相关性热图分析_聚类分析热图解读

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Jiang, Y., Sun, A., Zhao, Y. et al. Proteomics identifies new therapeutic targets of early-stage hepatocellular carcinoma. Nature 「567」, 257–261 (2019). https://doi.org/10.1038/s41586-019-0987-8

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绘图

法一是用corrgram包内的pairs函数实现，包内没有纯色填充方式需要设置自定义函数。

setwd(dir = 'F:/MZBJ/Corrplot') df = read.csv('sample_data.csv', row.names = 1) df = log(df+1) library(corrgram) pairs(df)

默认格式绘制已经接近了接下来我们自定义panel函数来绘制上下两部分

panel.fill<- function(x, y, digits = 2, prefix = "",col = "red", cex.cor, ...) {   par(usr = c(0, 1, 0, 1))#设置panel大小   r <- abs(cor(x, y))#计算相关性，此处使用的绝对值   txt <- format(r, digits = digits)[1]#相关性洗漱保留两位小数   col <- colorRampPalette(c("grey",'grey','grey', 'red'))(100)#生成一组色阶用于相关性系数映射   rect(0, 0, 1, 1, col = col[ceiling(r * 100)])#按相关性系数值从色阶中提取颜色   text(0.5, 0.5, txt, cex = 1.5,col = '#77787b', font = 2 )#设置文本格式 } pairs(df,       lower.panel = panel.fill,       gap = 0)

panel.point <- function(x, y, ...){          r <- abs(cor(x, y))   col <- colorRampPalette(c("grey",'grey','grey', 'red'))(100)     rect(par("usr")[1], par("usr")[3], par("usr")[2], par("usr")[4], #将panel范围填充为对应颜色        col = col[ceiling(r * 100)],lwd = 2)   plot.xy(xy.coords(x, y), type = "p", #绘制散点图           pch = 20,            cex = .2,           ...) } pairs(df,       upper.panel = panel.point,       lower.panel = panel.fill,       gap = 0)

text.panel <- function(x, y, txt, cex, ...) { text(x, y, txt, cex = cex, font = 2)   box(lwd = 1) } pairs(df,       upper.panel = panel.point,       lower.panel = panel.fill,       text.panel = text.panel,       gap = 0)

法二是尝试用GGally包来实现一下,ggplot的语法相对来说更易读。实现直接绘制一下看看是什么情况。

library(GGally) library(ggplot2) ggpairs(df,1:4)

先绘制上三角部分

GGup <- function(data, mapping, ...,                   method = "pearson") {      x <- GGally::eval_data_col(data, mapping$x)#提取x,y值   y <- GGally::eval_data_col(data, mapping$y)      cor <- cor(x, y, method = method, use="pairwise.complete.obs")#计算相关系数   df <- data.frame(x = x, y = y)   df <- na.omit(df)   col <- colorRampPalette(c("grey",'grey','grey', 'red'))(100) #生成色阶以便后面映射提取      cor_col = col[ceiling(cor * 100)]#按照相关系数来提取色阶中的颜色   pp <- ggplot(df) +     geom_text(data = data.frame(       xlabel = min(x,na.rm = T),       ylabel = min(y,na.rm = T),        labs = round(cor,2)),       aes(x = xlabel, y = ylabel, label = labs),       size = 10,       fontface = "bold",       inherit.aes = FALSE     )+     theme_bw()+     theme(panel.background = element_rect(fill =  cor_col))   return(pp) } ggpairs(df, 1:4, upper = list(continuous = wrap(GGup)))

然后是下三角

GGdown <- function(data, mapping, ...,                     method = "pearson") {   x <- GGally::eval_data_col(data, mapping$x)   y <- GGally::eval_data_col(data, mapping$y)   col <- colorRampPalette(c("grey",'grey','grey', 'red'))(100)     cor <- cor(x, y, method = method, use="pairwise.complete.obs")   cor_col = col[ceiling(cor * 100)]      df <- data.frame(x = x, y = y)   df <- na.omit(df)      pp <- ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +     ggplot2::geom_point( show.legend = FALSE, size = 1) +     theme_bw()+     theme(panel.background = element_rect(fill =  cor_col))   return(pp) } ggpairs(df, 1:4,         upper = list(continuous = wrap(GGup)),         lower = list(continuous = wrap(GGdown)))

最后是对角线注释

GGdiag = function(data, mapping, ...){   name= deparse(substitute(mapping))#提取出映射变量名（并非变量名本身，可用性尝试一下不进行下一步）   name = str_extract(name, "x = ~(.*?)\\)", 1)#对变量名进行处理提取出变量名   ggplot(data = data) +     geom_text(aes(x = 0.5, y = 0.5, label = name), size = 5)+     theme_bw()+     theme(panel.background = element_blank())#将变量名绘制于图中央 } ggpairs(df, 1:4,         upper = list(continuous = wrap(GGup)),         lower = list(continuous = wrap(GGdown)),         diag = list(continuous = wrap(GGdiag)))

最后再调整一下风格，完成。

ggpairs(df,         upper = list(continuous = wrap(GGup)),         lower = list(continuous = wrap(GGdown)),         diag = list(continuous = wrap(GGdiag)))+   theme(panel.grid = element_blank(),         axis.text =  element_blank(),         strip.background = element_blank(),         strip.text = element_blank())

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