pheatmap()条件分组中的小故障，以及其他混淆点

Question

我想在我为DGE制作的热图上标注我的病情。这段代码：

mat <- assay(rld)[topVarGenes,]
condition = c("black", "orange")
names(condition) = c("Dark", "Light")
ann_colors = list(condition = condition)
pheatmap(mat, color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 7, name = "RdYlBu")))(24), annotation_colors = ann_colors[1], border_color = "grey60", fontsize = 12, scale = "row")

生成此热图：

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但是，这个热图没有我想要的列上面标注的条件。所以我尝试了这段代码：

annotation <- data.frame(annotation)
    pheatmap(mat, annotation = annotation, color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 7, name = "RdYlBu")))(24), border_color = "grey60", fontsize = 12, scale = "row")

这几乎可以工作，但不使用我想要标记的条件的颜色(样本1-3是“暗”条件，并将被标记为黑色，样本4-6是“亮”条件，将被标记为橙色)。这张图还包括一个时髦的列标签，在条件下的样本，这是多余的，我不知道如何摆脱它。此外，data.frame(注释)是我导入的样本和相应条件的excel表。

将annotation_colors添加回代码：

 pheatmap(mat, annotation = annotation, color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 7, name = "RdYlBu")))(24), annotation_colors = ann_colors, border_color = "grey60", fontsize = 12, scale = "row")

产生此错误：Error in convert_annotations(annotation_col, annotation_colors) : Factor levels on variable condition do not match with annotation_colors

最后，我尝试了我在堆栈溢出post中找到的这段代码来定义注释，它让R使用正确的颜色，但它们的顺序不正确，因为%% 2==0导致它将每隔一个样本标记为“轻”，但我想不出还有什么可做的。代码如下：

annotation <- data.frame(condition = factor(1:6 %% 2==0, labels = c("Dark", "Light")))

非常感谢您的帮助！

Answer 1

在小插曲中不是很清楚，但你可以按照下面的步骤生成正确的data.frame和列表，没有理由不工作：

首先，我做一个像你这样的矩阵：

library(pheatmap)
M = cbind(matrix(runif(30,min=0,max=0.5),ncol=3),
matrix(runif(30,min=0.3,max=0.8),ncol=3))
rownames(M) = paste0("row",1:10)
colnames(M) = paste0("sample",1:6)

假设前3列是“亮”的，后3列是“暗”的。我们为此创建一个data.frame，重要的是使行名与矩阵的列名称相匹配：

ann_column = data.frame(
condition = rep(c("light","dark"),each=3))
rownames(ann_col) = colnames(M)

ann_column
  condition
1     light
2     light
3     light
4      dark
5      dark
6      dark

现在，对于颜色，您需要一个列表，名称需要与上面的数据框匹配，并且在灯光内部，您可以指定哪个因子与什么颜色匹配，因此：

ann_colors = list(condition = c(dark="black",light="orange"))

我们把它画出来：

pheatmap(M,annotation_col=ann_col,annotation_colors=ann_colors)

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