DoHeatmap如何调节顺序

在单细胞基因可视化中，使用Seurat包的DoHeatmap函数绘制热图时，可以通过调整分组顺序来优化热图的展示效果。具体步骤如下：

1. **选择基因并转化为列表**：首先，选择感兴趣的基因并将其转化为列表。然后，将这些基因比对到原数据中。例如，可以使用以下代码：

   markers <- c("ACKR1", "RAMP2", "SELE", "VWF", "PECAM1")
   markers <- as.data.frame(markers)
   markerdata <- ScaleData(scedata, features = as.character(unique(markers$markers)), assay = "RNA")

2. **使用默认函数绘图**：接下来，使用DoHeatmap函数绘制热图。例如：

   DoHeatmap(markerdata, features = as.character(unique(markers$markers)), group.by = "celltype", assay = 'RNA')

3. **调整分组的顺序**：通过将细胞类型（或其他分组变量）转换为因子，并自定义排序，可以调整热图中分组的顺序。例如，以下代码将细胞类型按照"Endothelial"、"Fibroblast"、"Epithelial"、"Immune"和"Other"的顺序排列：

   markerdata$celltype <- factor(x=markerdata$celltype, levels = c("Endothelial","Fibroblast","Epithelial","Immune","Other"))
   DoHeatmap(markerdata, features = as.character(unique(markers$markers)), group.by = "celltype", assay = 'RNA', group.colors = c("#00BFC4","#AB82FF","#00CD00","#C77CFF"))+
     scale_fill_gradientn(colors = c("white","grey","firebrick3"))

4. **调整颜色和其他属性**：除了调整分组顺序，还可以自定义热图的颜色和其他属性。例如，可以使用ggplot2包中的scale_fill_gradientn函数来调整颜色渐变：

   DoHeatmap(markerdata, features = as.character(unique(markers$markers)), group.by = "celltype", assay = 'RNA', group.colors = c("#00BFC4","#AB82FF","#00CD00","#C77CFF"))+
     scale_fill_gradientn(colors = c("white","grey","firebrick3"))

通过以上步骤，你可以根据需要调节热图的顺序和外观，使其更符合你的分析需求。