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pheatmap 与 complexheatmap
ComplexHeatmap 实战 参数介绍里面很丰富，但具体细节可能需要多做几张图才能慢慢体会！ 下载及练习使用的矩阵在下面代码： #下载可以通过GitHub和biocmanage两种，前者最新版本，后者稳定版本 library(devtools) install_github("jokergoo/ComplexHeatmap ") sessionInfo() library(ComplexHeatmap) #这个矩阵是官方document提供的 set.seed(123) nr1 = 4; nr2 = 8; nr3 = 6; ,pal_nejm()(8)[4],pal_nejm()(8)[5],pal_nejm()(8)[6]) names(cluster) <- c("A","B","C1","C2") library(ComplexHeatmap
56330编辑于 2021-12-06 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
ComplexHeatmap做heatmap
BiocManager::install("ComplexHeatmap") library(ComplexHeatmap) 输入的数据为表达矩阵，这里选用seurat数据，所以用GetAssayData 参考： https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/a-single-heatmap.html#heatmap-split https
1.2K30发布于 2020-07-13 - 来自专栏BioIT爱好者
从 pheatmap 无缝迁移至 ComplexHeatmap
pheatmap 用户群能够迅速并且无痛的迁移至 ComplexHeatmap，从 2.5.2 版本开始，我在 ComplexHeatmap 包中加入了一个pheatmap()函数，它涵盖了pheatmap 同时，ComplexHeatmap::pheatmap()函数也能使用 ComplexHeatmap 独有的功能，比如对行和列进行切分，加入自定义的 annotation，多个热图和 annotation ComplexHeatmap::pheatmap()包含了pheatmap::pheatmap()中所有的参数，这意味着，当你从 pheatmap 迁移至 ComplexHeatmap 时，你无需添加任何额外的步骤 library(ComplexHeatmap) # 注意这是ComplexHeatmap::pheatmap pheatmap(test) 在ComplexHeatmap::pheatmap()中， 同时我也使用了 ComplexHeatmap 中提供的一个简单的帮助函数ComplexHeatmap::compare_pheatmap()。
1.3K20发布于 2021-10-15 - 来自专栏生信宝典
ComplexHeatmap |理解绘图逻辑绘制热图
知识学杂了也可以融会贯通，下面看看的Complexheatmap绘图逻辑，应该会对理解数据、图形、程序有些新的体会。 在他的GitHub有十分详细的说明 (https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap)。 定制化 ComplexHeatmap十分灵活，可以自定义多种参数绘制热图。 ComplexHeatmap允许数据中含有NA,只需要通过参数na_col来控制NA的颜色。 ComplexHeatmap提供了多种颜色空间选项，可以根据自身数据不断调整，选取合适的颜色空间。
3K42发布于 2019-10-21 - 来自专栏生信补给站
ComplexHeatmap|绘制单个热图-I
ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图，能满足日常以及文章所需，本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。 单个热图由热图主体和热图组件组成。 一 载入数据，R包 1.1 载入ComplexHeatmap包 #if (! ") library(ComplexHeatmap) 1.2 载入数据 为更贴近生信使用场景，直接使用内置的基因表达数据 expr = readRDS(paste0(system.file(package = "ComplexHeatmap"), "/extdata/gene_expression.rds")) #查看数据 str(expr) expr[1:4,c(1:4,25:27)] ? 2.3 聚类 聚类是热图可视化的关键组成部分，在ComplexHeatmap包中可以非常灵活的进行设置。
1.7K10发布于 2021-06-24 - 来自专栏生信菜鸟团
ComplexHeatmap包更新支持pheatmap转换
现在ComplexHeatmap 迎来新版本升级，支持pheatmap 参数转换。 新增的 ComplexHeatmap::pheatmap()该功能实际上将中的所有参数映射pheatmap::pheatmap()到中的适当参数ComplexHeatmap::Heatmap()，这意味着可以直接将它转换为一个复杂的热图 [4q9i82xd5w.png] install_github("jokergoo/ComplexHeatmap", force = TRUE) ComplexHeatmap复杂热图 单个热图由热图主体和热图组件组成 [2386jq7mkw.png] 所述ComplexHeatmap包是在面向对象的方式实现。 ComplexHeatmap是在网格系统下实现的，因此用户需要了解基本的网格功能才能充分利用该软件包。
2.8K10发布于 2020-05-18 - 来自专栏生信宝典
利用ComplexHeatmap绘制热图(一)
知识学杂了也可以融会贯通，下面看看的Complexheatmap绘图逻辑，应该会对理解数据、图形、程序有些新的体会。 在他的GitHub有十分详细的说明 (https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap)。 定制化 ComplexHeatmap十分灵活，可以自定义多种参数绘制热图。 ComplexHeatmap允许数据中含有NA,只需要通过参数na_col来控制NA的颜色。 ComplexHeatmap提供了多种颜色空间选项，可以根据自身数据不断调整，选取合适的颜色空间。
3.7K20发布于 2018-11-05 - 来自专栏优雅R
使用ComplexHeatmap绘制3D热图
起因 ComplexHeatmap包有一个densityHeatmap()函数用来对一组分布进行可视化。 例如下面的例子： library(ComplexHeatmap) set.seed(123) mat = matrix(rnorm(500), ncol = 10) colnames(mat) = letters 在R图形系统中，我们也可以使用histogram来可视化分布，因此从ComplexHeatmap版本2.7.9开始，我新加了一个函数frequencyHeatmap()，就像是一个histogram版本的 下面一节我将会介绍如何在ComplexHeatmap包中集成3D热图功能的。 3D热图的实现 首先，我们要能画3D的柱子，这可以通过新函数bar3D()实现。 最后，InteractiveComplexHeatmap包可以将任何通过ComplexHeatmap生成的热图转变为一个Shiny app，那么Heatmap3D()生成的热图也同样可以。
2.7K20发布于 2021-04-07 - 来自专栏生信菜鸟团
用 ComplexHeatmap 包绘制复杂热图
早已听师兄推荐过 ComplexHeatmap 包的强大之处，今天有空就把他学了一下（虽然在前两天我已经用 ggplot 和 Y 叔的 aplot 搞定了）。 安装 if (! ") 热图组成 在 ComplexHeatmap 中单个热图由热图主体和热图组件组成。 ComplexHeatmap 通过 grid 绘图系统实现，所以需要对基本的 grid 函数有一定了解才能充分利用这个包。 library(ComplexHeatmap)library(circlize)expr = readRDS(system.file(package = "ComplexHeatmap", "extdata ComplexHeatmap 的文档写的非常详细，强烈建议大家多看看文档。 参考： •https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
8.2K52发布于 2021-01-18 - 来自专栏生信菜鸟团
【ComplexHeatmap】Nature的突变热图还是太全面了
文章对应的数据并没有公开，但是我们可以生成虚拟数据来复现一下，后面可以把自己的数据放进来试试看——
25700编辑于 2025-07-17 - 来自专栏生信补给站
ComplexHeatmap|根据excel表绘制突变景观图（oncoplot）
有多种展示和统计maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot（瀑布图）和maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总，分析和可视化，如果只有多个样本的基因突变与否的excel，不用担心，也可以用complexheatmap requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) # install.packages("BiocManager") #BiocManager::install("ComplexHeatmap ") #install.packages("openxlsx") #install.packages("circlize") #后面直接加载即可 library(openxlsx) library(ComplexHeatmap 更多参数： https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap
2.4K20发布于 2020-08-05 - 来自专栏作图丫
ComplexHeatmap 绘制全基因组突变景观图
ComplexHeatmap R包是Zuguang Gu编写的，也是现在文章中利用的较多的R包。 这个包能实现的功能很强大，今天给大家介绍一下利用ComplexHeatmap R包中的oncoprint绘制突变景观图。 文件格式 1、突变矩阵文件 2、排序文件 二、代码和绘图释义 首先需要安装：打开网址http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/ComplexHeatmap.html 安装成功后，输入加载命令 library(ComplexHeatmap) library(circlize) mat = read.table(system.file("extdata", package = "ComplexHeatmap", "tcga_lung_adenocarcinoma_provisional_ras_raf_mek_jnk_signalling.txt"),
1.3K40编辑于 2022-03-29 - 来自专栏医学和生信笔记
超详细的R语言热图绘制之complexheatmap：01
原文请见：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/ 第一章 简介 复杂热图可用于展示同一个数据集或不同数据集之间的关系或揭示内部规律 ComplexHeatmap包可提供灵活的热图展示及高度自定义的注释图形。 1.1 设计理念 一个完整的热图由热图主体和热图组件构成。 更多例子 第二章 单个热图 单个热图是最常见的可视化图形，虽然ComplexHeatmap包的闪光点是可以同时绘制多个热图，但是作为基本图形，对单个热图的绘制也是很重要的。 library(ComplexHeatmap) ## 载入需要的程辑包：grid ## ======================================== ## ComplexHeatmap https://github.com/jokergoo/ComplexHeatmap ## Documentation: http://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference
5.6K32编辑于 2022-05-30 - 来自专栏生信补给站
RNAseq | ComplexHeatmap绘制临床数据热图（所见即所得）
这里介绍使用ComplexHeatmap直接完成该图。 一 载入R包，数据 使用前面系列推文的TCGA-SKCM的临床数据和随访数据，以及经过lasso模型计算的风险评分结果 。 library(tidyverse) library(ComplexHeatmap) library(ggsci) #颜色 library(circlize) #连续颜色 #载入数据 load("Expr_phe_cli_riskscore.RData 二 临床指标热图可视化 1，直接绘制 使用ComplexHeatmap绘制临床数据注释图 ，重点在于构建一个和临床数据相同列的0矩阵 。
2.2K20编辑于 2024-04-24 - 来自专栏R语言及实用科研软件
🤥 ComplexHeatmap | 你的热图注释还挤在一起看不清吗！？
这里提供一种基于ComplexHeatmap的解决方案，大家往下看吧。 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(circlize) library(ComplexHeatmap) 3示例数据 这里我们随机生成一个矩阵
1.8K40编辑于 2023-02-24 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
Biotechnol.学作图:R语言ComplexHeatmap热图展示TCGA-BRCA数据集概况
的帮助文档 https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/ ComplexHeatmap安装 BiocManager::install ("ComplexHeatmap") 组图代码 library(ComplexHeatmap) years.colors <- c( 'green', 'purple4', 'blue years.colors) <- c( '2009', '2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015' ) H.year <- ComplexHeatmap years.colors) <- c( '2009', '2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015' ) H.year <- ComplexHeatmap colorRampPalette( RColorBrewer::brewer.pal(11, 'BrBG')[-6] ) color.tss <- colfunc(n.tss) H.tss <- ComplexHeatmap
62910编辑于 2023-01-06 - 来自专栏生信补给站
scRNA｜ComplexHeatmap自定义单细胞转录组celltype-level 热图可视化
一 载入R包，数据 使用之前注释过的sce.anno.RData数据 ，后台回复 anno 即可获取 library(ComplexHeatmap) library(circlize) library sce2) marker_gene <- all_markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(3, avg_log2FC) head(marker_gene) 二 ComplexHeatmap Gaussian", method = "gsva", parallel.sz=1) head(gsva.kegg) 4，构建注释信息 ComplexHeatmap 可以自定义绝大多数的注释信息，信息非常多，这里简单介绍下 热图，柱形图，点图，色块几种常见的注释方式，更多的相见官网About | ComplexHeatmap Complete Reference ( 参考资料： About | ComplexHeatmap Complete Reference (jokergoo.github.io)
2.9K32编辑于 2023-09-26 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
R语言ComplexHeatmap包做热图：热图每隔三行分开一小段
后来想起来R语言里有一个做热图功能非常强大的R包ComplexHeatmap应该能够实现这个目的，所以查了一下这个R包的帮助文档，找到了实现办法。 参考文档链接 https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/index.html ComplexHeatmap的安装方法，如果没有安装这个 R包，运行如下命令 https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/ComplexHeatmap.html if (! require("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("ComplexHeatmap ") 示例数据集 image.png 读取数据集 mat<-read.csv("20221230.csv",row.names = 1) mat 最基本的热图 library(ComplexHeatmap
2.4K20编辑于 2023-01-06 - 来自专栏简说基因
肿瘤生信科研：绘制突变景观图（mutation landscape）
肿瘤生信科研经常会画突变的景观图，或者叫瀑布图，用 maftools 包可以实现简单的 Landscape 图，但是当图形比较复杂时，maftools 就不能胜任了，可以用 ComplexHeatmap 本文旨在抛砖引玉，更全面地学习 ComplexHeatmap 画景观图的方法，可以参考官方文档：https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book require("BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("ComplexHeatmap ") 或者安装开发版本： library(devtools) install_github("jokergoo/ComplexHeatmap") 绘图 library(ComplexHeatmap) 加载包自带的数据 sample_order = scan(paste0(system.file("extdata", package = "ComplexHeatmap"), "/sample_order.txt
1K10编辑于 2024-03-01 - 来自专栏科研菌
生信代码：绘制基因组突变全景图
今天我们则来看看最常用的两个包maftools和ComplexHeatmap在绘制基因组突变全景图上的异同。 2.ComplexHeatmap包 maftools主要基于maf文件，但是有时候我们的文件并不是maf文件，那该如何画图呢？ComplexHeatmap包是个很不错的选择。 （当然你也考虑将数据可以转换为maf后再用maftools包绘图） ComplexHeatmap包也是一个超级强大的包，函数功能很多，今天则主要讲解该包如何绘制基因组突变全景图。 当然，ComplexHeatmap包的功能远远不止以上这些，标签的位置、颜色、字体的大小、位置等全都是可以根据相对应的参数自己灵活改变的。 虽然ComplexHeatmap包对代码要求相对高一些，不要慌，在此安利大家一个超详细的讲解，网址：https://www.jianshu.com/p/3448ca155440
7K41发布于 2021-02-19
腾讯云开发者
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