[備忘録]ヒートマップの書き方

はじめに

こんにちは。
普段、オミクス解析を使って軟体動物の研究をしている大学院生です。
遺伝子の発現量をヒートマップで表現する機会があったので、ここに学んだ手法をまとめておきます。

今回の目標

Rで数値データからヒートマッピングを作成する。
データ入力から出力までの必要な順序を記す。
汎用しやすいスクリプトを作成する。→ ""今回のまとめ""#一番下のスクリプト

手順

1. データの入力

・新規データを手入力
・手持ちのデータを読み込む

2. Rで可視化

・heatmap
・ggplot2

はじめに

Rでヒートマップを描けるパッケージはかなり多く知られている。
　→ heatmap(), heatmap.2(), heatmaply(), pheatmap()
遺伝子の発現量の単位はTPMやFPKMをratio(logFC)やZ-scoreで示すのが一般的。
　→ ここでは任意で設定した仮の数値を扱う。

必要なツール

・R

1. データの入力

・新規データを手入力 (この場でデータを作成する)

データ量が少ない場合は手入力で簡単にできる。

R　データの読み込み

gene_id = c("gene1", "gene2", "gene3", "gene4") #不要
Stomach = c(10, 15, 20, 35)
liver = c(17, 25, 36, 16)
Heart = c(28, 32, 10, 7)
Intestine = c(12, 35, 41, 12)
Rectum = c(17, 12, 13, 12)
data <- data.frame(Stomach, liver, Heart, Intestine, stringsAsFactors = F) #stringsAsFactorsは文字列ベクトルを因子型に変換するかどうか
rownames(data) <- c("gene1", "gene2", "gene3", "gene4")   
data <-  as.matrix(data)
data #確認

      Stomach liver Heart Intestine
gene1      10    17    28        12
gene2      15    25    32        35
gene3      20    36    10        41
gene4      35    16     7        12

・手持ちのデータを読み込む (既にあるデータマトリックスを扱う)

データ量が多い時はテキストファイルから読み込む方が簡単。

data.tsv

	Stomach	liver	Heart	Intestine
gene1	10	17	28	12
gene2	15	25	32	35
gene3	20	36	10	41
gene4	35	16	7	12

R　データの読み込み

data <- read.table("data.tsv", row.names = 1, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
data <- as.matrix(data)
data #確認

Rで可視化

・heatmap()

R

heatmap(data) # Default Heatmap

カスタマイズ

scale="column"　#column or row。行列の標準を設定し、クラスタリング
Colv = NA　#列の系統樹を削除
Rowv = NA　#行の系統樹を削除
xlab="Organ"　#x軸ラベル
ylab="Gene ID"　#y軸ラベル
main="heatmap"　#タイトル
cexRow = 1.5 /cexCol = 1.5　#文字サイズ変更
col = terrain.colors(256)　#色の変更　他・・・terrain.color(), rainbow(), heat.colors(), topo.colors(), cm.colors()

カスタマイズの例

R

heatmap(data, Colv = NA,  scale="column", xlab="gene ID", ylab="organ", main="heatmap", cexRow = 1, cexCol = 1)

heatmapの実行結果 (カスタマイズ)

・ggplot2のgeom_tile()

R　heatmap1 (default)

library(ggplot2)
library(reshape2)
df <- melt(data) #dataをdfに変形
colnames(df) <- c("Num", "Organ", "Value")
heatmap1 <- ggplot(df, aes(x = Organ, y = Num, fill = Value))+ geom_tile()
heatmap1

heatmap1の実行結果 (デフォルト)

カスタマイズ

枠線

theme_bw() #枠線を黒くする
theme_light() #枠線を灰色にする
theme_minimal　#枠線を消す
theme_classic() #片側の枠線を消す

背景

theme(panel.background = element_blank())　#背景を消す

グリッド線

theme(panel.grid=element_blank())　#グリッド線を消す
theme(panel.grid.minor = element_blank())　#枠線を消す
theme(panel.grid.major = element_blank())　#枠線を消す

色 (論文っぽい色にする)

1つ目 (RColorBrewerを使ったヒートマップ)
library(RColorBrewer) #パレットはdisplay.brewer.all()で確認できる。
scale_fill_gradientn("value", colours = rev(brewer.pal(9, "YlOrRd")), na.value = "white") #rev()はヒートマップの色の勾配を反転させる。

2つ目 (黄色と赤色に色指定してヒートマップ)
scale_fill_gradientn(colours = c("yellow", "red"))

文字の色、サイズ

theme(axis.text.x = element_text(size = 20, colour = "black")) #x軸の文字の色とサイズを変更

綺麗に見えるカスタマイズ

R　heatmap2

(heatmap1の続き)
df <- ...
colnames(df) <- ...
↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓
library(RColorBrewer)
heatmap2 <- ggplot(df, aes(x = Organ, y = Num, fill = Value))
            + geom_tile()
            + theme_minimal()+theme(panel.grid=element_blank())
            + theme(axis.text.x = element_text(colour = "black"))
            + theme(axis.text.y = element_text(colour = "black"))
            + scale_fill_gradientn("Value", colours = brewer.pal(9, "YlOrRd"), na.value = "white")
heatmap2
↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑↑

heatmap2の実行結果(カスタマイズ)

感想

heatmapはクラスタリングすると結果の解釈に役立つ。
ggplot2のヒートマップは他のグラフにも変換しやすい。

今回のまとめ

一連の流れ

#データの読み込み
data <- read.table("data.tsv", row.names = 1, header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
data <- as.matrix(data)
ggplot #確認

#ggplot
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(RColorBrewer)
df <- melt(data) 
colnames(df) <- c("Num", "Organ", "Value")
heatmap2 <- ggplot(df, aes(x = Organ, y = Num, fill = Value))
            + geom_tile()
            + theme_minimal()+theme(panel.grid=element_blank())
            + theme(axis.text.x = element_text(colour = "black"))
            + theme(axis.text.y = element_text(colour = "black"))
            + scale_fill_gradientn("Value", colours = brewer.pal(9, "YlOrRd"), na.value = "white")
heatmap2

引用

→heatmapとggplot2の例
https://www.r-graph-gallery.com/heatmap#:~:text=A%20heatmap%20is%20a%20graphical,is%20natively%20provided%20in%20R.
→ggplot2
https://ggplot2.tidyverse.org/index.html
→ggplot2 (クラスタリングの例)
https://stats.biopapyrus.jp/r/ggplot/geom-tile.html