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DoHeatmap作图设置

时间: 2024-10-20 21:07:34 浏览: 48

DoHeatmap是Seurat包中用于绘制热图的函数，它能够将高维数据可视化为二维矩阵形式。通过热图可以展示基因在不同细胞中的表达情况，常用于单细胞RNA测序数据的可视化。下面将介绍如何使用DoHeatmap进行作图设置： 1. **基本用法** - **载入数据和包**：首先需要加载相应的R包和数据集。常用的包包括Seurat、ggplot2等。 ```R library(Seurat) library(ggplot2) library(viridis) library(RColorBrewer) load("sce.anno.RData") ``` 2. **计算标记基因** - 使用FindAllMarkers或FindTopMarkers函数计算每个细胞群的标记基因。 ```R all_markers <- FindAllMarkers(object = sce2) top5 <- all_markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(5, avg_log2FC) ``` 3. **绘制初始热图** - 使用DoHeatmap函数绘制基础热图。 ```R DoHeatmap(sce2, features = top5$gene) ``` 4. **调整标签和颜色** - 可以通过label参数控制是否显示行和列标签。 - 使用group.by参数对热图进行分组，并自定义每组的颜色。 ```R DoHeatmap(sce2, features = as.character(unique(top5$gene)), group.by = "celltype", assay = "RNA", group.colors = c("#C77CFF","#7CAE00","#00BFC4")) + scale_fill_gradientn(colors = c("navy","white","firebrick3")) ``` 5. **高级美化** - 可以使用ggplot2进一步美化热图，例如调整颜色梯度、添加图例等。 ```R DoHeatmap(sce2, features = as.character(unique(top5$gene)), group.by = "celltype", assay = "RNA") + scale_fill_gradientn(colors = c("navy","white","firebrick3")) + theme(legend.position = "right") ``` 6. **保存热图** - 使用ggsave或其他图形设备函数保存生成的热图。 ```R ggsave("heatmap.pdf", width = 14, height = 10) ```

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