r - 热图中 x 轴上的对角线标签方向

Question

在 R 中创建热图已成为许多帖子、讨论和迭代的主题。我的主要问题是，将 latticelevelplot()或 basic graphics中可用解决方案的视觉灵活性与 basic's 、 pheatmap's或 gplots'image()的轻松聚类相结合是很棘手的。这是我想要更改的一个小细节 - x 轴上标签的对角线方向。让我向您展示我在代码中的观点。heatmap()pheatmap()heatmap.2()

#example data
d <- matrix(rnorm(25), 5, 5)
colnames(d) = paste("bip", 1:5, sep = "")
rownames(d) = paste("blob", 1:5, sep = "")

您可以使用以下命令轻松将方向更改为对角线levelplot()：

require(lattice)
levelplot(d, scale=list(x=list(rot=45)))

在此处输入图像描述

但应用聚类似乎很痛苦。其他视觉选项也是如此，例如在热图单元格周围添加边框。

现在，转向实际的heatmap()相关功能、聚类和所有基本视觉效果都非常简单——几乎不需要调整：

heatmap(d)

在此处输入图像描述

这里也是：

require(gplots)
heatmap.2(d, key=F)

在此处输入图像描述

最后，我最喜欢的一个：

require(pheatmap)
pheatmap(d)

在此处输入图像描述

但所有这些都没有选择旋转标签。Manual forpheatmap建议我可以grid.text用来定制我的标签。这是多么令人高兴——尤其是在聚类和更改显示标签的顺序时。除非我在这里遗漏了什么......

最后，有一个旧的好image()。我可以旋转标签，通常它是最可定制的解决方案，但没有集群选项。

image(1:nrow(d),1:ncol(d), d, axes=F, ylab="", xlab="")
text(1:ncol(d), 0, srt = 45, labels = rownames(d), xpd = TRUE)
axis(1, label=F)
axis(2, 1:nrow(d), colnames(d), las=1)

在此处输入图像描述

那么我应该怎么做才能获得理想的、快速的热图、聚类和方向以及漂亮的视觉特征呢？我的最佳出价正在改变heatmap()，或者pheatmap()不知何故，因为这两个似乎在调整方面最通用。但欢迎任何解决方案。

score 20 · Accepted Answer

要解决pheatmap这个问题，您真正想做的就是在它的调用中进入pheatmap:::draw_colnames并调整几个设置grid.text()。这是一种方法，使用assignInNamespace(). （它可能需要额外的调整，但你得到了图片；）：

library(grid)     ## Need to attach (and not just load) grid package
library(pheatmap)

## Your data
d <- matrix(rnorm(25), 5, 5)
colnames(d) = paste("bip", 1:5, sep = "")
rownames(d) = paste("blob", 1:5, sep = "")

## Edit body of pheatmap:::draw_colnames, customizing it to your liking
draw_colnames_45 <- function (coln, ...) {
    m = length(coln)
    x = (1:m)/m - 1/2/m
    grid.text(coln, x = x, y = unit(0.96, "npc"), vjust = .5, 
        hjust = 1, rot = 45, gp = gpar(...)) ## Was 'hjust=0' and 'rot=270'
}

## For pheatmap_1.0.8 and later:
draw_colnames_45 <- function (coln, gaps, ...) {
    coord = pheatmap:::find_coordinates(length(coln), gaps)
    x = coord$coord - 0.5 * coord$size
    res = textGrob(coln, x = x, y = unit(1, "npc") - unit(3,"bigpts"), vjust = 0.5, hjust = 1, rot = 45, gp = gpar(...))
    return(res)}

## 'Overwrite' default draw_colnames with your own version 
assignInNamespace(x="draw_colnames", value="draw_colnames_45",
ns=asNamespace("pheatmap"))

## Try it out
pheatmap(d)

score 8 · Accepted Answer

它比我的评论假设的要复杂一些，因为heatmap为了绘制树状图而分解了绘图区域，而最后一个绘图区域不是image您要附加标签的绘图。

虽然 asheatmap提供了一个解决方案，但它提供了在绘制add.expr时需要评估表达式的参数。image人们还需要知道由于树状图排序而发生的标签重新排序。最后一点涉及一些不雅的技巧，因为我将首先绘制热图以获取重新排序信息，然后使用它来正确绘制带有角度标签的热图。

首先是一个例子?heatmap

 x  <- as.matrix(mtcars)
 rc <- rainbow(nrow(x), start = 0, end = .3)
 cc <- rainbow(ncol(x), start = 0, end = .3)
 hv <- heatmap(x, col = cm.colors(256), scale = "column",
               RowSideColors = rc, ColSideColors = cc, margins = c(5,10),
               xlab = "specification variables", ylab =  "Car Models",
               main = "heatmap(<Mtcars data>, ..., scale = \"column\")")

在这个阶段，标签不是我们想要的，而是hv包含我们需要在其组件中重新排序colnamesof的信息：mtcars$colInd

> hv$colInd
 [1]  2  9  8 11  6  5 10  7  1  4  3

您可以像使用输出一样使用它，order例如：

> colnames(mtcars)[hv$colInd]
 [1] "cyl"  "am"   "vs"   "carb" "wt"   "drat" "gear" "qsec" "mpg"  "hp"  
[11] "disp"

现在使用它以正确的顺序生成我们想要的标签：

 labs <- colnames(mtcars)[hv$colInd]

然后我们重新调用heatmap，但这次我们指定labCol = ""抑制列变量的标签（使用零长度字符串）。我们还使用调用来text以所需的角度绘制标签。调用text是：

text(x = seq_along(labs), y = -0.2, srt = 45, labels = labs, xpd = TRUE)

这本质上就是您的问题。使用的值，y您需要将其调整为字符串的长度，以使标签不与image绘图重叠。我们指定labels = labs按要求的顺序传入我们想要绘制的标签。整个text调用被传递给add.exprunquoted。这是整个通话：

 hv <- heatmap(x, col = cm.colors(256), scale = "column",
               RowSideColors = rc, ColSideColors = cc, margins = c(5,10),
               xlab = "specification variables", ylab =  "Car Models",
               labCol = "",
               main = "heatmap(<Mtcars data>, ..., scale = \"column\")",
               add.expr = text(x = seq_along(labs), y = -0.2, srt = 45,
                               labels = labs, xpd = TRUE))

结果是：

在此处输入图像描述

score 8 · Accepted Answer

我也在寻找用热图旋转标签文本的方法。最终我设法找到了这个解决方案：

library(gplots)

library(RColorBrewer)

heatmap.2(x,col=rev(brewer.pal(11,"Spectral")),cexRow=1,cexCol=1,margins=c(12,8),trace="none",srtCol=45)

关键参数是srtCol(or srtRow for row labels)，用于在 gplots 中旋转列标签。

score 8 · Accepted Answer

2019-01-04 发布的最新版本pheatmap（1.0.12）通过参数支持这一点。angle_col

#example data
d <- matrix(rnorm(25), 5, 5)
colnames(d) = paste("bip", 1:5, sep = "")
rownames(d) = paste("blob", 1:5, sep = "")

#update to latest version on CRAN
install.packages("pheatmap")
library("pheatmap")
pheatmap(d, angle_col = 45)

我在 GitHub 上创建了一个包，其中包含该heatmap.2功能的改进版本。这支持调整轴标签，包括srtCol传递给axis函数的参数。它可以从以下位置安装：https ://github.com/TomKellyGenetics/heatmap.2x

library("devtools")
install_github("TomKellyGenetics/heatmap.2x")
library("heatmap.2x")

heatmap.2x(d, scale = "none", trace = "none", col = heat.colors, srtCol = 45)

从2.12.1 版本开始gplots，该heatmap.2函数还支持该srtCol参数。

library("gplots")
heatmap.2(d, scale = "none", trace = "none", srtCol = 45)

score 5 · Accepted Answer

使用lattice::levelplotand的解决方案latticeExtra::dendrogramGrob：

library(lattice)
library(latticeExtra)

示例数据：

d <- matrix(rnorm(25), 5, 5)
colnames(d) = paste("bip", 1:5, sep = "")
rownames(d) = paste("blob", 1:5, sep = "")

您必须为行和列定义树状图（在内部计算heatmap）：

dd.row <- as.dendrogram(hclust(dist(d)))
row.ord <- order.dendrogram(dd.row)

dd.col <- as.dendrogram(hclust(dist(t(d))))
col.ord <- order.dendrogram(dd.col)

并将它们传递给的参数中dendrogramGrob的函数。legendlevelplot

我定义了一个新主题，颜色来自，并使用和RColorBrewer修改了单元格边框的宽度和颜色：borderborder.lwd

myTheme <- custom.theme(region=brewer.pal(n=11, 'RdBu'))

levelplot(d[row.ord, col.ord],
          aspect = "fill", xlab='', ylab='',
          scales = list(x = list(rot = 45)),
          colorkey = list(space = "bottom"),
          par.settings=myTheme,
          border='black', border.lwd=.6,
          legend =
          list(right =
               list(fun = dendrogramGrob,
                    args =
                    list(x = dd.col, ord = col.ord,
                         side = "right",
                         size = 10)),
               top =
               list(fun = dendrogramGrob,
                    args =
                    list(x = dd.row,
                         side = "top"))))

带树状图的水平图

您甚至可以使用shrink参数来缩放与它们的值成比例的单元格大小。

levelplot(d[row.ord, col.ord],
          aspect = "fill", xlab='', ylab='',
          scales = list(x = list(rot = 45)),
          colorkey = list(space = "bottom"),
          par.settings=myTheme,
          border='black', border.lwd=.6,
          shrink=c(.75, .95),
          legend =
          list(right =
               list(fun = dendrogramGrob,
                    args =
                    list(x = dd.col, ord = col.ord,
                         side = "right",
                         size = 10)),
               top =
               list(fun = dendrogramGrob,
                    args =
                    list(x = dd.row,
                         side = "top"))))

具有树状图和缩放单元格大小的 levelplot

score 2 · Accepted Answer

我能够接受 Gavin Simpson 的回答并将其剪裁一点，以便为我工作以进行简单的原型设计，data1read.csv() 对象在哪里data1_matrix，当然还有从中产生的矩阵

heatmap(data_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=heat.colors(64), scale='column', margins=c(5,10),
   labCol="", add.expr = text(x = seq_along(colnames(data1)), y=-0.2, srt=45, 
   labels=colnames(data1), xpd=TRUE))

繁荣！谢谢加文。

这个工作的一个关键位是add.expr他将labCol设置为“”的位之前的部分，这是防止以前（直下）标签与新的45度标签重叠所必需的

r - 热图中 x 轴上的对角线标签方向

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