不能胜任了,可以用 ComplexHeatmap 包来画。
R.package heatmap():用于绘制简单热图的函数 heatmap.2():绘制增强热图的函数 d3heatmap:用于绘制交互式热图的R包 ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图的R&bioconductor包(非常适用于基因组数据分析) 首先使用ggplot2画简单热图 data <- as.data.frame(matrix(rnorm(9*10),9,10)) rownames(data) <- paste("Gene", 1:9, sep="_") colnam
我们根据pbmc3k数据集里面的b细胞有两个非常出名的转录因子,TCF4(+) 以及NR2C1(+),进行了可视化。其实这两个转录因子并不是先验知识,是我们根据这个分析结果进行各个单细胞亚群特异性激活转录因子统计得到的。
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap集中 ,在Seurat中均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得,和Cell学umap,plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式;在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算 介绍过DimPlot的一些调整方法;在 scRNA分析 | 定制 美化FeaturePlot 图,你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。
富集热图是一种特殊类型的热图,可将特定目标区域上基因组信号的富集可视化。 例如可以在转录起始位点富集组蛋白修饰。
比如,在示例数据中,细胞是在不同的时间点收集的,我们可以通过首先对每个基因拟合一个广义的线性模型来检验上述任何一个基因的表达是否随时间变化。🤩
在使用R语言过程中,每一步中都需要关注R语言的数据结构。数据结构是R语言中最重要的内容,也是最难的一部分,学会了这部分之后,R语言就不难了。很多时候,函数无法运行,都是因为数据结构的问题。在学习R语言数据结构之前需要首先了解下数据的类型。
tidyHeatmap基于ComplexHeatmap,遵循图形语法,最大的好处是直接使用长数据画热图,这是目前其他画热图的R包所不具备的。
此教程展示了如何应用 CellChat 来识别主要的信号变化,以及通过多个细胞通信网络的联合多重学习和定量对比保守和环境特异的信号。我们通过将其应用于来自两种生物条件:(NL,正常) 和(LS, 损伤) 人类皮肤的细胞的 scRNA-seq 数据,来展示 CellChat 的多重分析功能。这两个数据集具有相同的细胞群组成。如果不同数据集之间的细胞群组成略有或差异较大,请查看另一个相关的教程。
oncoplot (瀑布图)经常出现在肿瘤研究中的Fig1 ,可以展示多种变异类型的全景图。
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
https://www.nature.com/articles/s41587-022-01440-w#data-availability
热图比较有意思,最常用的科研可视化做图,观察显著、直接、简单粗暴。这是Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。
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
随着时代的发展,单一研究转录组、蛋白代谢、甲基化等已经难以满足研究者越来越高的研究期望,大家更多地期望联合多种数据进行多组学联合分析。那么这时候,一种好的展示结果的方式无疑会为发表高分文章增光添彩。
作为一个刚刚开始进行单细胞转录组分析的菜鸟,R语言底子没有,有时候除了会copy外,如果你让我写个for循环,我只能cross my fingers。。。。
之前写了8篇推文详细介绍了complexheatmap画热图,大家可以在公众号后台搜索即可看到!
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:
今天给大家演示下如何用自己的数据完成maftools的分析,主要是snp文件和临床信息的制作,其实很简单,但是网络上的教程都说的不清楚。
circlize软件包从0.4.10版本开始,可以使用circos.heatmap(),画圆形热图,圆形热图不但漂亮,而且可以缩小图片占用的面积。circos.heatmap()功能 大大简化了环状热图的创建。下面是circos.heatmap()功能的用法。
偶尔逛朋友圈发现一年前跟着我们生信技能树学生信的研究生开发了自己的单细胞数据分析相关R包,4(热图,气泡图,upset图,堆叠条形图)+4(密度散点图,半小提琴,山峦图,密度热图)美图吸引了我的注意力,果断邀稿,希望可以介绍他的R包使用方法,以及开发新的体会!
同纯生信挖掘找到与黑色素瘤预后相关的T细胞亚型及肿瘤激活相关基因集,为哈医大Li Xia 实验室出品。也是完全依靠public data。
对于基因组突变全景图相信大家并不陌生,它是基因组学突变数据最基本的可视化展示方法之一。一张漂亮的,高大上的基因突变全景图不仅能展示出丰富的信息,还能为你的文章增色不少,其绘制方法也多种多样。今天我们则来看看最常用的两个包maftools和ComplexHeatmap在绘制基因组突变全景图上的异同。首先让我们来简单的了解下这两个包:
还给出了一些简单代码,就是看看样本聚类情况,然后留成作业给另外一个学徒,看单细胞R包Seurat的FindAllMarkers函数对7个亚型找到的marker基因,根据传统的bulk转录组差异分析策略的差异。
simplifyEnrichment主要针对富集分析的结果进行简化,并提供了一些强大的可视化函数。
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