使用R绘图用树状图绘制聚类热图

Question

我正在按照这个例子说明如何使用R的plotly创建具有树状图的聚类热图。 这是一个例子：

library(ggplot2)
library(ggdendro)
library(plotly)

#dendogram data
x <- as.matrix(scale(mtcars))
dd.col <- as.dendrogram(hclust(dist(x)))
dd.row <- as.dendrogram(hclust(dist(t(x))))
dx <- dendro_data(dd.row)
dy <- dendro_data(dd.col)

# helper function for creating dendograms
ggdend <- function(df) {
  ggplot() +
    geom_segment(data = df, aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend)) +
    labs(x = "", y = "") + theme_minimal() +
    theme(axis.text = element_blank(), axis.ticks = element_blank(),
          panel.grid = element_blank())
}

# x/y dendograms
px <- ggdend(dx$segments)
py <- ggdend(dy$segments) + coord_flip()

# heatmap
col.ord <- order.dendrogram(dd.col)
row.ord <- order.dendrogram(dd.row)
xx <- scale(mtcars)[col.ord, row.ord]
xx_names <- attr(xx, "dimnames")
df <- as.data.frame(xx)
colnames(df) <- xx_names[[2]]
df$car <- xx_names[[1]]
df$car <- with(df, factor(car, levels=car, ordered=TRUE))
mdf <- reshape2::melt(df, id.vars="car")
p <- ggplot(mdf, aes(x = variable, y = car)) + geom_tile(aes(fill = value))

mat <- matrix(unlist(dplyr::select(df,-car)),nrow=nrow(df))
colnames(mat) <- colnames(df)[1:ncol(df)-1]
rownames(mat) <- rownames(df)

# hide axis ticks and grid lines
eaxis <- list(
  showticklabels = FALSE,
  showgrid = FALSE,
  zeroline = FALSE
)

p_empty <- plot_ly(filename="r-docs/dendrogram") %>%
  # note that margin applies to entire plot, so we can
  # add it here to make tick labels more readable
  layout(margin = list(l = 200),
         xaxis = eaxis,
         yaxis = eaxis)

subplot(px, p_empty, p, py, nrows = 2, margin = 0.01)

这使：

我稍微更改了代码，以便在我的情况下，热图是使用plotly而不是ggplot生成的，因为它在我的真实大数据上运行得更快，因此我做：

heatmap.plotly <- plot_ly() %>% add_heatmap(z=~mat,x=factor(colnames(mat),lev=colnames(mat)),y=factor(rownames(mat),lev=rownames(mat)))

然后：

subplot(px, p_empty, heatmap.plotly, py, nrows = 2, margin = 0.01)

这使：

我的问题是：

1. 如何使热图的行标签和列标签不会像在两个图中那样被切断？

2. 在第二张图中，colorer的标签更改为“mat”。 知道怎么预防吗？

3. 如何更改热图和树形图之间的边距？

Answer 1

使用plotly制作完全工作的群集热图并不像开头那样简单。 幸运的是，有一个名为heatmaply的R包可以做到这一点。 您可以在在线插图中看到许多功能示例。

例如：

install.packages("ggplot2")
install.packages("plotly")
install.packages("heatmaply")

library(heatmaply)
heatmaply(scale(mtcars), k_row = 3, k_col = 2)

该图是完全交互式的（来自热图和树形图）。 请注意，它使用dendextend （ ggdendro的更高级版本，也可以，例如，考虑分支颜色/线型/线宽）

专门设置树形图的边距是一个悬而未决的问题（从今天开始），但这可能很快就会得到解决。

Answer 2

如何使热图的行标签和列标签不被切断>就像在两个图中一样？

在生成绘图后尝试设置margin

sply <- subplot(px, p_empty, heatmap.plotly, py, nrows = 2)
sply <- layout(sply,
               margin = list(l = 150,
                             r = 0,
                             b = 50,
                             t = 0
                            )
               )

在第二张图中，colorer的标签更改为“mat”。 知道怎么预防吗？

不知道如何防止它，但你可以覆盖标签。

sply$x$data[[3]]$colorbar$title <- 'mat'

如何更改热图和树形图之间的边距？

您可以为每个子图的每个轴指定domain 。 yaxis对应左上角的图， yaxis2对应于它旁边的图，等等。

增加距离比减少距离更有效。

sply <- layout(sply,
               yaxis = list(domain=c(0.47, 1)),
               xaxis = list(domain=c(0, 0.5)),
               xaxis3 = list(domain=c(0, 0.5)),
               xaxis4 = list(domain=c(0.5, 1)),
               )

---

pl <- subplot(px, p_empty, p, py, nrows = 2)
heatmap.plotly <- plot_ly() %>% add_heatmap(z=~mat,x=factor(colnames(mat),lev=colnames(mat)),y=factor(rownames(mat),lev=rownames(mat)))
sply <- subplot(px, p_empty, heatmap.plotly, py, nrows = 2)
sply$x$data[[3]]$colorbar$title <- 'mat'
sply <- layout(sply,
               yaxis = list(domain=c(0.47, 1)),
               xaxis = list(domain=c(0, 0.5)),
               xaxis3 = list(domain=c(0, 0.5)),
               xaxis4 = list(domain=c(0.5, 1)),
               margin = list(l = 150,
                             r = 0,
                             b = 50,
                             t = 0
                             )


               )

sply