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我一直在尝试在 R 中为一些微阵列数据生成热图，并且大多数情况下已经成功地根据在线指令生成了一个热图，但它并没有完全符合我的要求。我想要的是基于皮尔逊距离而不是欧几里得距离对数据进行聚类，但我遇到了一些困难。

使用 heatmap2（来自 gplots 包）我使用以下代码来制作我的初始热图：

heatmap.2(Test402,trace="none",density="none",scale="row", ColSideColors=c("red","blue")   [data.test.factors],col=redgreen,labRow="",hclustfun=function(x) hclust(x,method="complete"))

Test402 是一个有 402 行（基因）和 31 列（患者）的矩阵，data.test.factors 是每个患者所属的结果组的指标。在这里使用 hclustfun 效果很好，热图似乎对方法和整体工作的变化有反应。问题是，聚类距离都是欧几里得距离，我想把它改成皮尔逊距离。所以我尝试以下方法：

heatmap.2(Test402,trace="none",density="none",scale="row", ColSideColors=c("red","blue")[data.test.factors],col=redgreen,labRow="",hclustfun=function(x) hclust(x,method="complete"), distfun=function(x) as.dist((1-cor(x))/2) )

上述命令失败。那是因为 Test402需要是方阵。因此，查看一些其他建议，我尝试了以下方法：

cU = cor(Test402)
heatmap.2(cU,trace="none",density="none",scale="row", ColSideColors=c("red","blue")[data.test.factors],col=redgreen,labRow="",hclustfun=function(x) hclust(x,method="complete"), distfun=function(x) as.dist((1-x)/2) )

这行得通，但问题就在这里。热图现在只显示相关性，而不是 TEST402 中的原始表达式值。这不是我想要的！我想要这个，我只希望树状图以不同的方式聚类，我不想改变热图中实际表示的数据！这可能吗？

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好的...我认为您只是对如何操作cor和dist操作感到困惑。从文档中dist：

This function computes and returns the distance matrix computed by using the specified 
    distance measure to compute the distances between the rows of a data matrix.

并从以下文档中cor：

If x and y are matrices then the covariances (or correlations) 
    between the columns of x and the columns of y are computed.

看到不同？dist（和dist对象，这heatmap.2是假设它得到的）假设您已经计算了rows之间的距离，而使用cor您实际上是在计算columns之间的距离。向距离函数添加一个简单的转置允许这个（非方形）示例为我运行：

TEST <- matrix(runif(100),nrow=20)
heatmap.2(t(TEST), trace="none", density="none", 
            scale="row",
            labRow="",
            hclust=function(x) hclust(x,method="complete"),
            distfun=function(x) as.dist((1-cor(t(x)))/2))
于 2011-07-16T20:12:36.297 回答