如何使用固定的外部分层集群创建热图

我有一个矩阵数据，想用热图将其可视化。这些行是物种，所以我想可视化行旁边的系统发育树，并根据树对热图的行重新排序。我知道heatmapR 中的函数可以创建层次聚类热图，但如何使用我的系统发育聚类而不是图中默认创建的距离聚类？

首先你需要使用包ape将您的数据读入phylo object.

library(ape)
dat <- read.tree(file="your/newick/file")
#or
dat <- read.tree(text="((A:4.2,B:4.2):3.1,C:7.3);")

仅当您的树是超测量树时，以下方法才有效。

下一步是将您的系统发育树转变为类dendrogram.

这是一个例子：

data(bird.orders) #This is already a phylo object
hc <- as.hclust(bird.orders) #Compulsory step as as.dendrogram doesn't have a method for phylo objects.
dend <- as.dendrogram(hc)
plot(dend, horiz=TRUE)

mat <- matrix(rnorm(23*23),nrow=23, dimnames=list(sample(bird.orders$tip, 23), sample(bird.orders$tip, 23))) #Some random data to plot

首先，我们需要根据系统发育树中的顺序对矩阵进行排序：

ord.mat <- mat[bird.orders$tip,bird.orders$tip]

然后将其输入到heatmap:

heatmap(ord.mat, Rowv=dend, Colv=dend)

Edit：这是一个处理超度量和非超度量树的函数。

heatmap.phylo <- function(x, Rowp, Colp, ...){
    # x numeric matrix
    # Rowp: phylogenetic tree (class phylo) to be used in rows
    # Colp: phylogenetic tree (class phylo) to be used in columns
    # ... additional arguments to be passed to image function
    x <- x[Rowp$tip, Colp$tip]
    xl <- c(0.5, ncol(x)+0.5)
    yl <- c(0.5, nrow(x)+0.5)
    layout(matrix(c(0,1,0,2,3,4,0,5,0),nrow=3, byrow=TRUE),
                  width=c(1,3,1), height=c(1,3,1))
    par(mar=rep(0,4))
    plot(Colp, direction="downwards", show.tip.label=FALSE,
               xlab="",ylab="", xaxs="i", x.lim=xl)
    par(mar=rep(0,4))
    plot(Rowp, direction="rightwards", show.tip.label=FALSE, 
               xlab="",ylab="", yaxs="i", y.lim=yl)
    par(mar=rep(0,4), xpd=TRUE)
    image((1:nrow(x))-0.5, (1:ncol(x))-0.5, x, 
           xaxs="i", yaxs="i", axes=FALSE, xlab="",ylab="", ...)
    par(mar=rep(0,4))
    plot(NA, axes=FALSE, ylab="", xlab="", yaxs="i", xlim=c(0,2), ylim=yl)
    text(rep(0,nrow(x)),1:nrow(x),Rowp$tip, pos=4)
    par(mar=rep(0,4))
    plot(NA, axes=FALSE, ylab="", xlab="", xaxs="i", ylim=c(0,2), xlim=xl)
    text(1:ncol(x),rep(2,ncol(x)),Colp$tip, srt=90, pos=2)
    }

这是之前的（超测量）示例：

heatmap.phylo(mat, bird.orders, bird.orders)

以及非超测量：

cat("owls(((Strix_aluco:4.2,Asio_otus:4.2):3.1,Athene_noctua:7.3):6.3,Tyto_alba:13.5);",
    file = "ex.tre", sep = "\n")
tree.owls <- read.tree("ex.tre")
mat2 <- matrix(rnorm(4*4),nrow=4, 
             dimnames=list(sample(tree.owls$tip,4),sample(tree.owls$tip,4)))
is.ultrametric(tree.owls)
[1] FALSE
heatmap.phylo(mat2,tree.owls,tree.owls)