使用 pheatmap() 改进我在 R 中的热图答案

【问题标题】：Improving my Heatmap in R with pheatmap()使用 pheatmap() 改进我在 R 中的热图
【发布时间】：2020-09-10 15:41:25
【问题描述】：

嘿，我是 R 的初学者，需要在接下来的几天内尽可能重现此热图。

我的数据是一个包含多张工作表的 xlsx 文件，我尽我所能清理了它，它的格式应该没问题。我有 2 个时间点 T0 和 T1 作为字符，所以我无法运行 pheatmap() 函数。如何将热图划分为 T0 和 T1 并以正确的顺序构建样本 ID？您是否有想法如何创建与给定示例尽可能相似的热图？

这是我在没有 T0 和 T1 数据的情况下在过去两天生成的热图，因为它们是字符而不是数值。现在我想将它们包括在内，并按照给定的热图正确排序 Samlple ID。

all_data2 <- cbind(amino,sphingo,hexoses,phospha,lyso,all_data)
matrix_data <- as.matrix(all_data2[, 3:73])
rownames(matrix_data) <- all_data2$`Sample Identification`

heatmap_final <- matrix_data[,!colnames(matrix_data) %in% c('Sample Identification.1','Sample Identification.2','Sample Identification')] 


pheatmap(
 mat               = log2(heatmap_final),
 scale             = "column",
 show_rownames     = TRUE,
 drop_levels       = TRUE,
 fontsize          = 5,
 clustering_method = "complete",
 main              = "Hierachical Cluster Analysis"
)

这是我现在包含 T0 和 T1 组的代码，但我无法运行它，因为 T 值是字符。您将如何更改代码以尽可能好地重现给定的热图并改进我的？

all_data2 <- cbind(amino,sphingo,hexoses,phospha,lysophospha,acyl)
matrix_data <- as.matrix(all_data2[, 3:74])
rownames(matrix_data) <- all_data2$`Sample Identification`

heatmap_final <- matrix_data[,!colnames(matrix_data) %in% c('Sample Identification.1','Sample Identification.2','Sample Identification','Time point.1','Time point.2')]

pheatmap(
  mat = log2(heatmap_final),
  scale = "column",
  show_rownames = TRUE,
  drop_levels = TRUE,
  fontsize = 5,
  clustering_method = "complete",
  main = "Hierachical Cluster Analysis"
)

此外，关于如何通过对数样条插补轻松插补 NA 的任何想法，因此结果数据不会改变。

【问题讨论】：

嘿@doc elfein，当dput() 函数的输出太大时，您可以对您的数据使用head() 函数，仅提取表格的第一行，如下所示：@ 987654330@。最小可重现示例的想法不是访问您的所有数据，我们只需要重现您的问题所必需的。
您的 dput() 仍然太大。（以“66.3”开头）因此我们无法复制您的数据

标签： r dplyr data-science heatmap pheatmap

【解决方案1】：

回复。 “T 值是字符。”：T 字符是否意味着 TRUE 逻辑值？如果是这样，并且假设您正在从 CSV 文件中读取数据，那么您需要 1）在读取时指定列类型，或者 2）使用 as 更改 data.frame 中的列类型.logical()

Df$mycolumn <- as.logical(Df$mycolumn)

【讨论】：