對(duì)于熱圖，之前有畫(huà)過(guò)，但當(dāng)時(shí)對(duì)于繁多的arguements了解的不是很清楚，但是今天在微信公眾號(hào)上找到了一篇真正的保姆級(jí)教程，講的非常的詳細(xì)?。?！然后自己做了一點(diǎn)補(bǔ)充與拓展，完成了自己的個(gè)性化需求分析。

1. 推文引用及介紹

首推（保姆級(jí)教程）：

聚類(lèi)熱圖行列分組信息注釋熱圖2 - 在打豆豆的小潘學(xué)長(zhǎng)

熱圖進(jìn)階：

單細(xì)胞基因可視化之熱圖的根本改造2 - KS科研分享與服務(wù)

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2. 數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)

2.1 先獲取pheatmap包所有的參數(shù)信息（代碼來(lái)自推文一）

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2.2 開(kāi)始動(dòng)手制作需要的各個(gè)inputdata

輸入的數(shù)據(jù)是之前跑出來(lái)的 gsva.result_df， 但這不是最終可以輸入的數(shù)據(jù)。后面會(huì)說(shuō)到原因

2.2.1 修改數(shù)據(jù)的行名，這樣熱圖的行標(biāo)簽就搞定了

rownames(gsva.result_df) <- c("TGF-beta","WNT","RAS","HIPPO","NOTCH","Cell_Cycle","PI3K", "P53")

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2.2.2 制作annotation_col

制作熱圖上面的那兩行注釋條，對(duì)應(yīng)碎片 annotation_col = ann_col

ann_col = data.frame(copykat.pred = factor(sce_cnv$copykat.pred,
                                           levels = c("aneuploid","diploid"),
                                           labels = c("malignant","no_malignant")),
                     seurat_clusters = factor(sce_cnv$RNA_snn_res.0.05,levels = c(0,1,2,3),
                                              labels = c("CAF_0","CAF_1","CAF_2","CAF_3")))

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tips：

row.names(ann_col) = colnames(sce_cnv)

一般都需要這樣一句代碼，但是由于我們是從scRNA的metadata中提取出來(lái)的，所以呈現(xiàn)出來(lái)的數(shù)據(jù)框是帶了細(xì)胞名稱(chēng)的（即barcodes）。

2.2.3 制作行和列注釋的顏色

ann_color = list(copykat.pred = c(malignant="#0089CF", no_malignant="#E889BD"),
 
                 seurat_clusters = c(CAF_0 = "firebrick3",CAF_1 = "orange",
 
                                     CAF_2 = "yellow",CAF_3 = "blue")) #定義分組顏色

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2.2.4 對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，對(duì)應(yīng)碎片 gsva.result_df_order

如果不對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，則會(huì)得到如下的結(jié)果：

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# 排序也很簡(jiǎn)單，如果只有一行注釋信息，用sort即可，兩行及以上，則用order.
neworder <- order(sce_cnv$copykat.pred,sce_cnv$RNA_snn_res.0.05)

# 然后通過(guò)這個(gè)變量對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行排序
gsva.result_df_order <- gsva.result_df[,neworder]

2.2.5 最終的畫(huà)圖

 p<-pheatmap(gsva.result_df_order***,scale="row",
 
             show_colnames=F, show_rownames=T, cluster_cols=F, cluster_rows=T,cex=1,
 
             clustering_distance_rows="euclidean", cex=1,clustering_distance_cols="euclidean",
 
             clustering_method="complete", border_color=FALSE,cutree_col = 3,
 
             annotation_col = ann_col***,***annotation_colors = ann_color,
 
             color = colorRampPalette(c("navy","white","firebrick3"))(100))

結(jié)果如圖所示：

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3. 致謝

打豆豆的小潘學(xué)長(zhǎng)

TS的美夢(mèng)