当前位置: 首页 > news >正文

R语言作图——热图聚类及其聚类结果输出

代码

不多说了,做个记录,代码如下。

library(pheatmap)
library(RColorBrewer)
# args = commandArgs(TRUE)
betafile = "twist_common_panel_434.csv"
infofile = "twist_common_panel_434.txt"
title = "twist_common_panel"
# readbeta <- function(data){
#   dat <- read.table(data, header = T,stringsAsFactors = F)
#   dat$pos <- paste(dat$chr, dat$start, sep = "_")
#   dat$chr = dat$start = NULL
#   rownames(dat) <- dat$pos
#   dat$pos <- NULL
#   dat
# }
# d <- readbeta(betafile)
# d<-read.table(betafile,header=T,stringsAsFactors=FALSE,row.names = 1)
# d <- as.matrix(t(d))
d <- read.csv(betafile, row.names = 1)
info <- read.table(infofile,header = F,sep = "\t")
colnames(info) <- c("id","group")
rownames(info) <- info$id
# table(rownames(d) == info$id)
#排序
loc = match(rownames(d), rownames(info))
dd <- d[loc,]
col_anno <- as.data.frame(info[,2])
rownames(col_anno) <- rownames(info)
colnames(col_anno) <- 'group'
tiff(paste0(title,".tif"),width = 2000,height = 1500)
pheatmap(dd,# cellwidth = 45,# cellheight = 12,fontsize = 18,# border = 'white',cluster_rows = F,cluster_cols = F,# annotation_col = col_anno,annotation_row = col_anno,angle_col = "0",main = paste0(title, " pheatmap"))
dev.off()result <- pheatmap(dd,# cellwidth = 45,# cellheight = 12,fontsize = 18,# border = 'white',cluster_rows = T,cluster_cols = T,# annotation_col = col_anno,annotation_row = col_anno,angle_col = "0",main = paste0(title, " pheatmap"))
col_oder=result$tree_col$order # 保存热图列顺序(序号)
row_oder=result$tree_row$order # 保存热图行顺序(序号)
cn_new <- colnames(dd)[col_oder] # 保存热图的列名
rn_new <- rownames(dd)[row_oder] # 保存热图的行名## 生成两个新的与原来的总表长宽相同的数据框(暂时都填写0)
new_dd <- matrix(rep(0,ncol(dd)*nrow(dd)),nrow = nrow(dd),ncol = ncol(dd))
out <- matrix(rep(0,ncol(dd)*nrow(dd)),nrow = nrow(dd),ncol = ncol(dd))## 将数据读入数据框new_dd,行顺序已经按照热图的顺序重排
for (i in 1:ncol(dd)){new_dd[,i]=dd[,i][row_oder]
}
## 将数据读入数据框out,列顺序已经进一步按照热图的顺序重排
for (i in 1:ncol(dd)){out[,i]= new_dd[,col_oder[ i ]]
}
# 将热图的行名和列名导入到排序后的表达量总表中
rownames(out)=rn_new
colnames(out)=cn_newwrite.table(out,"twist大panel聚类.txt",sep="\t",quote = F) #输出重排后的表达量表

相关文章:

R语言作图——热图聚类及其聚类结果输出

代码 不多说了&#xff0c;做个记录&#xff0c;代码如下。 library(pheatmap) library(RColorBrewer) # args commandArgs(TRUE) betafile "twist_common_panel_434.csv" infofile "twist_common_panel_434.txt" title "twist_common_panel&qu…...

Tomcat优化

Tomcat优化 Tomcat默认安装下的缺省配置并不适合生产环境&#xff0c;它可能会频繁出现假死现象需要重启&#xff0c;只有通过不断压测优化才能让它最高效率稳定的运行。优化主要包括三方面&#xff0c;分别为操作系统优化&#xff08;内核参数优化&#xff09;&#xff0c;Tom…...

我的GIT练习TWO

目录 前言 GIT安装教程 Git作者 GIT优点 GIT缺点 为什么要使用 Git GIT练习TWO C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 总结 前言 Git 是一个分布式版本控制及源代码管理工具;Git 可以为你的项目保存若干快照&#xff0c;以此来对整个项目进行版本管理 GIT安装教程 点击进入查看教程…...

个人器件库整理

样品本 包含如下&#xff1a; 电容器件&#xff1a; 元件值封装备注钽电容47uF 10V1206钽电容10uF 10V1206电容10uF 10% 10V0603X5R&#xff0c;CL10A106KP8NNNC 元件值封装备注100nF电容50V&#xff0c;10%0603 电阻器件&#xff1a; 元件值封装备注75 Ω \Omega Ω…...

javascript——内存管理

JavaScript内存管理是Web开发中的一个重要主题。正确管理内存可以提高应用程序的性能和稳定性。本文将介绍JavaScript中的内存管理概念、常见的内存泄漏问题以及一些有效的内存管理技巧。 什么是JavaScript内存管理&#xff1f; JavaScript具有自动内存管理机制&#xff0c;开…...

Qt5.15.2安卓Android项目开发环境配置

1、Qt Creator 4.11.2 官方下载&#xff1a;https://download.qt.io/archive/qtcreator/4.11/4.11.2/ 镜像下载&#xff1a;https://mirrors.cloud.tencent.com/qt/archive/qtcreator/4.11/4.11.2/ 2、Qt 5.15.2 Android 官方更新器内部下载 参考&#xff1a;https://blog…...

第四十三章 弹跳训练2(灵识扫描)

“再不脱离便会陷死在里面。”这个声音似乎来自脑海深处某个隐秘角落。 双眼一睁&#xff0c;灵识退去&#xff0c;空空的头壳兀自嗡嗡作响&#xff0c;一股说不清道不明的失落感笼罩全身&#xff0c;似要将自己拖入抑郁的谷底。 不&#xff01;没什么好失落沮丧的&#xff01;…...

【location对象的方法,history对象,navigator--BOM】

location对象的方法 location.assign()//跟href一样&#xff0c;可以跳转页面&#xff08;也称重定向页面&#xff09; location.replace()//替换当前页面&#xff0c;因为不记录历史&#xff0c;所以不能后退页面 location.reload()//重新加载页面&#xff0c;相当于刷新按钮或…...

论文笔记:Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference

Abstract 正则流&#xff08;Normalizing flows&#xff09;提供了一种通用的机制来定义富有表达力的概率分布&#xff0c;只需要指定一个&#xff08;通常简单的&#xff09;基础分布和一系列可逆变换。 Intraduction 正则流通过将简单的密度通过一系列变换来产生更丰富、可…...

java 异常类介绍

Java 异常&#xff08;Exception&#xff09;是指在程序运行期间出现的错误或异常情况。Java 异常处理机制允许程序在出现异常情况时进行处理&#xff0c;避免程序崩溃或出现不可预知的错误 一、Java 异常的概念 Java 异常是指程序在运行期间出现的错误或异常情况。Java 异常…...

shiro 550 反序列化rce

Apach shiro 是一款开源安全框架&#xff0c;提供身份验证&#xff0c;授权&#xff0c;会话管理等。 shiro 550 反序列化漏洞rce 通关利用它反序列化的漏洞直接执行rce 加密的用户信息序列化后储存在名为remenber -me的cooike中。攻击者可以使用shiro默认密钥伪造cooike&am…...

【C++】---模板初阶(超详练气篇)

个人主页&#xff1a;平行线也会相交&#x1f4aa; 欢迎 点赞&#x1f44d; 收藏✨ 留言✉ 加关注&#x1f493;本文由 平行线也会相交 原创 收录于专栏【C之路】&#x1f48c; 本专栏旨在记录C的学习路线&#xff0c;望对大家有所帮助&#x1f647;‍ 希望我们一起努力、成长&…...

windows系统典型漏洞分析

内存结构 缓冲区溢出漏洞 缓冲区溢出漏洞就是在向缓冲区写入数据时&#xff0c;由于没有做边界检查&#xff0c;导致写入缓冲区的数据超过预先分配的边界&#xff0c;从而使溢出数据覆盖在合法数据上而引起系统异常的一种现象。 ESP、EPB ESP&#xff1a;扩展栈指针&#xff08…...

WPF开发txt阅读器:需求分析和文件读写

文章目录 需求分析读取文本文件保存文本文件 需求分析 尽管现在比较主流的阅读格式已经是epub, modi之类的&#xff0c;但txt的使用范围要远比前两者广泛&#xff0c;所以做一个txt阅读器还是有必要的。 但是对于书籍阅读而言&#xff0c;纯文本不包含目录信息&#xff0c;这…...

C++服务器框架开发9——日志系统LogFormatter_4/各个类的关系梳理/std::function/std::get

该专栏记录了在学习一个开发项目的过程中遇到的疑惑和问题。 其教学视频见&#xff1a;[C高级教程]从零开始开发服务器框架(sylar) 上一篇&#xff1a;C服务器框架开发8——日志系统LogFormatter_3/override/宏定义优化switchcase结构 C服务器框架开发9——日志系统LogFormatt…...

arm平台上的MNN编译与运行

0.成果物 直接获取成果物见&#xff1a;https://download.csdn.net/download/u012824853/87867665 以下为编译、运行过程 1.编译准备 在GitHub - alibaba/MNN: MNN is a blazing fast, lightweight deep learning framework, battle-tested by business-critical use cases …...

python 编译安装指定版本 for linux

python环境是linux中必备的&#xff0c;部分发行版会自带python&#xff0c;有时候需要安装手动安装 注意&#xff1a;如果需要多个版本并存&#xff0c;建议使用conda环境&#xff0c;如果自己配置多版本&#xff0c;需要用多个软链接 conda环境&#xff0c;可以参考&#x…...

在Linux系统下基于Docker搭建Redis集群

创建镜像 #部署Redis集群&#xff0c;该集群有3个节点; --cluster-enabled yes允许启用集群; docker create --name redis-node--01 --net host -v /data/redis-data/node1:/data redis:5.0.5 --cluster-enabled yes --cluster-config-file redis-node--01.conf --port 6379…...

牛客网刷题Day5

1.内容中可以使用哪个元素来表示 <article> 标签外的内容&#xff1f; A aside B cite C article D class 正确答案&#xff1a;A 解析&#xff1a;<aside> 标签定义 <article> 标签外的内容&#xff0c;aside 的内容应该与附近的内容相关 2. 以下的HTML代码…...

Vue.js 中的动态组件是什么?如何使用动态组件?

Vue.js 中的动态组件是什么&#xff1f;如何使用动态组件&#xff1f; Vue.js是一种流行的前端框架&#xff0c;它提供了一种称为“动态组件”的技术&#xff0c;使得我们可以动态地切换组件的内容和结构。在本文中&#xff0c;我们将深入探讨Vue.js中的动态组件&#xff0c;包…...

【位运算】消失的两个数字(hard)

消失的两个数字&#xff08;hard&#xff09; 题⽬描述&#xff1a;解法&#xff08;位运算&#xff09;&#xff1a;Java 算法代码&#xff1a;更简便代码 题⽬链接&#xff1a;⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述&#xff1a; 给定⼀个数组&#xff0c;包含从 1 到 N 所有…...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题&#xff08;可多选&#xff09; 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘&#xff1a;专注于发现数据中…...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

vue3 字体颜色设置的多种方式

在Vue 3中设置字体颜色可以通过多种方式实现&#xff0c;这取决于你是想在组件内部直接设置&#xff0c;还是在CSS/SCSS/LESS等样式文件中定义。以下是几种常见的方法&#xff1a; 1. 内联样式 你可以直接在模板中使用style绑定来设置字体颜色。 <template><div :s…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用&#xff0c;因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型&#xff08;VLMs&#xff09;在字幕生成方面…...

九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库?

pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子&#xff1a; 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...

使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统

现在&#xff0c;通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战&#xff0c;比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...

Modbus RTU与Modbus TCP详解指南

目录 1. Modbus协议基础 1.1 什么是Modbus? 1.2 Modbus协议历史 1.3 Modbus协议族 1.4 Modbus通信模型 🎭 主从架构 🔄 请求响应模式 2. Modbus RTU详解 2.1 RTU是什么? 2.2 RTU物理层 🔌 连接方式 ⚡ 通信参数 2.3 RTU数据帧格式 📦 帧结构详解 🔍…...

电脑桌面太单调,用Python写一个桌面小宠物应用。

下面是一个使用Python创建的简单桌面小宠物应用。这个小宠物会在桌面上游荡&#xff0c;可以响应鼠标点击&#xff0c;并且有简单的动画效果。 import tkinter as tk import random import time from PIL import Image, ImageTk import os import sysclass DesktopPet:def __i…...

从实验室到产业:IndexTTS 在六大核心场景的落地实践

一、内容创作&#xff1a;重构数字内容生产范式 在短视频创作领域&#xff0c;IndexTTS 的语音克隆技术彻底改变了配音流程。B 站 UP 主通过 5 秒参考音频即可克隆出郭老师音色&#xff0c;生成的 “各位吴彦祖们大家好” 语音相似度达 97%&#xff0c;单条视频播放量突破百万…...