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funkyheatmap |临床+组学+分组数据可视化“神器”,时髦的热图

生信补给站 2023-12-29 原文

|本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/04FA3O4QVwg9CNtHBWbUYw

临床数据一般是使用图表汇总Table1的方式进行展示,例如R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表 或者 gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器”

今天介绍一个可视化展示方式,funkyheatmap-R包 , 可以为基准数据生成热图式可视化的函数,可以使用列和行的注释对其进行微调 。效果如下

图片

一 载入R包,数据

首先安装funkyheatmap 包,

1)先使用mtcars 数据绘制

#devtools::install_github("dynverse/dynbenchmark/package")
图片

使用mtcars类似的数据进行绘制即可,默认情况下绘制每一列的信息,后面就是参数修改以期达到封面图的效果。

下面使用dynbenchmark_data的数据进行详细的调试 绘制。

2)载入dynbenchmark_data数据(2019 NBT :A comparison of single-cell trajectory inference methods )

data("dynbenchmark_data")
图片

二 绘制funky heatmap

想达到封面图的效果,需要一系列的设置。

1 , 设置row_info 和 row_group

row_info选择待展示的行(此处即为id列各种方法),此处为全部展示,可是使用filter筛选想展示的行

row_groups是行group(此处为各种方法的类型),对应下图的红框部分

row_info <-
图片

2 ,设置column_info

设置列的信息,定义需要展示的列以及对应的一些属性信息

column_info <- tribble( # tribble_start

主要有以下几列:

group:列的分组;

id:data中的列名字;

name:图中展示的名字;

geom:集合图形,展示方式 (如果有多个属性(rect 和 text)需要展示则分为多行,如scaling_predtime);

palette:调色板信息;

3,设置column_groups

将上述column_info的列,根据对应的group ,设置group的 “Category”和大一级的 Experiment 信息。

column_groups <- tribble(

Experiment:group的Experiment信息(下图红框

Category:group的Category信息(下图绿框

group:列的分组(同column_info中的group)

palette:group使用何种palette

图片

4,设置 palettes

设置不同palette的颜色

error_reasons <- tibble(

5,绘制funky heatmap

完成上述设置后终于可以绘制funky heatmap了

g <- funky_heatmap(
图片

OK,这样每个患者(id)的临床信息,组学信息,分组信息,就都可以可视化展示了!

参考资料:

http://funkyheatmap.dynverse.org/

http://funkyheatmap.dynverse.org/articles/dynbenchmark.html

◆ ◆ ◆ ◆ ◆

更多精心内容详见:精心整理(含图PLUS版)|R语言生信分析,可视化(R统计,ggplot2绘图,生信图形可视化汇总)

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