如何在heatmap.2()中为原始数据指定色标

Question

我的数据看起来像这样:

                         Name    h1    h2    h3    h4    h5
1            1420468_at_Asb17 0.000 2.328 0.000 0.000 0.000
2    1430261_at_1700024J04Rik 1.236 2.050 0.000 0.000 0.000
3           1431788_at_Fabp12 0.000 2.150 0.000 0.000 0.587
4    1433187_at_B230112I24Rik 0.000 2.240 1.343 0.000 1.383
5        1434430_s_at_Adora2b 0.000 2.006 1.459 0.000 1.272
6           1435217_at_Gm7969 0.727 2.350 1.494 0.976 0.000
7          1436717_x_at_Hbb-y 0.000 2.712 0.000 0.000 0.000
8            1440859_at_Akap6 0.000 2.053 0.000 0.000 1.840
9              1442625_at_--- 0.000 2.064 1.173 0.000 1.035
10           1443715_at_Rbm24 0.969 2.219 0.000 0.000 0.000
11             1445520_at_--- 0.000 2.497 0.000 0.000 0.000
12          1446035_at_Gm7173 0.000 3.869 0.000 0.000 0.000
13   1446597_at_6820445E23Rik 1.000 2.000 0.000 0.000 0.000
14          1448925_at_Twist2 0.000 2.089 0.938 0.000 0.000
15        1449711_at_Atp6v1e1 0.605 2.363 2.350 1.094 0.976
16          1455931_at_Chrna3 0.000 2.354 0.000 0.000 0.000
17 1457647_x_at_1600023N17Rik 0.000 2.734 0.000 0.000 1.812
18             1458975_at_--- 0.000 2.079 0.000 0.000 0.000
19             1459862_at_--- 0.727 2.606 0.000 0.000 1.151

注意这个数据(和实际的数据)没有负值,正值可以大到100左右.

我想要做的是用我自己指定的色标和方案绘制热图:

1. 当值为0时,将其设置为白色.
2. 当值为== 1时,将其设置为黑色.
3. 当值> 1时,将其设置为红色阴影.
4. 当值<1且> 0时,将其设置为绿色阴影.

也没有使用任何数据缩放或内置的z-score转换.我怎样才能做到这一点？

我目前的代码是这样的:

library(gplots)

# Read data
dat <- read.table("http://dpaste.com/1501148/plain/",sep="\t",header=T);
rownames(dat) <- dat$Name
dat <- dat[,!names(dat) %in% c("Name")]

# Clustering and distance measure functions
hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")
distfunc <- function(x) dist(x,method="maximum")

#  Define colours
hmcols <- rev(redgreen(2750));

# Plot 
pdf("~/Desktop/tmp.pdf",height=10)
heatmap.2(as.matrix(dat),Colv=FALSE,dendrogram="row",scale="row",col=hmcols,trace="none", margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0),keysize=1);
dev.off()

这将生成以下图表,其中使用默认的z-score行缩放.

Answer 1

这里的关键是理解heatmap.2将col参数与breaks参数结合使用.

看看下面的代码和图,看看我的意思.

library(gplots)
set.seed(100)
dat = matrix( rexp(25,1/2), ncol=5 )
breaks = 0:5
col = c("green","blue","red","yellow","brown")
heatmap.2( dat, breaks=breaks, col=col )

如您所见,必须有休息的n-1颜色n.对于您的特定问题,问题是将正确的颜色映射到中断.我正在使用scale="none"@josilber指出的选项.

breaks = seq(0,max(dat),length.out=1000)
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=1 ), "white", "green", "black" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>1 ), "black", "red" )
hm.colors = c(gradient1,gradient2)

heatmap.2(as.matrix(dat),scale="none",breaks=breaks,col=hm.colors,
          Colv=FALSE,dendrogram="row",trace="none", 
          margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0))

另一种选择是有两个渐变:绿色 - >黑色和黑色 - >红色.然后,您可以通过制作NA和设置手动将零值设置为白色na.color="white".

breaks = seq(0,max(dat),length.out=1000)
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=1 ), "green", "black" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>1 ), "black", "red" )
hm.colors = c(gradient1,gradient2)

dat[dat==0] = NA
heatmap.2(as.matrix(dat),scale="none",breaks=breaks,col=hm.colors,na.color="white",
          Colv=FALSE,dendrogram="row",trace="none", 
          margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0))

最后,您可以手动编辑零值的渐变.

breaks = seq(0,max(dat),length.out=1000)
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=1 ), "green", "black" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>1 ), "black", "red" )
hm.colors = c(gradient1,gradient2)
hm.colors[1] = col2hex("white")

heatmap.2(as.matrix(dat),scale="none",breaks=breaks,col=hm.colors,na.color="white",
          Colv=FALSE,dendrogram="row",trace="none", 
          margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0))

记录折叠更改

另一方面,您可能会看到倍数变化或某种比例.在制作热图时绘制对数倍数变化是相当常见的.我将零值"灰显"出来.

dat[dat==0] = NA
heatmap.2( as.matrix(log2(dat)), col=greenred(100), 
           scale="none", na.color="grey",symbreaks=TRUE,
           Colv=FALSE,dendrogram="row",trace="none", 
           margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0))

有关@ josilber的好解决方案的解释:

此代码hmcols <- c(colfunc1(200), colfunc2(200*(max(dat) - 1)))生成长度为774的字符向量(见到length(hmcols)).因此,这意味着应该定义775个中断.heatmap.2默认情况下,该函数会产生n+1中断,n即col参数中使用的向量的长度.因此,确定了断点和颜色的数量,但是如何hmcols <- c(colfunc1(200), colfunc2(200*(max(dat) - 1)))正确地将颜色映射到断点？诀窍是巧妙地hmcols创建了矢量.第一个渐变中的颜色数为200.由于breaks没有明确定义,我们知道间隔将是均匀间隔的.由于第一个梯度从0变为1并且有200个中断,因此每个中断的宽度应为0.005(或1/200).由于第二个梯度从1到3.869(max(dat)),因此应该有2.869/0.005 = 573.8个中断(向上舍入时有574个中断).注意200*(max(dat) - 1))这个计算; 它输出573.8.因此,有200 + 574种颜色映射到正确的休息时间,一切正常!