首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pheatmap:在树状图中重新排序树叶

基础概念

Pheatmap 是一个用于创建热图的 R 包。热图是一种数据可视化技术,通过颜色的变化来表示数据的大小。树状图(也称为聚类图)是热图的一种形式,其中行和列根据相似性进行聚类。

在树状图中重新排序树叶(即行或列)可以改变热图的视觉布局,使其更易于理解和分析。

相关优势

  1. 提高可读性:通过重新排序树叶,可以更容易地识别数据中的模式和趋势。
  2. 突出重要信息:将重要的数据项放在更显眼的位置,可以更容易地发现关键信息。
  3. 美观性:重新排序可以使热图更加美观,提升视觉效果。

类型

Pheatmap 支持多种类型的树状图重新排序方法,包括:

  1. 层次聚类:基于数据之间的相似性进行聚类。
  2. K-means 聚类:将数据分成 K 个簇。
  3. 自定义排序:用户可以手动指定数据的排序顺序。

应用场景

Pheatmap 在生物学、医学、金融等领域有广泛应用,特别是在基因表达数据分析和蛋白质组学研究中。

示例代码

以下是一个使用 Pheatmap 在 R 中重新排序树叶的示例代码:

代码语言:txt
复制
# 安装并加载 Pheatmap 包
if (!require("pheatmap")) {
  install.packages("pheatmap")
}
library(pheatmap)

# 创建一个示例数据矩阵
data <- matrix(rnorm(100), 10, 10)

# 使用层次聚类重新排序树叶
pheatmap(data, cluster_rows = TRUE, cluster_cols = TRUE)

# 使用 K-means 聚类重新排序树叶
pheatmap(data, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, kmeans_k = 2)

# 自定义排序
custom_order <- c(5, 3, 1, 2, 4)
pheatmap(data, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, row_order = custom_order)

参考链接

常见问题及解决方法

问题:为什么树叶没有按预期重新排序?

原因

  1. 参数设置错误:可能没有正确设置 cluster_rowscluster_cols 参数。
  2. 数据问题:数据矩阵可能存在缺失值或其他异常值,影响聚类结果。

解决方法

  1. 检查并确保 cluster_rowscluster_cols 参数设置正确。
  2. 清理数据矩阵,处理缺失值和异常值。
代码语言:txt
复制
# 检查并设置参数
pheatmap(data, cluster_rows = TRUE, cluster_cols = TRUE)

# 清理数据
data_clean <- na.omit(data)
pheatmap(data_clean, cluster_rows = TRUE, cluster_cols = TRUE)

通过以上步骤,可以更好地理解和解决在使用 Pheatmap 进行树状图重新排序时遇到的问题。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ComplexHeatmap包更新支持pheatmap转换

是热图中使用频率比较高一个R包,ComplexHeatmap:用于绘制、注释和排列复杂热图。...新增的 ComplexHeatmap::pheatmap()该功能实际上将中的所有参数映射pheatmap::pheatmap()到中的适当参数ComplexHeatmap::Heatmap(),这意味着可以直接将它转换为一个复杂的热图...热图组件是标题,树状图,矩阵名称和热图注释,它们放置heamap主体的四个侧面上,并支持热图主体进行重新排序或拆分。同时,热图和注释(列注释)也可以垂直排列。...它提取细胞之间可变表达并与其他基因相关的特征基因。...第一个热图中,基于树状聚类的两个主要组,两个树状图的基础上对列树状图进行了铺底,以突出显示这两个亚群。

2.4K10
  • 灵活的热图谁不喜欢?

    矩阵的行和列按顺序排列以突出显示模式,并且通常伴随有树状图。热图许多领域中用于可视化观察、相关性、缺失值模式等。...背景介绍 热图可以说是我们日常可视化中最常用到的图形之一了,绘制热图的R包和工具也是数不胜数,我们也介绍过许多常见的工具,比如pheatmap、complexheatmap等等,今天小编给大家介绍一个可以交互式绘制热图的...heatmaply_cor( cor(mtcars), xlab = "Features", ylab = "Features", k_col = 2, k_row = 2 ) 很多情况下,我们相关性热图中还要体现...默认选项是“OLO”(最优叶排序)。另一种选择是“GW”(Gruvaeus 和 Wainer),它旨在实现相同的目标,但使用可能更快的启发式算法。...选项“none”为我们提供了树状图,没有任何基于数据矩阵的旋转。

    1.1K20

    生信代码:“热图”来袭(pheatmap

    参数像积木,拼凑出你最喜欢的热图即可,如下图: 基因和样本都可以单独聚类,排序,聚类再分组,行列注释,配色调整,调整聚类线以及单元格的宽度和高度均可实现。 ?...设定 text 热图中展示数值 # display_numbers = TRUE参数设定在每个热图格子中显示相应的数值,#number_color参数设置数值字体的颜色 pheatmap(test,...= ann_colors,gaps_row = c(10, 14),cutree_col = 2,main = "Pheatmap") #记录热图的行排序 order_row = A$tree_row...$order #记录热图的列排序 order_col = A$tree_col$order # 按照热图的顺序,重新排原始数据 result = data.frame(test[order_row...= data.frame(rownames(result),result,check.names =F) colnames(result)[1] = "geneid" #result结果按照热图中的顺序

    6.4K31

    pheatmap|暴雨暂歇,“热图”来袭!!!

    参数像积木,拼凑出你最喜欢的热图即可,如下图: 基因和样本都可以单独聚类,排序,聚类再分组,行列注释,配色调整,调整聚类线以及单元格的宽度和高度均可实现。 ?...设定 text 热图中展示数值 # display_numbers = TRUE参数设定在每个热图格子中显示相应的数值,#number_color参数设置数值字体的颜色 pheatmap(test,...= ann_colors,gaps_row = c(10, 14),cutree_col = 2,main = "Pheatmap") #记录热图的行排序 order_row = A$tree_row...$order #记录热图的列排序 order_col = A$tree_col$order # 按照热图的顺序,重新排原始数据 result = data.frame(test[order_row...= data.frame(rownames(result),result,check.names =F) colnames(result)[1] = "geneid" #result结果按照热图中的顺序

    1.3K10

    015.组合模式

    公司的人事管理是一个典型的树状结构: ? 我们今天的任务就是要把这个树状结构实现出来,并且还要把它遍历一遍....从这个树状结构上分析,有两种节点:有分支的节点(如研发部经理)和无分支的节点(如员工A、员工D等),总经理叫做根节点,类似研发部经理有分支的节点叫做树枝节点,类似员工A的无分支的节点叫做树叶节点,三个类型的的节点...看类图中的红色方框,只要增加两个方法就可以了,一个是设置父节点是谁,一个是查找父节点是谁,我们来看一下程序的改变: /** * 公司人员抽象类 */ public abstract class Corp...,都增加了一个属性:父节点对象,这样树枝节点增加子节点或叶子的时候设置父节点,然后整棵树除了根节点外每个 节点都一个父节点,这样每个节点上都有父节点了,有了这个parent 属性,后序遍历(从下往上找...再提一个扩展问题,树叶节点和树枝节点是有顺序的,比如我们上面的例子,研发一组下边有三个成员,这三个成员是要进行排序的,这种情况怎么处理? 本文原书: 《您的设计模式》 作者:CBF4LIFE

    35910

    不同谱系的差异基因分类注释

    根据第二个谱系的细胞名称,得到属于它的表达矩阵 L2_cells <- de_matrix[,names(L2_ordered_lineage)] } 2.3 按照表达矩阵的细胞顺序,对谱系和分群的细胞名重新排序...cells", L1_spe_cells) ) names(L1_cellLin) <- c(common_cells, L1_spe_cells) 然后按照之前L1的小表达矩阵L1_cells的列名进行重新排序...L2_spe_cells) ) names(L2_cellLin) <- c(common_cells, L2_spe_cells) # 将L1_cellLin按照之前得到的L1表达矩阵列名重新排序...L2_cellLin <- L2_cellLin[match(colnames(L2_cells),names(L2_cellLin) )] } 接着按照之前分群的结果对小表达矩阵的列名重新排序...4 功能分析 上一步将基因分成了G1-G17组,然后作者根据相似的表达模式又进行整合,再看原文的那张图,将G1-G4规定为a(从热图中能看到它们都在早期表达,晚期不表达),类似地分成了a-g7组。

    1.1K31

    PCA图显示分组无差异,怎么办?

    median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]#对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序...all_samples_PCA.png') #热图 cg=names(tail(sort(apply(dat,1,sd)),1000))#apply按行('1'是按行取,'2'是按列取)取每一行的方差,从小到大排序...'step1-output.Rdata') # 每次都要检测数据 dat[1:4,1:4] table(group_list) x=deg1$logFC #deg取logFC这列并将其重新赋值给...ac=data.frame(group=group_list) rownames(ac)=colnames(n) #将ac的行名也就分组信息(是‘no TNBC’还是‘TNBC’)给到n的列名,即热图中位于上方的分组信息...heatmap if(T){ # 每次都要检测数据 ex_b_limma[1:4,1:4] table(group_list) x=deg2$logFC #deg取logFC这列并将其重新赋值给

    7.8K53

    R语言绘制圈图、环形热图可视化基因组实战:展示基因数据比较

    你应该在使用heatmap()之前应用列的重新排序,例如。 hclust(dist(t(mat1)))$order 对树状图的回调 聚类产生树状图。回调函数可以每个树状图生成后应用于相应的类。...回调函数可以编辑树状图,例如:1.重新排列树状图,或者2.给树状图着色。 circos.heatmap()中,一个用户定义的函数应该被设置为callback参数。该用户定义的函数应该有三个参数。...dend: 当前扇区的树状图。 m: 与当前扇区相对应的子矩阵。 si: 当前扇区的扇区索引(或扇区名称)。 默认的回调函数定义如下,它通过对矩阵行均值加权来重新排列树状图。...reorder(dend, rowMeans(m)) 下面的例子通过dendsort()对每个扇区的树状重新排序。...同时,原始矩阵也被重新排序。如果增加更多的轨道,需要考虑所有这些影响,以确保与热图轨道有正确的对应关系。 热图布局完成后,轨道/扇区/单元的额外信息可以通过特殊变量CELL_META来检索。

    5K20

    GEO数据挖掘4

    基因差异分析 这里需要使用差异比较用到的limma包,使用这个包进行分析之前,需要准备三个矩阵 * 表达矩阵 * 分组矩阵 * 差异比较矩阵 # 如果没有这个包,需要进行install,应该是biocmanger...一组的平均表达量减去control一组的平均表达量的值 火山图绘制 进行差异比较滞后,绘制火山图,对差异基因进行可视化 # 这里的if函数用于折叠代码,方便阅读,没什么重要意义 nrDEG=deg# 重新赋值...size = 0.5, label = "name", repel = T, label.select = head(rownames(deg)), #挑选一些基因在图中显示出来...差异基因热图 load(file = 'step1-output.Rdata') x=deg$logFC # deg为差异比较的结果 names(x)=rownames(deg) # 将基因名添加 # 对差异排序...) # 对差异基因绘制热图 pheatmap(dat[cg,],show_colnames =F,show_rownames = F) ?

    1.1K20

    R 语言绘制热图的 10 种方法

    参数中比较重要的参数是: x, 需要绘图的矩阵 Rowv 决定“行系统树图”是否以及如何被计算和重新排序,其默认值为空; Colv 决定“列系统树图”是否或如何被从排序。...调整参数后用 heatmap 函数绘图 二、pheatmap 包里的 pheatmap 函数 pheatmap 实际上是 Pretty Heatmaps 的缩写,新的命名充满了对原始 heatmap 的嫌弃...利用上面的 NBA 数据,我们只是绘制热图的那一步利用 pheatmap 函数,输入以下代码: 图 3....用 pheatmap 绘制热图 果然,pheatmap 一出手就不同凡响,信息要比 heatmap 更多。根据这幅图,我们再倒退回去看 pheatmap 函数中的一些关键参数。...用 heatmap.2 绘制的热图 我们发现,图中多了很多绿色的线,这是什么呢?

    24.6K402

    GSEA确实搭配热图后更直观易懂

    ,并且Z-score标准化,GSEA图的最底端展示的就是排序后的基因列表 : 纯粹的GSEA方法出图 那么图中间,就是我们每个gene set里面的基因(通常是几十个基因甚至上百个基因)在所有的2...万个排序好基因的位置,如果gene set里面的基因集中2万个基因的前面部分,就是case里面富集,如果集中在后面部分,就是control里面富集着。.../')[[1]] cg length(cg) dat=log2(edgeR::cpm(exprSet)+1) #dat[1:4,1:4] table(group_list) pheatmap...n=t(scale(t(dat[cg,]))) # 'scale'可以对log-ratio数值进行归一化 n[n>2]=2 n[n< -2]= -2 # n[1:4,1:4] pheatmap...show_colnames =F,show_rownames = F) ac=data.frame(group=group_list) rownames(ac)=colnames(n) pheatmap

    1.2K40

    245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

    图表结果:图中展示了人工重组的菌接种后,也可以形成丰度各异的微生物群体,并与自然条件下很多组成结构保持一致。 图表结论或规律:受水杨酸调控差异表达的菌,可以人工重组实验中得到验证。...图片优点:配色采用红白蓝,比较严肃;图中添加了聚类信息、分组信息和菌分类信息,极大的增加了图片的信息丰富度和可读性。 例2....列表示按治疗后反应分组分为R分组和NR分组的患者,并将它们按照多样性进行了排序;行表示细菌OTU,根据其相对于R与NR的富集和/或消减,分为三组,然后按每组内的平均丰度进行排序。...图表结果:图中展示了免疫治疗后,R和NR组微生物组成发生了改变;并通过扇形图具体指示了目水平上的具体分布比例(top10)。...图中对角度为自身相比距离为零为蓝色,越红则差别越大。具体的差异程度(距离)显示小格中。

    2.8K01

    详解设计模式:组合模式

    2、关于组合模式的构成 外观模式一般包含三种角色: 抽象构件(Component)角色:它的主要作用是为树叶构件和树枝构件声明公共接口,并实现它们的默认行为。...我们一般认为树状结构的每个节点都是一样的,但是也有不一样的情况,这里相当于树状节点的父级,这样来看每个节点就都一样了,一般都有添加、删除、和动作(该树形结构的功能)方法。...树叶构件(Leaf)角色:是组合中的叶节点对象,它没有子节点,用于继承或实现抽象构件。这是树状结构最底层那个,没有下级了。...3、关于组合模式的优缺点 # 组合模式的主要优点有: 组合模式使得客户端代码可以一致地处理单个对象和组合对象,无须关心自己处理的是单个对象,还是组合对象,这简化了客户端代码; 更容易组合体内加入新的对象...* * 通知,上面下个政策一级一级的传递,一般都有一个动作方法 */ abstract void notice(); } # LeafRegion Leaf /** * 树叶地区

    76130
    领券