发布日期：2024-09-30 19:53    点击次数：198

前情摘要

在上期的推文细胞类群marker基因识别及可视化扫尾的时候筋膜枪 自慰，提到了五种基本可视化Marker基因的相貌

图片筋膜枪 自慰

那这期一谈来了解一下DoHeatmap函数的参数缔造，以及在可视化marker基因有什么不错调度修改的场地。

DoHeatmap常用参数

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常用参数object：输入的seurat对象features：要绘图的基因向量，不错是marker基因也不错需要可视化的基因集cells：要绘图的细胞，默许是全部的细胞slot = "scale.data"：指定使用的数据，默许使用的是scale.data分组信息实时势group.by = "ident"：分组的依据，不错自行遴聘，默许是active.ident的实质group.bar：添加分组信息的时势条group.colors：指定分组时势条的时势group.bar.height = 0.02：缩放时势条的高度标签信息label = TRUE：分组信息的标签size = 5.5：文本字体的代销hjust = 0：水平对王人vjust = 0：垂直对王人angle = 45：歪斜的角度分隔线draw.lines = TRUE：用线将各组信息分隔lines.width = NULL：分隔线的宽度DoHeatmap可视化及好意思化获得marker基因径直可视化

用到的数据，照旧seurat官网pbmc-3k的示例数据

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走完基本的降维聚类分群，然后使用FindAllMarkers分析获得全部亚群的marker基因，然后遴聘top5的marker基因进行可视化

pbmc.markers <- FindAllMarkers(pbmc， only.pos = TRUE， min.pct = 0.25，  logfc.threshold = 0.25， verbose = FALSE)top5 = pbmc.markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 5， wt = avg_log2FC)g = unique(top5$gene)#五种相貌可视化marker基因DoHeatmap(pbmc，features = g) + NoLegend()

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径直可视化的恶果图有些不错调度的点：

标签角度：默许参数会导致部分标签信息展示不全脸颜色整：默许时势有点不好意思瞻念top5基因时势在对应亚群莫得很明显，因为莫得scale是以展示莫得很明显细胞数目太多，不错研究抽样展示，不展示太具体的细胞CD4 T的marker基因在naive和memory间亮度不明显，可能因为marker基因不够特异，后续不错再细分1. 调度时势和标签角度

因为默许参数的标签的角度是angle = 45是以是向右歪斜的，导致Platelet标签会披露不全

不错调动一下横轴标签的成列章程不错调动一下歪斜的角度

#调动标签的成列章程pbmc$cell_type <- factor( x= pbmc$cluster_by_counts ，c("Naive CD4 T"， "CD14+ Mono"， "Memory CD4 T"，                                                       "B"， "CD8 T"，"FCGR3A+ Mono"， "Platelet"， "NK"， "DC"))#调度歪斜角度和时势DoHeatmap(pbmc，features = g，group.by = "cell_type"，group.colors = mycolors，          size = 3，angle = -50，hjust=0.8) +   scale_fill_gradientn(colors = c("white"，"grey"，"firebrick3"))

使用group.colors调度分组时势——不错缔造和umap图同样的时势，使用scale_fill_gradientn调度热图的时势，一般缔造三个时势

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2. 再行scale何况抽样展示

正好意思瞻念到群里有一又友在问，为什么选了top5基因进行可视化的时候，平时会发现展示的时候只剩下3到4个基因？

之前作念细胞类群醒目top5基因的dotplot的时候延续发现剩3个4个基因，我合计是这一步2000筛除了

因为DoHeatmap中默许slot = "scale.data" ，也等于用的数据是ScaleData后的恶果数据集。而FindAllMarkers中默许slot = "data" ，也等于用的数据是NormalizeData后的数据集。

因此就可能会形成DoHeatmap画热图时，不在前2000个高变基因中的marker不出当今热图中。不错基于top基因再行scale，何况抽样展示，不展示全部的细胞

#基于top基因再行scale并迅速抽样pbmc.Scale <- ScaleData(subset(pbmc，downsample=100)，features = g )  DoHeatmap(pbmc.Scale，          features = g，          group.by = "cell_type"，size = 3，          assay = 'RNA'， label = T)+  scale_fill_gradientn(colors = c("white"，"grey"，"firebrick3"))

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3.是否展示图例

一般是默许展示图例的，如若不思展示的话不错加上NoLegend()，遴聘不展示图例

DoHeatmap(pbmc.Scale，          features =  g，          group.by = "cell_type"，size = 3，          assay = 'RNA'， label = T)+NoLegend()+  scale_fill_gradientn(colors = c("white"，"grey"，"firebrick3"))

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小结

这期推文主要整理了一下DoHeatmap的常用参数，以及基于DoHeatmap的参数咱们不错进行的一些图片调度与好意思化。

好多一又友在进行热图可视化的时候筋膜枪 自慰，会遴遴聘到Complexheatmap包，进行好意思化。那下期不错一谈来学习一下使用Complexheatmap绘图热图。

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