使用 pheatmap() 改进 R 中的热图

Question

嘿，我是 R 的完全初学者，需要在接下来的几天内尽可能地重现此热图。

我的数据是一个包含多张纸的 xlsx 文件，我尽可能地清理它，它应该是一个好的格式。 我有 2 个时间点 T0 和 T1 作为字符，所以我无法运行pheatmap()函数。 如何将热图划分为 T0 和 T1 并按正确顺序构建样本 ID？ 您是否知道如何创建与给定示例尽可能相似的热图？

这是我在过去两天中能够在没有 T0 和 T1 数据的情况下生成的热图，因为它们是字符而不是数值。 现在我想包括它们并像给定的热图中那样正确地对样本 ID 进行排序。

all_data2 <- cbind(amino,sphingo,hexoses,phospha,lyso,all_data)
matrix_data <- as.matrix(all_data2[, 3:73])
rownames(matrix_data) <- all_data2$`Sample Identification`

heatmap_final <- matrix_data[,!colnames(matrix_data) %in% c('Sample Identification.1','Sample Identification.2','Sample Identification')] 


pheatmap(
 mat               = log2(heatmap_final),
 scale             = "column",
 show_rownames     = TRUE,
 drop_levels       = TRUE,
 fontsize          = 5,
 clustering_method = "complete",
 main              = "Hierachical Cluster Analysis"
)

这是我现在包含 T0 和 T1 组的代码，但我无法运行它，因为 T 值是字符。 您将如何更改代码以基本上尽可能好地重现给定的热图并改进我的热图？

all_data2 <- cbind(amino,sphingo,hexoses,phospha,lysophospha,acyl)
matrix_data <- as.matrix(all_data2[, 3:74])
rownames(matrix_data) <- all_data2$`Sample Identification`

heatmap_final <- matrix_data[,!colnames(matrix_data) %in% c('Sample Identification.1','Sample Identification.2','Sample Identification','Time point.1','Time point.2')]

pheatmap(
  mat = log2(heatmap_final),
  scale = "column",
  show_rownames = TRUE,
  drop_levels = TRUE,
  fontsize = 5,
  clustering_method = "complete",
  main = "Hierachical Cluster Analysis"
)

此外，关于如何通过对数样条插补轻松插补 NA 的任何想法，因此结果数据不会改变。

Answer 1

关于。 “T 值是字符。”：T 字符是否意味着是 TRUE 逻辑值？ 如果是这样，并且假设您正在从 CSV 文件中读取数据，那么您需要 1) 在读取时指定列类型，或 2) 使用 as 更改 data.frame 中的列类型.逻辑（）

Df$mycolumn <- as.logical(Df$mycolumn)