ComplexHeatmap的分组聚类怎么用

ComplexHeatmap 是一个在 R 语言中用于制作复杂热图的软件包。在制作复杂热图时，分组聚类是一个非常重要的步骤，可以将矩阵中的样本或变量进行聚类，并将其按照一定的顺序排列，使得热图更加易于观察和解释。

下面是使用 ComplexHeatmap 进行分组聚类的基本步骤：

1. 导入数据并进行必要的预处理，例如标准化、去除缺失值等。

2. 使用 `dist()` 函数计算样本或变量之间的距离。

3. 使用 `hclust()` 函数进行层次聚类，并指定所需的聚类方法和距离度量。

4. 使用 `row_order` 或 `column_order` 参数将矩阵中的行或列按照聚类结果排序。

5. 使用 `Heatmap()` 函数制作热图，并将上一步得到的排序结果作为参数传递给 `row_order` 或 `column_order`。

例如，以下代码展示了如何使用 ComplexHeatmap 进行分组聚类：

library(ComplexHeatmap)

# 导入数据并进行必要的预处理
data <- read.table("data.txt", header=TRUE, row.names=1)
data_norm <- t(scale(t(data)))   # 对行进行标准化

# 计算样本之间的距离并进行层次聚类
dist_mat <- dist(data_norm, method="euclidean")
hc_res <- hclust(dist_mat, method="complete")

# 将行按照聚类结果排序，并制作热图
Heatmap(data_norm, name="Expression", row_order=hc_res$order, show_row_names=FALSE)

这段代码将导入一个名为 "data.txt" 的数据集，并对其进行行标准化。然后，使用 Euclidean 距离计算样本之间的距离，使用 Complete linkage 进行层次聚类。最后，将行按照聚类结果排序，并制作热图。