Comment affecter votre échelle de couleurs sur les données brutes dans heatmap.2 ()

J'ai des données qui ressemble à ceci:

                         Name    h1    h2    h3    h4    h5
1            1420468_at_Asb17 0.000 2.328 0.000 0.000 0.000
2    1430261_at_1700024J04Rik 1.236 2.050 0.000 0.000 0.000
3           1431788_at_Fabp12 0.000 2.150 0.000 0.000 0.587
4    1433187_at_B230112I24Rik 0.000 2.240 1.343 0.000 1.383
5        1434430_s_at_Adora2b 0.000 2.006 1.459 0.000 1.272
6           1435217_at_Gm7969 0.727 2.350 1.494 0.976 0.000
7          1436717_x_at_Hbb-y 0.000 2.712 0.000 0.000 0.000
8            1440859_at_Akap6 0.000 2.053 0.000 0.000 1.840
9              1442625_at_--- 0.000 2.064 1.173 0.000 1.035
10           1443715_at_Rbm24 0.969 2.219 0.000 0.000 0.000
11             1445520_at_--- 0.000 2.497 0.000 0.000 0.000
12          1446035_at_Gm7173 0.000 3.869 0.000 0.000 0.000
13   1446597_at_6820445E23Rik 1.000 2.000 0.000 0.000 0.000
14          1448925_at_Twist2 0.000 2.089 0.938 0.000 0.000
15        1449711_at_Atp6v1e1 0.605 2.363 2.350 1.094 0.976
16          1455931_at_Chrna3 0.000 2.354 0.000 0.000 0.000
17 1457647_x_at_1600023N17Rik 0.000 2.734 0.000 0.000 1.812
18             1458975_at_--- 0.000 2.079 0.000 0.000 0.000
19             1459862_at_--- 0.727 2.606 0.000 0.000 1.151

Remarque dans cette base de données (et le réel) il n'y a pas de valeurs négatives et les valeurs positives
peut être aussi grand que 100.

Ce que je veux faire est de tracer la carte de la chaleur avec ma propre échelle de couleurs et de régime:

  1. Lorsque la valeur est 0 le mettre en blanc.
  2. Lorsque la valeur est == 1 dans le noir.
  3. Lorsque la valeur est > 1 dans l'ombre de rouges.
  4. Lorsque la valeur est < 1 > 0 dans l'ombre de la verdure.

également sans l'aide de toutes les données de mise à l'échelle ou intégré dans le z-score de la transformation.
Comment puis-je y parvenir?

Mon code actuel est: est-ce

library(gplots)

# Read data
dat <- read.table("http://dpaste.com/1501148/plain/",sep="\t",header=T);
rownames(dat) <- dat$Name
dat <- dat[,!names(dat) %in% c("Name")]

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

#  Define colours
hmcols <- rev(redgreen(2750));

# Plot 
pdf("~/Desktop/tmp.pdf",height=10)
heatmap.2(as.matrix(dat),Colv=FALSE,dendrogram="row",scale="row",col=hmcols,trace="none", margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0),keysize=1);
dev.off()

Qui produit la suite de l'intrigue, où il utilise la valeur par défaut z-score de la ligne de mise à l'échelle.

Comment affecter votre échelle de couleurs sur les données brutes dans heatmap.2 ()

source d'informationauteur neversaint

  1. 10

    La clé ici est de comprendre que heatmap.2 utilise le col argument en combinaison avec la breaks argument.

    Prendre un coup d'oeil au code et à la figure ci-dessous pour voir ce que je veux dire.

    library(gplots)
set.seed(100)
dat = matrix( rexp(25,1/2), ncol=5 )
breaks = 0:5
col = c("green","blue","red","yellow","brown")
heatmap.2( dat, breaks=breaks, col=col )

    Comment affecter votre échelle de couleurs sur les données brutes dans heatmap.2 ()

    Comme vous pouvez le voir, il doit y avoir n-1 couleurs pour n pauses. Pour votre question, le problème est de cartographier les bonnes couleurs pour les pauses. Je suis à l'aide de la scale="none" option @josilber souligné.

    breaks = seq(0,max(dat),length.out=1000)
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=1 ), "white", "green", "black" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>1 ), "black", "red" )
hm.colors = c(gradient1,gradient2)

heatmap.2(as.matrix(dat),scale="none",breaks=breaks,col=hm.colors,
          Colv=FALSE,dendrogram="row",trace="none", 
          margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0))

    Comment affecter votre échelle de couleurs sur les données brutes dans heatmap.2 ()

    Une autre solution serait d'avoir les deux gradients: vert->noir et noir->rouge. Ensuite, vous pouvez définir manuellement les valeurs zéro à blanc par leur NA et réglage na.color="white".

    breaks = seq(0,max(dat),length.out=1000)
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=1 ), "green", "black" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>1 ), "black", "red" )
hm.colors = c(gradient1,gradient2)

dat[dat==0] = NA
heatmap.2(as.matrix(dat),scale="none",breaks=breaks,col=hm.colors,na.color="white",
          Colv=FALSE,dendrogram="row",trace="none", 
          margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0))

    Et enfin, vous pouvez simplement modifier manuellement le dégradé pour les valeurs égales à zéro.

    breaks = seq(0,max(dat),length.out=1000)
gradient1 = colorpanel( sum( breaks[-1]<=1 ), "green", "black" )
gradient2 = colorpanel( sum( breaks[-1]>1 ), "black", "red" )
hm.colors = c(gradient1,gradient2)
hm.colors[1] = col2hex("white")

heatmap.2(as.matrix(dat),scale="none",breaks=breaks,col=hm.colors,na.color="white",
          Colv=FALSE,dendrogram="row",trace="none", 
          margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0))

    Comment affecter votre échelle de couleurs sur les données brutes dans heatmap.2 ()

    Journal des fois les changements

    Sur une autre note, il semble que vous pourriez être à la recherche à la fois les changements ou d'un certain type de rapport. Il est assez commun pour tracer le journal des fois les changements lors de la prise d'une carte de chaleur. J' "grisé" les valeurs égales à zéro.

    dat[dat==0] = NA
heatmap.2( as.matrix(log2(dat)), col=greenred(100), 
           scale="none", na.color="grey",symbreaks=TRUE,
           Colv=FALSE,dendrogram="row",trace="none", 
           margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0))

    Comment affecter votre échelle de couleurs sur les données brutes dans heatmap.2 ()

    Pour une explication de @josilber la solution sympa:

    Ce code hmcols <- c(colfunc1(200), colfunc2(200*(max(dat) - 1))) fait
    un caractère de vecteur de longueur 774 (vu par length(hmcols)). Donc, cela signifie qu'il devrait être 775 pauses définies. Le heatmap.2 fonction par défaut rend n+1 pauses où n est la longueur du vecteur utilisé dans le col argument. Ainsi, le nombre des pauses et des couleurs est travaillé, mais comment ne hmcols <- c(colfunc1(200), colfunc2(200*(max(dat) - 1))) carte les couleurs pour les pauses correctement? Le truc, c'est moyen astucieux que le hmcols vecteur a été créé. Le nombre de couleurs dans le premier gradient est de 200. Depuis breaks n'a pas été explicitement défini, nous savons que les pauses seront espacés de manière égale. Depuis le premier gradient va de 0 à 1 et il y a 200 sauts de, la largeur de chaque saut doit être 0.005 (ou 1/200). Depuis le second gradient de 1 à 3.869 (max(dat)), il doit être 2.869/0.005=573.8 des pauses (574 pauses lors de l'arrondi vers le haut). Notez que le 200*(max(dat) - 1)) ne ce calcul; il sorties 573.8. Ainsi, il y a 200+574 couleurs mappé à la bonne pauses et tout fonctionne!

  2. 4

    Je pense qu'il y a deux choses ici. La première est de savoir comment se débarrasser de la z-scores. Cela peut être fait avec le scale="none" paramètre heatmap.2.

    L'autre question entoure votre choix dégradé. Je me suis appuyé sur colorRampPalette pour cette partie. Ci-dessous, je construis un dégradé qui va du blanc -> vert -> noir pour les valeurs de 0 à 1 et puis s'en va en noir> rouge pour les valeurs de 1 -> max(dat).

    library(gplots)

# Read data
dat <- read.table("http://dpaste.com/1501148/plain/",sep="\t",header=T);
rownames(dat) <- dat$Name
dat <- dat[,!names(dat) %in% c("Name")]

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

#  Define colours
colfunc1 <- colorRampPalette(c("white", "green", "black"))
colfunc2 <- colorRampPalette(c("black", "red"))
hmcols <- c(colfunc1(200), colfunc2(200*(max(dat) - 1)))

# Plot 
pdf("~/Desktop/tmp.pdf",height=10)
heatmap.2(as.matrix(dat),Colv=FALSE,dendrogram="row",scale="none",col=hmcols,trace="none", margin=c(5,10), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,lwid=c(1.5,2.0),keysize=1);
dev.off()

    Comment affecter votre échelle de couleurs sur les données brutes dans heatmap.2 ()

  3. 3

    Le thème principal ici est de définir des pauses et des couleurs spécifiques pour chaque pause. Ceci peut être réalisé en utilisant heatmap.2 la fonction. 

    library(gplots)
library(RColorBrewer)

#Table formatting 
rownames(df)<-df[,1] #setting row names
df<-as.matrix(df[,-1])

# Defining breaks for the color scale!
##defining color scale

myCol <- c("white",colorRampPalette(c("green","darkgreen"))(100),"black",colorRampPalette(c("red","darkred"))    (100)) 
#you can change the colors here. 
#It is important to have the total number of colors defined for all the breaks. 
#i.e if the number of breaks is 100, then there should be 99 colors defined.
#You can change the gradient of the shades by changing no of splots, 
#I have used 100 here

##defining breaks
myBreaks <- c(-1,0,seq(1e-5,1-1e-5,length=100),1,seq(1+1e-3,200,length=100)) 

#set your break start/end and the length here
# I have set it as per your requirements here. Teh shades

#Plotting heatmap 

pdf("temporal_data.pdf",width=8,height=8)
hm <- heatmap.2(df, scale="none", Colv=NA,
                col = myCol, ## using your colors
                breaks = myBreaks, ## using your breaks
                dendrogram = "row",  ## row dendograms
                , cexRow=1, cexCol=1, key=FALSE,
                margins = c(2, 12),trace="none")
legend("topleft", fill = c("white","green","black","red"),
       legend = c("0", "0.0001 to 0.999", "1",">1"),cex=1,horiz =TRUE)
dev.off()