pheatmap 값에 따른 color 범위 조절하기

heatmap에서는 일반적으로 발현량을 RdBl 색깔로 표현한다.

p-value를 여기서 적용하면 0.05라는 경계를 두고 보기에는 조금 불편하다. 0.6과 0.4를 사람 눈으로는 구별 할 수 없기 때문이다.

value에 따라서 구분하는 방법을 설명하고자 한다.

값이 -1부터 1까지 존재한다. ( DEG 분석에서 발현이 증가하는지 감소하는지 여부를 나타내려고 했다. )

1-adjust pvalue니까 0.95이상이거나 -0.95이하일 때가 p-value 0.05 이하이다.

legend_breaks = 범례에 글이 표시될 부분을 마크한다. 글자 크기가 너무 커서 전부를 표시하려 하지는 않았다.

legend_labels = breaks가 가리키는 포인트에 입력될 문자열을 넣으면 된다.

legend = T 범례를 표시할 것인지 여부. default는 F이다.

color = plot에 들어갈 색깔을 지정한다. 여기서는 Read/Yellow/Blue의 순서대로 7개로 나누어진 palette를 의미한다.

breaks = 데이터를 어떻게 나눌지를 의미한다. -1에서 -0.95 사이의 값이 color에서 1번 색깔로 지정 될 것이다.

breaks를 더 늘리게 되면 palette의 숫자 7도 여기에 맞춰서 늘려주면 된다. 색을 세 개를 혼합하였다면 가능하면 홀수로 맞추도록 하자.

Reference -

https://stackoverflow.com/questions/32545256/define-specific-value-colouring-with-pheatmap-in-r

pheatmap으로 heatmap그리기

pheatmap은 pretty heamaps의 약자로 heatmap을 그릴 때 더 이쁘고 쉽게 그려보자는 취지에서 만든 R 패키지이다. 주로 사용하게 되는 몇 가지 예시에 대해서 더 자세하게 정리해보고자 한다.

첫 스탭은 당연히 pheatmap을 불러오는 것.

행과 열을 clustering하는 여부나 이름 표시 여부 등은 아래 메뉴얼을 참고하는 것이 더 빠를 듯 하다. 대부분은 직관적으로 이해할 수 있다.

legend_breaks와 legend_labels은 데이터 표시 범위의 범례를 조절하는데 default로 놓아도 크게 무리없는듯 하다.

예시대로 plot을 그리면 아래처럼 나온다. 색상은 직접 조절하도록 하자.

2018/08/31 - [etc.] - 16진수 RGB코드 알아내는법

Reference -

https://cran.r-project.org/web/packages/pheatmap/pheatmap.pdf