今天结合nature medicine中的一篇文章，和大家分享下热图的绘制，主要亮点功能是：
（1）名称太多看不清，如何只展示特定的名称？
（2）数据太密集，如何快速调整单元格的宽和高？
论文页面：
文章链接：https://www.nature.com/articles/s41591-020-0944-y
代码及数据：https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
拟复现图片样式：Fig2中的热图样式
代码实现
使用数据：数据大家可以通过上述链接下载，附件是一个rds文件（1.5G，一般电脑慎加载会卡死的）， 基因云平台（https://www.genescloud.cn）已经整理了一个示例数据，可以在线选择使用。具体可参考下图7 云端数据选择。
按照惯例，我们先画一个基本的热图。
library(pheatmap)
library(grid)
mat <- read.delim("heatmap.txt",sep="\t",row.names=1)
pheatmap(mat)
上图样式不是很好看，存在以下几点需要完善：①颜色不是很好看，且有灰色边框线条；②行名有很多重叠无法识别；③ 热图缺少分组信息， 接下来我们通过代码继续完善。
# 设置颜色
color <- c("blue", "white", "red")
myColor <- colorRampPalette(color)(100)
# 添加分组信息
annotation_col <- data.frame(Group = factor(rep(c("T", "C"),4)))
rownames(annotation_col) <- colnames(mat)
# 绘制热图
p1 <- pheatmap(mat,color = myColor,
border_color=NA,
annotation_col = annotation_col)
接下来通过调整单元格高度，使得文字错开。
# 调整单元格高度，避免文字重叠
p1 <- pheatmap(mat,color = myColor,
border_color=NA,
annotation_col = annotation_col,
cellheight=10)
上图通过调整单元格高度调整，文字是清晰可分辨了，但是图片的整体高度会被拉长，放在文章里面不太方便查看。那么我们是否可以只展示特定的行名呢？ 首先我们来看下文中提及的，可以实现只展示特定行名的函数：
# 展示特定行名函数
add.flag <- function(pheatmap,
kept.labels,
repel.degree) {
heatmap <- pheatmap$gtable
new.label <- heatmap$grobs[[which(heatmap$layout$name == "row_names")]]
# keep only labels in kept.labels, replace the rest with ""
new.label$label <- ifelse(new.label$label %in% kept.labels,
new.label$label, "")
# calculate evenly spaced out y-axis positions
repelled.y <- function(d, d.select, k = repel.degree){
# d = vector of distances for labels
# d.select = vector of T/F for which labels are significant
# recursive function to get current label positions
# (note the unit is "npc" for all components of each distance)
strip.npc <- function(dd){
if(!"unit.arithmetic" %in% class(dd)) {
return(as.numeric(dd))
}
d1 <- strip.npc(dd$arg1)
d2 <- strip.npc(dd$arg2)
fn <- dd$fname
return(lazyeval::lazy_eval(paste(d1, fn, d2)))
}
full.range <- sapply(seq_along(d), function(i) strip.npc(d[i]))
selected.range <- sapply(seq_along(d[d.select]), function(i) strip.npc(d[d.select][i]))
return(unit(seq(from = max(selected.range) + k*(max(full.range) - max(selected.range)),
to = min(selected.range) - k*(min(selected.range) - min(full.range)),
length.out = sum(d.select)),
"npc"))
}
new.y.positions <- repelled.y(new.label$y,
d.select = new.label$label != "")
new.flag <- segmentsGrob(x0 = new.label$x,
x1 = new.label$x + unit(0.15, "npc"),
y0 = new.label$y[new.label$label != ""],
y1 = new.y.positions)
# shift position for selected labels
new.label$x <- new.label$x + unit(0.2, "npc")
new.label$y[new.label$label != ""] <- new.y.positions
# add flag to heatmap
heatmap <- gtable::gtable_add_grob(x = heatmap,
grobs = new.flag,
t = 4,
l = 4
)
# replace label positions in heatmap
heatmap$grobs[[which(heatmap$layout$name == "row_names")]] <- new.label
# plot result
grid.newpage()
grid.draw(heatmap)
# return a copy of the heatmap invisibly
invisible(heatmap)
}
函数写好了，接下来我们看看具体效果。本示例随机抽取20个行名，添加到原来的热图中。具提代码如下，最终效果图如图6所示。
# 这里随机抽取20个基因进行展示
gene_name<-sample(rownames(mat),20)
add.flag(p1,kept.labels = gene_name,repel.degree = 0.2)</pre>
到此我们就成功的通过代码实现了一幅含有分组信息，只展示特定行名的热图，那么如何不通过代码实现呢？接下来，给大家分享下基因云（https://www.genescloud.cn）的“交互热图”，帮助你“0”代码快速制作漂亮的上述图表，同时还提供多种样式的在线调整。
无代码实现
1 准备数据
为了方便大家学习实践，基因云平台已整合该文章数据，进入“交互热图”绘图页面，直接通过【文件上传→云端文件→公共数据】按照路径： Home>ref_data>COVID-19_data>交互热图，即可选择使用。
2 提交绘图
选择好数据和分组文件后，一键提交绘图。
3 参数调整
（1）显示特定基因名称：在图表调整里面，选择【显示名称→行/行列】，下方会出现所有行名列表，可随意勾选你想要展示的名称。
（2）随意伸缩单元格宽高：在图表调整栏，随意拖动【单元格宽度/高度】对应的滑动控制条，可随意更改热图单元格的宽和高。
