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热图展示单细胞转录组基因在不同组中表达阳性细胞差异

近日,看到-生信作曲家-发的帖子,展示的内容是单细胞差异基因的图,是利用热图的形式展现的,在一个热图上可以展示不同cluster中不同组的基因表达阳性细胞比例,差别一目了然,可以同时展示很多的基因。

首先构建作图数据,我们用最“笨”的办法吧,分别找出不同细胞类型下,两组之间(GM, BM)的差异基因,这里设置阈值为0,让所有基因都保留下来。然后设置需要查看或者展示的基因,分别在各个差异基因文件中提取这些基因的表达数据,我们需要的数据是ptc1和ptc2这两列,分别对应两个分组。最后将所有细胞差异基因中提取的数据进行合并就可以作图。

#Macrophage <- subset(immune, celltype=='Macrophage')#Macrophage <- FindMarkers(Macrophage, min.pct = 0, #                           logfc.threshold = 0,#                           group.by = "group",#                           ident.1 ="GM",#                           ident.2="BM")genes <- c("CD3D",'CD3E','CD2',"CD4","CD8A",           'CD79A','MZB1','MS4A1','CD79B',           'FOXP3',"IL32",'TNFRSF18','TNFRSF4',           'IL17A','IL17F','CD40LG',           'S100A8','CXCL8','SOD2','NAMPT',           'SEPP1','C1QA','APOE','CD14','RNASE1',           'TPSAB1','TPSB2','CPA3','HPGDS',           'HLA-DRA','HLA-DPB1','CST3','HLA-DPA1',           'PTGDS','SOX4','GZMB','IRF7',           'IGHA1','IGHG1',"IGHG2",           'KLRF1','KLRD1','XCL2','XCL1')
#Macrophage <- Macrophage[genes, ]

热图的做法很简单,参考我们之前的系列:

画热图只标注感兴趣的基因名称

热图2:分组聚类,让热图分裂

热图3:热图行列分组信息注释

热图4:ComplexHeatmap画复杂热图行列注释

我们可以直接用pheatmap来画,但是区别在于需要将每个基因在细胞中的表达数值显示在热图上,只需要加display_numbers = TRUE参数即可。

A <- read.csv("ratiomap.csv", header = T, row.names = 1)library(pheatmap)pheatmap(A, color = colorRampPalette(c("white","red"))(100),         border_color = "black", cluster_cols = F,         display_numbers = TRUE)

最后导出pdf图片,用AI修饰一下即可。

当然ComplexHeatmap包的Heatmap函数也是适用的。如果需要进行更多的修饰和改造也是可以的。(补充:之前的热图系列没有说到一个问题就是ComplexHeatmap做热图之后的legend标题的问题,自动显示的是matrix,而且每画一次,就在后面加数字,有很多小伙伴有这个疑问。其实在他的参数heatmap_legend_param 中是可以定义标题和legend位置的。

library(ComplexHeatmap)Heatmap(A, name = "mat", col = colorRampPalette(c("white","red"))(100),        cell_fun = function(j, i, x, y, width, height, fill) {          grid.text(sprintf("%.1f", A[i, j]), x, y, gp = gpar(fontsize = 10))        },        heatmap_legend_param = list(          title='Expression \n Ratio',          title_position='topcenter'),        border = 'black',        row_names_gp = gpar(fontsize = 10),        border_gp = gpar(col = "black"))

最后修饰修饰成为一个可发表的图片。

这个热图还是挺实用的,有需要示例数据的小伙伴可打赏截图联系作者索取数据,记得在公众号后台留下您的邮箱!

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