微精选
创作原因
用法
参数
可视化
综合示例
结语
目前最为常见的热图绘制R包，主要包括pheatmap和ComplexHeatmap（仅个人使用习惯）。它们强大的功能，基本可以满足所有科研人员的绘图需求。ggplot2的操作灵活性和优秀度是毋庸置疑的，也因此许多绘图包都基本需要ggplot2作为操作对象。为了开发一个基于ggplot2的热图绘制R包，我们开发了ggheatmap包，主要为了解决热图的拼图问题以及热图与ggplot2对象的灵活衔接。
链接：https://github.com/XiaoLuo-boy/ggheatmap
说明：由于是随机模拟数据，故每次运行的结果都有所不同。为了验证结果，可以利用pheatmap包进行验证绘图结果的准确性（不一定与本文相同）。
说明：默认不对行、列聚类
说明：默认不标准化
说明：默认图例标题为“Express”,NULL将去除图例标题
说明：标签可以自由设置角度，以及水平和垂直调整。同时也支持更换标签的位置改变。
说明：标签的颜色或者字体可以是单个字符，也可以是多个同等长度的字符，以实现特定标签展示。比如特异展示标志基因等等
说明：ggheatmap支持特定标签的展示，输入原数据存在的行名或者列名，即可展示所需要展示的基因。
说明：只有不进行行、列聚类时，该设置才有意义
说明：show_cluster_cols或show_cluster_rows必须展示，高度才有设置的意义
说明：同上，show_cluster_cols或show_cluster_rows必须展示
说明：注释的方式基本同pheatmap
情景：假设在绘制热图的时候，一方面，基因的数量太多；另一方面，你希望展示研究基因在不同样本的表达情况。
Example1
Example2
本R包的优势是：1.比较灵活的标签设置；2.实现了heatmap与ggplot2绘图系统的联动，有助于拼图等操作；3.简单易于操作；4.聚类树可视化的优化。
本R依赖了ggplot2、ggpubr、aplot、factoextra、grDevices、stats、tibble、tidyr等R包。作为一名R语言爱好者和生信小白，真心地感激各位开发前辈的无私付出。秉承着“尊重知识，致敬原创”的原则，对于aplot包，作者已经获得余老师的许可。
此外，作为一名医学生，在学习生信和R语言的过程中，实实在在遇到过很多困难。在此特别感激“生信技能树”团队的健明老师及其他老师为众多生信小白的付出。无论是推文教程亦或线上交流群，还是公开课都能够见证各位老师对后辈的关心和照顾。
