本文源自：微信公众号爱编程的药学生

原创：恺忻

R中有很多绘制基因表达热图的包，下面介绍其中一种较为简单的绘制方法（使用pheatmap包）。所绘制的基因可以是筛选出来的差异表达基因，也可以是自己感兴趣的基因。本推送中所使用的输入数据input.txt如下所示:

每一行为一个基因，每一列为一个样本，WT为对照组，HOM为实验组。这里值得注意的是，这组数据为RNA-seq的数据（fpkm标准化后），通常而言，这种数值几千或几百的数据都是没有取log，如果数值是在10左右的，一般是取了log之后的。我们从GEO datasets中下载的matrix数据需要在网站上阅读一下他的数据处理过程。通常在筛选差异基因或绘制热图之前，我们可以先取log，来缩小数值的变化范围。下面是绘图的代码：

library(pheatmap)#载入所需包，没有安装的需要先安装 setwd("D:\\kwkx")         #设置工作目录                           data=read.table("input.txt",sep="\t",header=T,check.names=F)#读取输入文件rownames(data)=data[,1]data=data[,-1]exp=log2(data+0.01)##以2为底取logpdf(file="heatmap1.pdf",height=8,width=5)##根据所绘制热图的大小，调整长和宽pheatmap(exp,          color = colorRampPalette(c("green", "black", "red"))(50),         cluster_cols =F,####如果需要对行也不进行聚类，可添加cluster_rows =F         show_colnames = T,##也可不显示列名         show_rownames = T,##也可不显示行名         fontsize = 12,         fontsize_row=5)dev.off()

上述代码所绘制结果如下：

现在的热图中样本数比较少，所以可以将8个样本的名称全部标出，但如果有几十或几百个样本时，这样标出这些样本就会导致画面非常不清晰。如果我们希望将样本的表型在热图中进一步进行显示，则可以使用下述代码对每个样本用不同颜色的标签表示：

library(pheatmap)setwd("D:\\kwkx")           #设置工作目录                        data=read.table("input.txt",sep="\t",header=T,check.names=F)#读取输入文件rownames(data)=data[,1]data=data[,-1]exp=log2(data+0.01)label=c(rep("WT",4),rep("HOM",4))###根据实际情况设定标签names(label)=colnames(exp)label=as.data.frame(label)pdf(file="heatmap2.pdf",height=8,width=5)pheatmap(exp,          annotation=label, ###对样本在上方加标签         color = colorRampPalette(c("green", "black", "red"))(50),         cluster_cols =F,         show_colnames = T,         show_rownames = T,         fontsize = 12,         fontsize_row=5)dev.off()

所绘制结果如下图所示：

上述便是基因表达热图的简单绘制方法。