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R ヒートマップ描画の学習ノート

2022-02-25 21:04:37

<スパン著者略歴

taoyanです。 R言語中国語コミュニティ寄稿者、疑似コーダー、R言語愛好家、オープンソースが大好き。

<スパン個人ブログ：https://ytlogos.github.io/

<スパンはじめに

この記事では、以下のRパッケージと関数を用いて、静的および対話的なヒートマップをプロットします。
heatmap(): 単純なヒートマップを描画するための関数
heatmap.2()：拡張ヒートマップを描画する関数です。
d3heatmap:対話的ヒートマップ描画のためのRパッケージ
ComplexHeatmap:R&bioconductor パッケージ - 複雑なヒートマップのプロット、アノテーション、アラインメント (ゲノムデータ解析に最適)

<スパンデータ準備

Rの組み込みデータセットmtcarsを使用する

<スパン df <- as.matrix((scale(mtcars)))# 正規化、行列化

<スパン基本的な関数を使ったシンプルなヒートマップ

主な関数はheatmap(x, scale="row") です。

x:データマトリックス

scale: 異なる方向を示す、オプションの値: row, columa, none

デフォルトのplotheatmap(df, scale = "none")です。

<スパンカスタムカラーを使用する

col <- colorRampPalette(c("red", "white", "blue"))(256)。

ヒートマップ(df, scale = "none", col=col)

#RColorBrewer のカラーパレット名を使用します。

library(RColorBrewer)col <- colorRampPalette(brewer.pal(10, "RdYlBu"))(256)# 自己設定パレット dim(df)# 表示行数

## [1] 32 11

<ブロッククオート

heatmap(df, scale = "none", col=col, RowSideColors = rep(c("blue", "pink"), each=16))です。

ColSideColors = c(rep("purple", 5), rep("orange", 6)))。

#パラメータRowSideColorsとColSideColorsは、それぞれ行と列の色などを注釈するために使われ、help(heatmap)の詳細を示します。

<スパンヒートマップの充実

関数 heatmap.2()
ヒートマッププロットにおける多くの拡張機能を提供します。この関数は gplots パッケージでラップされています。

<ブロッククオート

library(gplots)heatmap.2(df, scale = "none", col=bluered(100)),

trace = "none", density.info = "none")# help(heatmap.2()) にあるように、他にもパラメータがあるようです。

<スパンインタラクティブなヒートマップ描画

d3heatmapパッケージは、インタラクティブなヒートマッププロットを生成するために使用することができます。

if (!require("devtools"))

install.packages("devtools")をインストールします。

devtools::install_github("rstudio/d3heatmap")

d3heatmap()関数は、以下の関数でインタラクティブなヒートマップを作成するために使用されます。

<スパン 1. 興味のあるヒートマップセルにマウスオーバーすると、行名と対応する値が表示されます。

2. 領域を選択して拡大・縮小することができます

<ブロッククオート

library(d3heatmap)d3heatmap(df, colors = "RdBu", k_row = 4, k_col = 2)

k_row, k_col は、それぞれ行と列のツリーマップの枝を着色するのに必要なグループの数を指定します。詳細な情報は help(d3heatmap()) から得ることができます。

<スパン dendextendパッケージによるヒートマップの強化

dendextend パッケージは、他のパッケージの機能を拡張するために使用することができます。

library(dendextend)# 行の並び順

<スパン Rowv <- mtcars %>% scale %>% dist %>%。

hclust %>% as.dendrogram %>%.

set("branches_k_color", k = 3) %>%.

set("branches_lwd", 1.2) %>% ladderize# columns# の順番を指定します。

データを転置する必要があります

Colv <- mtcars %>% scale %>% t %>% dist>%.

hclust %>% as.dendrogram %>%.

set("branches_k_color", k = 2, value = c("orange", "blue")) %>% set("branches_lwd", 1.2) %>% ladderize

heatmap()関数の強化

---

heatmap(df, Rowv = Rowv, Colv = Colv, scale = "none")

#heatmap.2()関数を強化する

heatmap.2(df, scale = "none", col = bluered(100), Rowv = Rowv, Colv = Colv, trace = "none", density.info = "none")

#インタラクティブな描画機能を強化

d2heatmap()d3heatmap(scale(mtcars), colors = "RdBu", Rowv = Rowv, Colv = Colv)

<スパン複雑なヒートマップの作図

ComplexHeatmap パッケージは、複雑なヒートマップを描くための bioconductor パッケージで、複数のヒートマップの配置と注釈を柔軟に行うことができます。また、異なるソースからの異なるデータ間の関連性をヒートマップで可視化することができます。以下のコードでインストールできます。

<ブロッククオート

if (!require("devtools")) install.packages("devtools")

devtools::install_github("jokergoo/ComplexHeatmap")

ComplexHeatmapパッケージのメイン関数はHeatmap()で、形式は以下の通りです。Heatmap(matrix, col, name) の形式です.

matrix: マトリックス

col: カラーベクトル（離散的なカラーマッピング）またはカラーマッピング関数（行列が連続数である場合）．

name: ヒートマップの名前

library(ComplexHeatmap)

ヒートマップ(df, name = "mtcars")

#セルフセッティング・カラー

ライブラリ(circlize)

ヒートマップ(df, name = "mtcars", col = colorRamp2(c(-2, 0, 2), c("green", "white", "red")) ))

<スパンカラーパレットを使用する <スパン

ヒートマップ(df, name = "mtcars",col = colorRamp2(c(-2, 0, 2), brewer.pal(n=3, name="RdBu")))

<スパン

<ブロッククオート

#カスタムカラー

mycol <- colorRamp2(c(-2, 0, 2), c("blue", "white", "red")))

#ヒートマップおよび行のタイトルの設定

Heatmap(df, name = "mtcars", col = mycol, column_title = "列タイトル", row_title =

行のタイトル")

行ヘッダーのデフォルト位置は "left"、列ヘッダーのデフォルト位置は "top" であることに留意してください。これは、以下のオプションで変更することができます。

row_title_side: 許容される値は "left" または "right" です (例: row_title_side = "right").

column_title_side: 許容値は "top" または "bottom" (例: colum3, n_title_side = "bottom ") フォントとサイズは、以下のオプションで変更することもできます。

row_title_gp: 行のテキストを描画するためのグラフィックパラメータです。

column_title_gp: 列のテキストをプロットするためのグラフィカルパラメータ。

Heatmap(df, name = "mtcars", col = mycol, column_title = "Column title"。

column_title_gp = gpar(fontsize = 14, fontface = "bold"),

row_title = "行のタイトル", row_title_gp = gpar(fontsize = 14, fontface = "bold")))

上のRのコードでは、fontfaceに指定できる値は整数か文字列です。1 = plain, 2 = bold, 3 = italic, 4 = bold italicです。文字列の場合、有効な値は次のとおりです。

プレーン、ボールド、イタリック、オブリーク、ボールド.イタリックがあります。

行／列の名前を表示する。

show_row_names: 行の名前を表示するかどうか。デフォルトは TRUE。

show_column_names: カラム名を表示するかどうか。デフォルトは TRUE。

<ブロッククオート

ヒートマップ(df, name = "mtcars", show_row_names = FALSE)

<スパンクラスターの外観を変更する

デフォルトでは、行と列がクラスタに含まれます。これはパラメータを使って変更することができます。

cluster_rows = FALSE. TRUE の場合、行にクラスターを作成します。

cluster_columns = FALSE. TRUE の場合、クラスタにカラムを配置します。

# 行のクラスタを非活性化する

ヒートマップ(df, name = "mtcars", col = mycol, cluster_rows = FALSE)

カラム群の高さや幅を変更するには、オプション column_dend_height を使用します。

と row_dend_width を指定します。

Heatmap(df, name = "mtcars", col = mycol, column_dend_height = unit(2, "cm")),

row_dend_width = unit(2, "cm") ) です。

また、color_branches() を使用して、ツリーの外観をカスタマイズすることもできます。

ライブラリ(dendextend)

row_dend = hclust(dist(df)) # 行のクラスタリング

col_dend = hclust(dist(t(df))) # 列のクラスタリング

ヒートマップ(df, name = "mtcars", col = mycol, cluster_rows =)

color_branches(row_dend, k = 4), cluster_columns = color_branches(col_dend, k = 2))

<スパンクラスタリング距離のさまざまな計算方法

<スパンパラメータです。

clustering_distance_rows および clustering_distance_columns
行と列のクラスタリングにそれぞれメトリックを指定します。許容される値は "euclidean"、"max"、"manhattan"、"canberra"、"binary"、"minkowski" "pearson" "spearman" および "kendall"です。

Heatmap(df, name = "mtcars", clustering_distance_rows = "pearson",

clustering_distance_columns = "pearson")

# 距離の計算をカスタマイズすることもできます

ヒートマップ(df, name = "mtcars", clustering_distance_rows = function(m) dist(m)))

ヒートマップ(df, name = "mtcars", clustering_distance_rows = function(x, y) 1 - cor(x, y))

上記のRコードでは、通常、行のクラスタリングのメトリックを指定するパラメータclustering_distance_rowsの例を示していることに注意してください。パラメータ clustering_distance_columns (列クラスタリングのメトリック) には、同じメトリックを使用することが推奨されます。

# クラスタリングメトリック関数

robust_dist = function(x, y) {. <未定義

qx = quantile(x, c(0.1, 0.9)) qy = quantile(y, c(0.1, 0.9)) l = x > qx[1] & x < qx[2] & y

> qy[1] & y < qy[2] x = x[l] y = y[l] sqrt(sum((x - y)^2)))}.

# ヒートマップ

Heatmap(df, name = "mtcars", clustering_distance_rows = robust_dist,

clustering_distance_columns = robust_dist。

col = colorRamp2(c(-2, 0, 2), c("purple", "white", "orange")) ))

<スパンクラスタリング手法

<スパンパラメータです。

clustering_method_rows と clustering_method_columns を用いて、階層型クラスタリングを行う方法を指定することができる。許容される値は hclust() 関数でサポートされているもので、次のようなものがあります。

"ward.D2"、"single"。 <スパン "complete"、その。 <スパン "平均", ... (hclustを参照)。

<ブロッククオート

Heatmap(df, name = "mtcars", clustering_method_rows = "ward.D",

clustering_method_columns = "ward.D")

<スパンヒートマップ分割

<スパンヒートマップを分割する方法はたくさんあります。一つの解決策は、パラメトリックkmを使ったk-meansを適用することである。
k-meansを実行する際には、結果を後で正確に再現できるように、set.seed()関数を使用することが重要である

<ブロッククオート

set.seed(1122)

# 2つのグループに分割Heatmap(df, name = "mtcars", col = mycol, k = 2)

# 行のクラスを指定するベクトルによって分割されます。

ヒートマップ(df, name = "mtcars", col = mycol, split = mtcars$cyl )

また、#splitは、異なるレベルの組み合わせでヒートマップの行を分割するデータボックスとすることもできます。

複数の変数を組み合わせて#split

ヒートマップ(df, name ="mtcars", col = mycol, split = data.frame(cyl = mtcars$cyl, am = mtcars$am))

# kmと分割を組み合わせる

ヒートマップ(df, name ="mtcars", col = mycol, km = 2, split = mtcars$cyl)

#分割のカスタマイズも可能

ライブラリ("cluster")

set.seed(1122)

pa = pam(df, k = 3)Heatmap(df, name = "mtcars", col = mycol, split = paste0("pam".Df, name = "mtcars", col = mycol, split = paste0("pam".Df)),

pa$clustering))

また、ユーザー定義のツリーと分割を組み合わせることも可能である。この場合、分割は単一の数値として指定することができる。

row_dend = hclust(dist(df)) # 行のクラスタリング

grow_dend = color_branches(row_dend, k = 4)

ヒートマップ(df, name = "mtcars", col = mycol, cluster_rows = row_dend, split = 2)

<スパンヒートマップアノテーション

HeatmapAnnotation()で行や列の注釈を付けます。書式はヒートマップアノテーション(df, name, col, show_legend)

df: 列名を含むdata.frame

name: ヒートマップアノテーションの名前

col: dfのカラムにマッピングされた色のリスト

# Transposedf <- t(df)

# 転置されたデータのヒートマップ

ヒートマップ(df, name ="mtcars", col = mycol)

# アノテーションデータフレーム

annot_df <- data.frame(cyl = mtcars$cyl, am = mtcars$am, mpg = mtcars$mpg)

# 定性的変数の各レベルに色を定義する

# 連続変数 (mpg) のグラデーションカラーを定義する

col = list(cyl = c("4" = "green", "6" = "gray", "8" = "darkred"), am = c("0" ; = "yellow".JP), col = c(" 3" = " 5" ),

"1" = "orange"), mpg = colorRamp2(c(17, 25), c("lightblue", "purple")) )

# ヒートマップアノテーションの作成

ha <- HeatmapAnnotation(annot_df, col = col)

# ヒートマップとアノテーションを結合する

ヒートマップ(df, name = "mtcars", col = mycol, top_annotation = ha)

# show_legend = FALSE パラメータを使用すると、アノテーションの凡例を隠すことができます。

ha <- HeatmapAnnotation(annot_df, col = col, show_legend = FALSE)

ヒートマップ(df, name = "mtcars", col = mycol, top_annotation = ha)

#コメント名は、以下のRコードで追加できます。

ライブラリ("GetoptLong")

# ヒートマップとアノテーションを合成する

ha <- HeatmapAnnotation(annot_df, col = col, show_legend = FALSE)

ヒートマップ(df, name = "mtcars", col = mycol, top_annotation = ha)

# 右側にアノテーション名を追加

for(an in colnames(annot_df)) { <未定義

seekViewport(qq("annotation_@{an}"))

grid.text(an, unit(1, "npc") + unit(2, "mm"), 0.5, default.units = "npc", just = "left")} となります。

# 左側にコメント名を追加するには、以下のコードを使用します。

# 左側にアノテーション名

for(an in colnames(annot_df)) { seekViewport(qq("annotation_@{an}")) grid.text(an,

unit(1, "npc") - unit(2, "mm"), 0.5, default.units = "npc", just = "left")} に変更しました。

<スパン複雑なアノテーション

anno_point(),anno_barplot() を用いて、いくつかの基本的なグラフィックスでヒートマップに注釈を付ける。
anno_boxplot()、 anno_density() および anno_histogram() を使用します。

# 列の分布を表示するためのグラフィックをいくつか定義する

.hist = anno_histogram(df, gp = gpar(fill = "lightblue"))です．

.density = anno_density(df, type = "line", gp = gpar(col = "blue"))である。

ha_mix_top = HeatmapAnnotation(hist = .hist, density = .density)

# 行の分布を表示するためのグラフィックを定義する

.violin = anno_density(df, type = "violin", gp = gpar(fill = "lightblue"), which = "行")です。

.boxplot = anno_boxplot(df, which = "row")です。

ha_mix_right = HeatmapAnnotation(violin = .violin, bxplt = .boxplot, which = "row")。

幅 = 単位(4, "cm"))

# アノテーションとヒートマップを合成する

Heatmap(df, name = "mtcars", col = mycol, column_names_gp = gpar(fontsize = 8)),

top_annotation = ha_mix_top, top_annotation_height = unit(4, "cm"))) + ha_mix_right

<スパンヒートマップポートフォリオ

<スパン

#ヒートマップ1

ht1 = Heatmap(df, name = "ht1", col = mycol, km = 2, column_names_gp = gpar(fontsize = 9))

# ヒートマップ2

ht2 = Heatmap(df, name = "ht2", col = colorRamp2(c(-2, 0, 2), c("green", "white", "red"))), column_names_ gp = gpar(fontsize = 9)))

# 2つのヒートマップを合成する

ht1 + ht2

width = unit(3, "cm")) というオプションで、ヒートマップの大きさを制御することができます。複数のヒートマップを組み合わせる場合、最初のヒートマップがメインヒートマップとして扱われることに注意してください。残りのヒートマップのいくつかの設定は、メインヒートマップの設定に従って自動的に調整されます。これらの設定には、行クラスタやヘッダの削除、分割の追加などがあります。

draw(ht1 + ht2,

# タイトル

row_title = "2つのヒートマップ、行のタイトル"。

row_title_gp = gpar(col = "red")とします。

column_title = "2つのヒートマップ、列のタイトル"。

column_title_side = "bottom"です。

# ヒートマップ間のギャップ

ギャップ = ユニット(0.5, "cm"))

パラメータ show_heatmap_legend = FALSE, show_annotation_legend = FALSE を使用すると、凡例を削除することができます。

<スパン遺伝子発現マトリックス

<スパン遺伝子発現データでは、行が遺伝子、列がサンプル値を表す。発現ヒートマップの後に、遺伝子長や遺伝子型など、遺伝子に関する詳細な情報を付加することができます。

expr = readRDS(paste0(system.file(package = "ComplexHeatmap"), "/extdata/gene_expression.rds")))

mat = as.matrix(expr[, grep("cell", colnames(expr))])

type = gsub("sèmed+_", "", colnames(mat))

ha = HeatmapAnnotation(df = data.frame(type = type))

Heatmap(mat, name = "expression", km = 5, top_annotation = ha, top_annotation_height = unit(4, "mm")) を参照してください。

show_row_names = FALSE, show_column_names = FALSE) +。

Heatmap(expr$length, name = "length", width = unit(5, "mm"), col = colorRamp2(c(0, 100000), c("white", "orange")))... +

ヒートマップ(expr$type, name = "type", width = unit(5, "mm")) +

ヒートマップ(expr$chr, name = "chr", width = unit(5, "mm"), col = rand_color(length(unique(expr$chr))))

また、ゲノムの変化を可視化し、異なる分子レベル（遺伝子発現、DNAメチル化、...）を統合することが可能である。

<スパン行列の列の分布を可視化する

関数densityHeatmap()を使用します。

密度ヒートマップ(df)

<スパンインフォメーション

sessionInfo()

## R バージョン 3.3.3 (2017-03-06)

## プラットフォーム：x86_64-w64-mingw32/x64 (64ビット)

## Running under: Windows 8.1 x64 (ビルド 9600)##で動作しています。

## ロケール

## [1] LC_COLLATE=中国語(簡体字)_中国.936

## [2] LC_CTYPE=中国語(簡体字)_中国.936

## [3] LC_MONETARY=中国語(簡体字)_中国.936

## [4] LC_NUMERIC=C

## [5] LC_TIME=中国語(簡体字)_中国.936 ##

## 添付の基本パッケージ

## [1] グリッド統計グラフィックス grDevices ユーティリティデータセットメソッド

## [8] ベース

##

## その他の付属パッケージ

## [1] GetoptLong_0.1.6 cluster_2.0.5 circlize_0.3.10

## [4] ComplexHeatmap_1.12.0 dendextend_1.4.0 d3heatmap_0.6.1.1

##[7] gplots_3.0.1 RColorBrewer_1.1-2

##

## 名前空間を介して読み込まれる（そして添付されない）。

## [1] Rcpp_0.12.9 DEoptimR_1.0-8 plyr_1.8.4

## [4] viridis_0.3.4 class_7.3-14 prabclus_2.2-6

## [7] bitops_1.0-6 base64enc_0.1-3 tools_3.3.3

## [10] digest_0.6.12 mclust_5.2.2 jsonlite_1.3

## [13] evaluate_0.10 tibble_1.2 gtable_0.2.0

## [16] lattice_0.20-34 png_0.1-7 yaml_2.1.14

## [19] mvtnorm_1.0-6 gridExtra_2.2.1 trimcluster_0.1-2

## [22] stringr_1.2.0 knitr_1.15.1 GlobalOptions_0.0.11

## [25] htmlwidgets_0.8 gtools_3.5.0 caTools_1.17.1

## [28] fpc_2.1-10 diptest_0.75-7 nnet_7.3-12

## [31] stats4_3.3.3 rprojroot_1.2 robustbase_0.92-7

## [34] flexmix_2.3-13 rmarkdown_1.3.9002 gdata_2.17.0

## [37] kernlab_0.9-25 ggplot2_2.2.1 magrittr_1.5

## [40] ウィスカー_0.3-2 バックポート_1.0.5 スケール_0.4.1

## [43] htmltools_0.3.5 modeltools_0.2-21 MASS_7.3-45

## [46] assertthat_0.1 shape_1.4.2 colorspace_1.3-2

## [49] KernSmooth_2.23-15 stringi_1.1.2 lazyeval_0.2.0

## [52] munsell_0.4.3 rjson_0.2.15