Rで解析：ヒートマップの描写に便利です！「fheatmap」パッケージ

公開日 2015-12-11

Rの解析に役に立つ記事

ggplot2を利用してヒートマップを描写するパッケージです。他のパッケージと比べ、行列に付与するカラーバーデータの描写が便利です。

参考までに、これまで「からだにいいもの」で紹介しているheatmap作成のパッケージのいくつかを紹介します。

・Rで解析：カレンダーをヒートマップ化。「openair」パッケージ
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-261/

・Rで解析：インタラクティブなヒートマップ！D3.jsを利用した「d3heatmap」パッケージの紹介
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-122/

・Rとウェブ解析：ggplot2でプロットするヒートマップ「gapmap」パッケージ
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-28/

・Rとウェブ解析：簡単HeatMapパッケージ「pheatmap」の紹介
　https://www.karada-good.net/analyticsr/r-68/

パッケージバージョンは1.1.4。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。

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パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("fheatmap")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("fheatmap")

###データ例の作成#####
set.seed(1234)
n <- 10
#データ分の空listを作成
TestData <- vector("list", n)
for(i in seq(n)){

  TestData[[i]] <- sample(1:5, n, replace = TRUE)

}
TestData <- data.frame(TestData)
rownames(TestData) <- paste0("Group", seq(n))
colnames(TestData) <- paste0("Data", seq(n))
########

#heatmapの描写
###距離計算法を指定:cluster_distance_rows,cluster_distance_colsオプション
#計算にはdistコマンドが使われています
#設定可能な計算方法:euclidean(ディフォルト),maximum,manhattan,
#canberra,binary,minkowski
########
###クラスタリング法を指定:clustering_methodオプション
#計算にはhclustコマンドが使われています
#設定可能な計算方法:ward.D(ディフォルト),ward.D2,single,
#complete,average,mcquitty,median,centroid
########
#タイルの色を設定:mat_colorオプション
#基本的なplot
fheatmap(TestData, title = "Test Heatmap", title_fontsize = 6,
         title_color = "red", title_fontface = "italic",
         #mat_color = c("green", "yellow","red"),
         cluster_distance_rows = "euclidean",
         cluster_distance_cols = "euclidean",
         clustering_method = "ward.D")

#列側にカラーバーを追加:annotation_rowオプション
#行側はannotation_colオプション
###追加データ例#####
AddRowData <- data.frame(ChrData = sample(c("G1", "G2", "G3"), n, replace = TRUE),
                         IntData = sample(1:3, n, replace = TRUE))
rownames(AddRowData) <- paste0("Group", seq(n))
########
#列側にカラーバーを追加してplot
fheatmap(TestData, annotation_row = AddRowData)

#列側カラーバーの色を指定:annot_row_colorオプション
#行側はannot_row_coloオプション
#annotation_rowオプションと同じ行名にする
###追加データ例#####
AddRowColData <- data.frame(ChrData = sample(c("yellow", "red", "black"), n, replace = TRUE),
                            IntData = sample(NA, n, replace = TRUE))