pheatmap差异基因(关键基因)在样品中的表达量

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差异基因的pheatmap绘图

library(dplyr)
library(pheatmap)
library(tibble)
de_result <- arrange(de_result, desc(abs(log2FoldChange)))

top_de_exp <- dplyr::slice(de_result,1:20)%>%
  select(-c(2:12))%>%
  column_to_rownames(var = 'id')
pheatmap(top_de_exp)

进行优化(类比想象:马云工资和普通人工资

对数据取log(对数)(基因与基因间的表达量,仍可进行比较

pheatmap(log10(top_de_exp + 1))#有些数值为0 ,不能取对数,报错,故+1

进行标准化(同一基因不同样本间,可进行比较。基因之间不能进相比较

pheatmap(top_de_exp,
         scale = 'row',
         )

上色,图裂开

pheatmap(log10(top_de_exp + 1),
         #cluster_rows = F,
         #cluster_cols = F,
         show_colnames = F,#列名不显示
         annotation_col = select(sample_info,stage),
         cutree_rows = 3)

设置stage的颜色


cols <- list(stage = c(S1 = '#ADFF2F', S2 = '#FFFF00',S3 = '#FF6347',S4 = '#FF0000'))
pheatmap(log10(top_de_exp + 1),
         color = colorRampPalette(c("#006400","white","#FF0000"))(100),
         #cluster_rows = F,
         #cluster_cols = F,
         show_colnames = F,#列名不显示
         annotation_col = select(sample_info,stage),
         annotation_colors = cols,
         cutree_rows = 3)


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