・お題：遺伝子発現を比較する際に、ヒートマップというカラフルな図をheatmap.2を使って作ってみた。この図では階層型クラスタリングとセットで使われることが多い。図示するだけではなく、階層型クラスタリングの情報も扱ってみたい。
・正確には、クラスタリングしてから、クラスタリング情報をもとにheatmapを描いてもらう感じ。とりあえず、ライブラリを読み込んでデータセットを作る。
> library(tidyverse) #Rを便利に使うパッケージ
> library(gplots) #heatmap.2を含むパッケージ
>
> df <- data.frame(
+ sample1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
+ sample2 = c(1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5),
+ sample3 = c(2, 3, 4, 5, 6),
+ sample4 = c(5, 4, 3, 2, 1),
+ sample5 = c(5.5, 4.5, 3.5, 2.5, 1.5),
+ sample6 = c(6, 5, 4, 3, 2),
+ row.names = c("geneA", "geneB", "geneC", "geneD", "geneE")
+ )
>
> df
・サンプル構成情報と処置条件情報もつけておく。
> samples <- names(df)
> groups <-
+ c("DMSO","DMSO","DMSO","TEST","TEST","TEST") %>%
+ as.factor(.)
・図示するだけなら、heatmap.2だけでできる。
> col <- colorpanel(1000,"blue","white","red") #色を指定しておく。
> col
以下略
> heatmap.2(x = as.matrix(df),
+ scale = "row",
+ labRow = row.names(df),
+ ColSideColors = c("green","orange")[groups],
+ labCol = samples,
+ col = mycol,
+ trace = "none",
+ density.info = "none",
+ margin = c(8,6),
+ dendrogram = "row")
・クラスタリングの情報を使いたい場合、階層型クラスタリングを別にやる。
> hcl <- hclust(dist(df))
> plot(hcl) #図示してみる
・このクラスタリング情報を使ってヒートマップを描くには、Heatmap.2関数に引数Rowvにas.dendrogram(hcl)を与えれば良い。今回は行なのでRowvだけれど、列ならColvを与えてやれば良い。
> heatmap.2(x = as.matrix(df),
+ scale = "row",
+ labRow = row.names(df),
+ ColSideColors = c("green","orange")[groups],
+ labCol = samples,
+ Rowv = as.dendrogram(hcl),
+ col = mycol,
+ trace = "none",
+ density.info = "none",
+ margin = c(8,6),
+ dendrogram = "row")
・階層型クラスタリングなので、切るHeightによってできるクラスタの数が変わる。例えば、Heightを6や8にすれば、geneA, B / gene E, C, Dの2つのクラスタに分けられる。
> cutree(hcl, h=6)
・Heightを3や4に設定すれば、geneA, B / geneE / geneC,Dの3つのクラスタに分けられる。
> cutree(hcl, h=3)
・クラスタ数を指定したいなら、引数kを与える。
> cutree(hcl, k=2)
・これはベクトルなので、適当に抜き出せる。
> cutree(hcl, h=3) %>% is.vector(.)
[1] TRUE
> row.names(df)[cutree(hcl, h=3) == 1]
[1] "geneA" "geneB"
・hclust関数の引数methodにいろいろ与えると、他のアルゴリズムでの階層型クラスタリングもできる。
おわり
