funkyheatmap | 用这个包来完美复刻Nature Biotechnology的高颜值神图吧！~

1写在前面

天气开始暖和了☀️，发现旅游的人好多啊！~🥲

不知道自己什么时候能有时间出去看看外面的世界，实在是太忙了。😷

最近用到的有个包感觉很不错，分享给大家，funkyheatmap包。😘

完美可视化数据，包括字符型和数值型。🤩

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这个包是出自Nature Biotechnology中，文章在这里：👇

Saelens, W., Cannoodt, R., Todorov, H. et al. A comparison of single-cell trajectory inference methods. Nat Biotechnol 37, 547–554 (2019). https://doi.org/10.1038/s41587-019-0071-9IF: 68.164 Q1 B1 IF: 68.164 Q1

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颜值还是蛮高的，大家学起来啊，可以用来可视化临床信息的baseline、基因的基本信息等等。🥰

2用到的包

rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(funkyheatmap)

3示例数据

今天用到的是diamonds数据，非常经典的dataset。😙

dat1 <- diamonds %>% 
  rownames_to_column(., "id") %>% 
  head(20)

DT::datatable(dat1)

4简单可视化

大家直接使用funky_heatmap即可，是不是颜值还不错。😜

funky_heatmap(dat1, 
              column_info = NULL,
              row_info = NULL,
              column_groups = NULL,
              row_groups = NULL,
              palettes = NULL,
              scale_column = T,
              add_abc = T,
              col_annot_offset = 3,
              col_annot_angle = 35,
              removed_entries = NULL,
              expand = c(xmin = 0, xmax = 2, ymin = 0, ymax = 0)
              )

5复杂绘图

我们再复现一下这篇Nature Biotechnology上的图吧，需要用到kableExtra包内的数据。🤩

5.1 加载数据

library(kableExtra)

data("dynbenchmark_data")

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5.2 查看数据

看一下数据类型吧。😘

dat2 <- dynbenchmark_data$data
dat2[,1:12]

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5.3 提取列名

数据太大，我们先只提取其中几列进行可视化吧。😷

preview_cols <- c(
  "id",
  "method_source",
  "method_platform",
  "benchmark_overall_norm_correlation",
  "benchmark_overall_norm_featureimp_wcor",
  "benchmark_overall_norm_F1_branches",
  "benchmark_overall_norm_him",
  "benchmark_overall_overall"
)
dat2[,preview_cols]

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5.4 初步绘图

funky_heatmap(dat2[,preview_cols])

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5.5 列信息

提取一下列信息，后面会用到。🤒

column_info <- dynbenchmark_data$column_info
column_info

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5.6 再次可视化

把data都输入进去吧，再画一下图看看，颜值高多啦。😂

funky_heatmap(dat2, column_info = column_info)

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5.7 列的分组信息

column_groups <- dynbenchmark_data$column_groups
column_groups

---

5.8 行信息

row_info <- dynbenchmark_data$row_info
row_info

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5.9 行的分组信息

row_groups <- dynbenchmark_data$row_groups
row_groups

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5.10 分组配色

我们给不同分组配上不同的配色。🤩

palettes <- dynbenchmark_data$palettes
print(palettes)

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5.11 最终可视化

Perfect！~⭐️

颜值很高，大家都冲啊！~🥳

funky_heatmap(
  data = dat2,
  column_info = column_info,
  column_groups = column_groups,
  row_info = row_info,
  row_groups = row_groups,
  palettes = palettes,
  col_annot_offset = 3.2
)	

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最后祝大家早日不卷!~

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点个在看吧各位~ ✐.ɴɪᴄᴇ ᴅᴀʏ 〰

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