R版本与运行环境信息

  1. Date:2021-4-14
  2. R version 4.0.3 (2020-10-10)
  3. Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
  4. Running under: Windows 10 x64 (build 18363)

载入相关包

  1. library("pheatmap")
  2. library("Hmisc")

绘制热图

  1. #填上路径
  2. setwd("")
  3. #填文件名
  4. data <- as.matrix(read.csv("data_normalized.csv",header = T,row.names = 1))
  5. pheatmap(data,cluster_rows = F,
  6.          cluster_cols = F)
  7. #相关系数热图
  8. cor_num <- cor(data)
  9. #保存相关系数文件
  10. write.csv(cor_num,"cor_data.csv")
  11. pheatmap(cor_num,cluster_rows = F,
  12.          cluster_cols = F)
  15. ##############################################
  16. #cor()函数method选项：格式method=""
  17. #pearson/kendall/spearman三个相关系数，默认pearson
  18. #pheatmap选项
  19. #fontsize = 字体大小
  20. #border = #边界大小或者存在情况
  21. #cellwidth = #方框高度
  22. #cellheight = #方框宽度
  23. #display = #是否显示数值，可以显示显著性
  24. #number_color = "black" #数值颜色
  25. #treeheight_row = 列树高
  26. #treeheight_col = 行树高
  27. #分组
  28. #annotation_col =annotation_row 跟上分组文件（列名必须指定）
  29. #annotation_row =annotation_row 跟上分组文件（列名必须指定）
  30. ##############################################
  33. #显著性检验
  34. #Hmisc包，rcorr包分析，得出p-vaule
  35. mysor <- rcorr(as.matrix(data),type = "spearman")
  36. #相关系数
  37. R <- mysor[["r"]]
  38. P <- mysor[["P"]]
  39. P <- as.vector(P)
  40. #校正p-value,校正后的p值应该转换为原来的矩阵格式
  41. q_value <- p.adjust(P,"fdr")
  42. q_value <- as.matrix(q_value)