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基本上，我想创建一个热图，其中将列细分为两组，然后在组中使用树状图，以便我们可以确定每个基因的上调和下调。

我正在处理每组大约 n>150 个患者样本的 RNA HT12 微阵列数据。虽然我在组之间实现了显着的差异表达，但在使用默认树状图时，我的热图并没有分成不同的病例/对照组。我使用的代码示例如下。{我尝试添加热图，但我还没有积分}

#Code for Heatmap
library(gplots) 
selected <- p.adjust(fit$p.value[, 2], "fdr") <0.005
esetSel <- HT_H_N[selected, ]
color.map <- function(STAT) { if (STAT=="case") "#00FF00" else "#0000FF" }
patientcolors <- unlist(lapply(esetSel$STAT, color.map))
heatmap(exprs(esetSel),ColSideColors=patientcolors)

起初我认为组之间的差异表达程度很低，但当我为每个组单独生成热图时，病例组的表达似乎低于对照组。

所以我想把我的比较分成几组，然后通过聚类进行排序。起初，我喜欢对每个组执行 hclustering，然后创建一个新的 phenodata 字段，其中包含每个组的聚类顺序。然后使用该字段重新排序我的列。

有没有更简单的方法来实现这一点？

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