Как развернуть дендограмму в heatmap.Два

У меня есть следующая тепловая карта с такой дендрограммой.

Полные данные находятсяздесь .

Проблема в том, что дендрограмма слева раздавлена. Как я могу отменить (развернуть) его, не изменяя размер столбца тепловой карты?

Введите описание изображения здесь

Он генерируется с помощью следующего кода: 

#!/usr/bin/Rscript
library(gplots);
library(RColorBrewer);


plot_hclust  <- function(inputfile,clust.height,type.order=c(),row.margins=70) {

    # Read data
    dat.bcd <- read.table(inputfile,na.strings=NA, sep="t",header=TRUE);


    rownames(dat.bcd) <- do.call(paste,c(dat.bcd[c("Probes","Gene.symbol")],sep=" "))
    dat.bcd <- dat.bcd[,!names(dat.bcd) %in% c("Probes","Gene.symbol")] 
    dat.bcd <- dat.bcd

    # Clustering and distance function
    hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")
    distfunc <- function(x) dist(x,method="maximum")


    # Select based on FC, as long as any of them >= anylim

    anylim <- 2.0
    dat.bcd <- dat.bcd[ apply(dat.bcd, 1,function(x) any (x >= anylim)), ]


    # Clustering functions
    height <- clust.height; 

    # Define output file name
    heatout <- paste("tmp.pafc.heat.",anylim,".h",height,".pdf",sep="");


    # Compute distance and clusteirn function
    d.bcd <- distfunc(dat.bcd)
    fit.bcd <- hclustfunc(d.bcd)


    # Cluster by height
    #cutree and rect.huclust has to be used in tandem
    clusters <- cutree(fit.bcd, h=height) 
    nofclust.height <-  length(unique(as.vector(clusters)));

    myorder <- colnames(dat.bcd); 
    if (length(type.order)>0) {
     myorder <- type.order
    }

    # Define colors
    #hmcols <- rev(brewer.pal(11,"Spectral"));
    hmcols <- rev(redgreen(2750));
    selcol <- colorRampPalette(brewer.pal(12,"Set3"))
    selcol2 <- colorRampPalette(brewer.pal(9,"Set1"))
    sdcol= selcol(5);
    clustcol.height = selcol2(nofclust.height);

    # Plot heatmap
    pdf(file=heatout,width=20,height=50); # for FC.lim >=2
    heatmap.2(as.matrix(dat.bcd[,myorder]),Colv=FALSE,density.info="none",lhei=c(0.1,4),dendrogram="row",scale="row",RowSideColors=clustcol.height[clusters],col=hmcols,trace="none", margin=c(30,row.margins), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0),keysize=0.3);
    dev.off();


}
#--------------------------------------------------
# ENd of functions 
#-------------------------------------------------- 

plot_hclust("http://pastebin.com/raw.php?i=ZaGkPTGm",clust.height=3,row.margins=70);
3 3
heatmap

3 ответа:

В вашем случае данные имеют длинный хвост, который ожидается для данных экспрессии генов (логнормальных). 

data <- read.table(file='http://pastebin.com/raw.php?i=ZaGkPTGm', 
                   header=TRUE, row.names=1)

mat <- as.matrix(data[,-1]) # -1 removes the first column containing gene symbols
Как видно из квантильного распределения, гены с наибольшей экспрессией расширяют диапазон от 1,5 до более 300. 
quantile(mat)

#     0%     25%     50%     75%    100% 
#  0.000   0.769   1.079   1.544 346.230

Когда иерархическая кластеризация выполняется на нескаленных данных, результирующая дендрограмма может показать смещение в сторону значений с наибольшим выражением, как показано в вашем примере. Это заслуживает либо логарифмического, либо преобразование z-score, среди многих (Ссылка). Ваш набор данных содержит values == 0, что является проблемой для преобразования журнала, так как log(0) не определено.

Преобразование Z-баллов (ссылка ) реализована в heatmap.2, но важно отметить, что функция вычисляет матрицу расстояний и запускает алгоритм кластеризации перед масштабированием данных. Следовательно, опция scale='row' не влияет на результаты кластеризации, см. мой предыдущий пост (различия в heatmap / clustering defaults in R ) для получения более подробной информации.

Я бы предложил вам масштабировать ваши данные Перед запуском heatmap.2: 

# scale function transforms columns by default hence the need for transposition.
z <- t(scale(t(mat))) 

quantile(z)

#         0%        25%        50%        75%       100% 
# -2.1843994 -0.6646909 -0.2239677  0.3440102  2.2640027 

# set custom distance and clustering functions
hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")
distfunc <- function(x) dist(x,method="maximum")

# obtain the clusters
fit <- hclustfunc(distfunc(z))
clusters <- cutree(fit, 5) 

# require(gplots)
pdf(file='heatmap.pdf', height=50, width=10)
heatmap.2(z, trace='none', dendrogram='row', Colv=F, scale='none', 
             hclust=hclustfunc, distfun=distfunc, col=greenred(256), symbreak=T,
             margins=c(10,20), keysize=0.5, labRow=data$Gene.symbol,
             lwid=c(1,0.05,1), lhei=c(0.03,1), lmat=rbind(c(5,0,4),c(3,1,2)),
             RowSideColors=as.character(clusters))
dev.off()

Также смотрите дополнительные сообщения здесь и здесь , которые объясняют, как установить макет тепловой карты через lmat, lwid и lhei параметры.

Полученная тепловая карта показана ниже (метки строк и столбцов опущены):

Введите описание изображения здесь

7

Насколько я могу судить, у вас могут быть некоторые выбросы в вашем наборе данных (объекты в самом низу). Попробуйте следующее:

  1. Удаление выбросов из набора данных
  2. логарифмический масштаб вашего расстояния, чтобы дать меньше внимания экстремальным значениям
0

Преобразование Zscore легко с помощью пакета 'fheatmap', используя параметр 'scale'. Проверьте пакет "fheatmap". Высота dendograms может быть расширена за счет увеличения с холста(в формате PDF). http://cran.r-project.org/web/packages/fheatmap/index.html

0