今天給大家介紹一個很強大的包敦腔，這個包我也是只是學了冰山一角潜秋，更多的功能還是需要多查一些資料。
想必大家看文章經(jīng)臣埠矗看見這種比較漂亮的圖片吧
QQ圖片20220429191012.jpg
哦豁奈辰，這怎么畫呀，還有斜線......嗯乱豆，高級高級奖恰，所以來吧
首先加載包
#加載包，清空
library(Seurat)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(infercnv)
library(ComplexHeatmap)
library(ggpubr)
rm(list=ls())
#加載數(shù)據(jù)
scRNA_harmony <- readRDS("scRNAsub.rds")
我們看再細看這個熱圖 發(fā)現(xiàn)列是細胞 行是gene宛裕，并且細胞按照細胞類型排列瑟啃，基因按照細胞的marker gene排列 所以我們最終要做到事情就是獲取表達矩陣并進行排列處理，分成三步走
#第一步先獲得每一個celltype的marker基因
if(T){
Idents(scRNA_harmony) <- "celltype" #先ident
##提取各個celltype的marker genes
ClusterMarker <- FindAllMarkers(scRNA_harmony, assay = "RNA", slot = "data", only.pos = T,
logfc.threshold = 0.25, min.pct = 0.1)
ClusterMarker <- ClusterMarker[,c(7,1:6)]
##提取沒有核糖體的Markers
ClusterMarker_noRibo <- ClusterMarker[!grepl("^RP[SL]",
ClusterMarker$gene, ignore.case = F),]
#取top
top = 15 #可根據(jù)需要調(diào)整
TopMarkers_noRibo = ClusterMarker_noRibo %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = top, wt = avg_log2FC)
#獲取celltype的marker基因 TopMarkers_noRibo的gene那一列
}
#第二步獲取表達矩陣揩尸，并用log2來擴大差異
if(T){
dat <- GetAssayData(scRNA_harmony,assay = "RNA",slot = "counts")
dat <- as.data.frame(dat)
dat <- log2(dat+1)
} #因此得到log了的表達矩陣
#第三步蛹屿，將表達矩陣進行排序
celltype_info <- sort(scRNA_harmony$celltype) #獲得按照細胞類型排序時細胞的名字
dat <- as.matrix(dat[TopMarkers_noRibo$gene, names(celltype_info)]) #進行行列排列
開始畫圖
#給列加上顏色和注釋
library("BuenColors")
col <- jdb_color_maps[1:25] #選取了25個顏色
names(col) <- levels(celltype_info)
#畫圖
Heatmap(dat,
cluster_rows = FALSE,
cluster_columns = FALSE,
show_column_names = FALSE,
show_row_names = FALSE,
column_split = celltype_info)
#升級版
#只用文字描述可能不夠好看，最好是帶有顏色的分塊圖岩榆，
#其中里面的顏色和t-SNE或UMAP聚類顏色一致错负，才能更好的展示信息。
#為了增加聚類注釋朗恳，我們需要用到HeatmapAnnotation函數(shù)湿颅，它對細胞的列進行注釋，
#而rowAnnotation函數(shù)可以對行進行注釋粥诫。這兩個函數(shù)能夠增加各種類型的注釋油航，
#包括條形圖，點圖怀浆，折線圖谊囚，箱線圖，密度圖等等执赡，這些函數(shù)的特征是anno_xxx镰踏，
#例如anno_block就用來繪制區(qū)塊圖。
top_anno <- HeatmapAnnotation(
cluster = anno_block(gp = gpar(fill = col), # 設(shè)置填充色
labels = levels(celltype_info),
labels_gp = gpar(cex = 0.5, col = "white"))) # 設(shè)置字體
#其中anno_block中的gp參數(shù)用于設(shè)置各類圖形參數(shù)沙合，labels設(shè)置標簽奠伪，
#labels_gp設(shè)置和標簽相關(guān)的圖形參數(shù)。可以用?gp來了解有哪些圖形參數(shù)绊率。
Heatmap(dat,
cluster_rows = FALSE,
cluster_columns = FALSE,
show_column_names = FALSE,
show_row_names = FALSE,
column_split = celltype_info,
top_annotation = top_anno, # 在熱圖上邊增加注釋
column_title = NULL ) # 不需要列標題
#突出重要基因+改顏色
#由于基因很多直接展示出來谨敛，根本看不清，我們可以強調(diào)幾個標記基因滤否。
#用到兩個函數(shù)是rowAnnotation和anno_mark
#將不同類群的marker基因記下（想展示的基因）
#我們需要給anno_mark提供基因所在行即可脸狸。
mark_gene <- c("FCER1G","AIF1","LY2","S100A2","GSTA","MFAP5","CD3E","CCL5","DARC","CXCR4","SFN","COL1A2","CD3D","VWF","CD83","CNN1")
gene_pos <- which(rownames(dat) %in% mark_gene)
row_anno <- rowAnnotation(mark_gene = anno_mark(at = gene_pos,
labels = mark_gene))
#修改顏色
library(circlize)
col_fun = colorRamp2(c(0, 2, 4), c("green", "white", "red"))
#我們限定值為 0 映射為 green，2 映射為 white藐俺，4 映射為 red炊甲。
#在這之間的值以線性內(nèi)插的方式獲取到相應(yīng)的值，如果值超出了 [-2,2] 范圍
Heatmap(dat,
col = col_fun,
cluster_rows = FALSE,
cluster_columns = FALSE,
show_column_names = FALSE,
show_row_names = FALSE,
column_split = celltype_info,
top_annotation = top_anno,
right_annotation = row_anno,
column_title = NULL)
#調(diào)增圖例位置
#目前的熱圖還有一個問題欲芹，也就是表示表達量范圍的圖例太占位置了卿啡，有兩種解決方法
#方法一
#參數(shù)設(shè)置show_heatmap_legend=FALSE直接刪掉
#利用heatmap_legend_param參數(shù)更改樣式
Heatmap(dat,
cluster_rows = FALSE,
cluster_columns = FALSE,
show_column_names = FALSE,
show_row_names = FALSE,
column_split = celltype_info,
top_annotation = top_anno,
right_annotation = row_anno,
column_title = NULL,
heatmap_legend_param = list(
title = "log2(count+1)",
title_position = "leftcenter-rot" #這里可以change圖例的位置
))
#方法二
#因為ComplextHeatmap是基于Grid圖形系統(tǒng)，因此可以先繪制熱圖耀石，然后再用grid::draw繪制圖例牵囤，
#從而實現(xiàn)將條形圖的位置移動到圖中的任意位置爸黄。
#先獲取繪制熱圖的對象
p <- Heatmap(dat,
cluster_rows = FALSE,
cluster_columns = FALSE,
show_column_names = FALSE,
show_row_names = FALSE,
column_split = celltype_info,
top_annotation = top_anno,
right_annotation = row_anno,
column_title = NULL,
show_heatmap_legend = FALSE
)
#根據(jù)p@matrix_color_mapping獲取圖例的顏色的設(shè)置滞伟，然后用Legend構(gòu)建圖例
p@matrix_color_mapping
col_fun <- circlize::colorRamp2(c(0, 1, 2 ,3, 4),
c("#0000FFFF", "#C3A5F7FF", "#D8C6F3FF", "#FFB8A4FF", "#FF1D0BFF"))
#用legend構(gòu)建圖例
lgd <- Legend(col_fun = col_fun,
title = "log2(count+1)",
title_gp = gpar(col="white", cex = 0.75),
title_position = "leftcenter-rot",
#direction = "horizontal"
at = c(0, 1, 4),
labels = c("low", "median", "high"),
labels_gp = gpar(col="white")
)
#繪制圖形
grid.newpage() #新建畫布
draw(p) # 繪制熱圖
draw(lgd, x = unit(0.05, "npc"),
y = unit(0.05, "npc"),
