热图列表

ComplexHeatmap包的主要特点是它可以水平或垂直连接热图和注释列表，我们可以将各种信息来源进行可视化关联。在本章中，我们主要介绍水平串联（在分析中使用频率较高）后面也展示了一些垂直串联的例子。水平和垂直串联在语法上是基本相似的。

对于水平串联，所有热图和注释的行数应该相同。我们首先介绍热图的串联，然后我们将展示如何将热图与注释串联。

在下面例子中，有三个矩阵，其中第三个是一个热图向量，它将被转换为一列矩阵。当您连接热图列表时，一列热图有时很有用，它可以显示例如每行的注释或每行的一些分数。例如，如果行是基因，则基因的类型（即蛋白质编码与否）可以表示为一列字符矩阵，差异表达分析的p值或倍数变化可以表示为一列数字矩阵，并连接到主热图中。

set.seed(123)
mat1 = matrix(rnorm(80, 2), 8, 10)
mat1 = rbind(mat1, matrix(rnorm(40, -2), 4, 10))
rownames(mat1) = paste0("R", 1:12)
colnames(mat1) = paste0("C", 1:10)

mat2 = matrix(runif(60, max = 3, min = 1), 6, 10)
mat2 = rbind(mat2, matrix(runif(60, max = 2, min = 0), 6, 10))
rownames(mat2) = paste0("R", 1:12)
colnames(mat2) = paste0("C", 1:10)

le = sample(letters[1:3], 12, replace = TRUE)
names(le) = paste0("R", 1:12)

ind = sample(12, 12)
mat1 = mat1[ind, ]
mat2 = mat2[ind, ]
le = le[ind]

要连接热图，只需使用+运算符。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm")
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif")
ht3 = Heatmap(le, name = "letters")

ht1 + ht2 + ht3

image

在默认模式下，第二个热图中的树状图将被删除，行顺序将与第一个相同。前两个热图的行名称也被删除。

连接的返回值是一个HeatmapList对象。直接打印ht_list将调用draw()具有默认设置的方法。通过显式调用draw() 方法，您可以对热图列表进行更多控制。

ht_list = ht1 + ht2 + ht3
class(ht_list)

## [1] "HeatmapList"
## attr(,"package")
## [1] "ComplexHeatmap"

您可以将任意数量的热图附加到热图列表中。您也可以将热图列表附加到热图列表。

# code only for demonstration
ht1 + ht_list
ht_list + ht1
ht_list + ht_list

当用户希望通过for循环构建热图列表时，NULL可以添加到热图列表中。

# code only for demonstration
ht_list = NULL  ## Heatmap(...) + NULL gives you a HeatmapList object
for(s in sth) {
    ht_list = ht_list + Heatmap(...)
}

您还可以向热图列表中添加热图注释，后续介绍。

4.1 标题

热图列表也有标题，就像覆盖所有热图的全局标题。row_title和column_title应该在draw() 函数中设置。

从以下示例中，我们为每个热图设置了不同的颜色以使其可区分。

col_rnorm = colorRamp2(c(-3, 0, 3), c("green", "white", "red"))
col_runif = colorRamp2(c(0, 3), c("white", "orange"))
col_letters = c("a" = "pink", "b" = "purple", "c" = "blue")
ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm,
    row_title = "Heatmap 1", column_title = "Heatmap 1")
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif,
    row_title = "Heatmap 2", column_title = "Heatmap 2")
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 + ht2 + ht3

draw(ht_list, row_title = "Three heatmaps, row title", row_title_gp = gpar(col = "red"),
    column_title = "Three heatmaps, column title", column_title_gp = gpar(fontsize = 16))

image

拓展可以用gt_render()来构造复杂的文本。

4.2 热图的大小

某些热图的宽度可以设置为绝对单位。注意width 控制热图主体的宽度。

ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif, width = unit(4, "cm"))
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters, width = unit(5, "mm"))
ht1 + ht2 + ht3

image

所有热图的宽度都可以设置为绝对单位。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, width = unit(4, "cm"))
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif, width = unit(6, "cm"))
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters, width = unit(1, "cm"))
ht1 + ht2 + ht3

image

如果width是数字，则将其转换为null单位。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, width = 6)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif, width = 4)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters, width = 1)
ht1 + ht2 + ht3

image

heatmap_width 也可以控制热图的宽度，但它是热图主体加上热图组件的总宽度。

4.3 热图之间的差距

ht_gap控制热图之间的空间。该值可以是单个单位或单位向量。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 + ht2 + ht3
draw(ht_list, ht_gap = unit(1, "cm"))

image

draw(ht_list, ht_gap = unit(c(3, 10), "mm"))

image

4.4 主热图自动调整

热图列表中总是有一个主热图来控制全局行排序。所有其它热图都会根据主热图中的设置自动调整。对于这些非主热图，则进行如下调整：

不执行行聚类，它们都采用主热图的行排序。
行标题被删除。
如果主热图按行拆分，所有其他热图也将按与主热图相同的级别拆分。
主热图的高度作为所有热图的高度。

默认情况下，第一个热图被作为主热图。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_km = 2)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht2 + ht1 + ht3 # ht2 is the main heatmap and row_km in ht1 is ignored

image

主热图可以通过main_heatmap参数指定。该值可以是数字索引或热图的名称（需要在创建Heatmap对象时设置热图名称）。在下面的示例中，虽然ht1是第二个热图，但我们可以将其设置为主热图。

ht_list = ht2 + ht1 + ht3
draw(ht_list, main_heatmap = "rnorm")

image

默认情况下，树状图和行标题绘制在主热图旁边，只是为了强调聚类或拆分是从主热图而不是其他热图计算的。但是，主热图的树状图和行标题的位置可以由draw()函数中row_dend_side和row_sub_title_side控制。

ht_list = ht2 + ht1 + ht3
draw(ht_list, main_heatmap = "rnorm", row_dend_side = "right", row_sub_title_side = "left")

image

类似地，如果主热图中没有行聚类，则所有其他热图也不会聚类。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, cluster_rows = FALSE)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht1 + ht2 + ht3

image

您可能已经观察到，热图之间的所有行名称都从图中删除。您可以通过设置来显示它们auto_adjust = FALSE。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 + ht2 + ht3
draw(ht_list, auto_adjust = FALSE)

image

4.5 draw()函数中控制主热图

主热图的设置可以在主Heatmap() 函数中控制。为方便起见，draw()可以直接设置热图的行属性. 如果设置了draw()这些属性中的一些，主热图中的相应设置将被Heatmap()覆盖。

在draw()功能上，以下是控制所有热图的行顺序主要热图设置。

cluster_rows
clustering_distance_rows
clustering_method_rows
row_dend_width
show_row_dend
row_dend_reorder
row_dend_gp
row_order

以下控制行切片设置。

row_gap
row_km
row_km_repeats
row_split

以下控制热图高度设置。

height
heatmap_height

在以下示例中，在draw()中的row_km = 2, cluster_rows = FALSE 将覆盖 ht1的设置。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_km = 2, cluster_rows = FALSE)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 + ht2 + ht3
draw(ht_list, row_km = 1, row_split = le, cluster_rows = TRUE)

image

4.6 作为组件调整注释

如果热图列表中的一些热图有注释，在大多数情况下，不同热图的热图注释的高度是不同的。热图注释会自动调整，这个调整也会涉及到树状图的调整。

通常，简单注释的大小不会在调整中发生变化。在以下示例中，调整了第二个热图的树状图。请注意，您仍然可以通过设置anno_simple_size inHeatmapAnnotation()或全局设置来更改简单注释的大小ht_opt$anno_simple_size。

ha1 = HeatmapAnnotation(foo1 = 1:10, annotation_name_side = "left")
ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, top_annotation = ha1)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht1 + ht2 + ht3

image

如果前两个热图都有注释，由于简单注释的大小保持不变，所以会调整复杂注释的大小，使两个热图注释的总高度相同。

ha1 = HeatmapAnnotation(foo1 = 1:10, bar1 = anno_points(1:10), 
    annotation_name_side = "left")
ha2 = HeatmapAnnotation(bar2 = anno_barplot(1:10))
ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, top_annotation = ha1)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif, top_annotation = ha2)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 + ht2 + ht3
draw(ht_list, ht_gap = unit(c(6, 2), "mm"))

image

同样，如果第一个热图只包含简单的注释，树状图将被调整。

ha1 = HeatmapAnnotation(foo1 = 1:10, annotation_name_side = "left")
ha2 = HeatmapAnnotation(bar2 = anno_barplot(1:10, height = unit(2, "cm")))
ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, top_annotation = ha1)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif, top_annotation = ha2)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 + ht2 + ht3
draw(ht_list, ht_gap = unit(c(6, 2), "mm"))

image.png

如果两个热图只包含简单的注释但数量不等，则树状图将被调整。

ha1 = HeatmapAnnotation(foo1 = 1:10, annotation_name_side = "left")
ha2 = HeatmapAnnotation(bar2 = cbind(b1 = 1:10, b2 = 11:20, b3 = 21:30))
ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, top_annotation = ha1)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif, top_annotation = ha2)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 + ht2 + ht3
draw(ht_list)

image

如果您还想自动调整简单注释的大小，请在每次HeatmapAnnotation()调用simple_anno_size_adjust = TRUE即可。

如果第二个热图没有底部注释，则第二个热图的列名称将调整为直接放在热图主体下方。

ha1 = HeatmapAnnotation(foo1 = 1:10, bar1 = anno_points(1:10), annotation_name_side = "left")
ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, bottom_annotation = ha1)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ht3 = Heatmap(le, name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 + ht2 + ht3
draw(ht_list)

image

4.7 注释连接

行注释可以连接到水平热图列表，而不仅仅是热图的一个组件。请参阅以下非常简单的示例。

ha1 = rowAnnotation(foo = 1:12, bar = anno_barplot(1:12, width = unit(4, "cm")))
ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_km = 2)
ht1 + ha1

image

foo和bar注释可以用两个分离的 rowAnnotation()被注释。

Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_km = 2) + 
    rowAnnotation(foo = 1:12) +
    rowAnnotation(bar = anno_barplot(1:12, width = unit(4, "cm")))

image.png

那我们该如何恢复mat1行名称呢？有如下两种方法。

您可以将行注释设置为热图的“右注释”，并将热图放在最后一个。

Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_km = 2, right_annotation = ha1)

image

# or using the previous variable
# attach_annotation(ht1, ha1, side = "right")

通过添加文本注释来添加行名称：

ht1 + ha1 + rowAnnotation(rn = anno_text(rownames(mat1), 
    location = unit(0, "npc"), just = "left"))

image

热图和行注释基本上可以任意连接。

rowAnnotation(foo = 1:12) +
    Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_km = 2) + 
    rowAnnotation(bar = anno_barplot(1:12, width = unit(4, "cm"))) +
    Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)

image

如同前几节所讲的，行注释也可以是热图组件作为左注释或右注释。后续将会讨论了行注释作为独立注释和热图组件的区别。

4.8 只连接注释

连接可以在没有任何热图的情况下完成。

rowAnnotation(foo = 1:12) +
    rowAnnotation(bar = anno_barplot(1:12, width = unit(4, "cm")))

image.png

如果只有一个HeatmapAnnotation对象，则必须与NULL连接。

rowAnnotation(bar = anno_barplot(1:12, width = unit(4, "cm"))) + NULL

image

注释列表其实也是一个HeatmapList对象。

anno_list = rowAnnotation(foo = 1:12) +
    rowAnnotation(bar = anno_barplot(1:12, width = unit(4, "cm")))
class(anno_list)

## [1] "HeatmapList"
## attr(,"package")
## [1] "ComplexHeatmap"

因此，您可以将draw()函数的一些功能用于注释列表，例如行拆分。

draw(anno_list, row_split = rep(c("A", "B"), each = 6))

image

在拓展知识中，展示了如何使用注释列表来可视化多个汇总统计信息。

4.9 垂直串联

热图和注释（现在是列注释）可以由%v%进行垂直连接。所有相关的设置和调整都与水平串联非常相似。请检查以下示例。

mat1t = t(mat1)
mat2t = t(mat2)
ht1 = Heatmap(mat1t, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_title = "rnorm")
ht2 = Heatmap(mat2t, name = "runif", col = col_runif, row_title = "runif")
ht3 = Heatmap(rbind(letters = le), name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 %v% ht2 %v% ht3
draw(ht_list)

image

draw(ht_list, column_km = 2)

image

ha = HeatmapAnnotation(foo = anno_barplot(1:12, height = unit(2, "cm")))
ht_list = ht1 %v% ha %v% ht2 %v% ht3
draw(ht_list, column_km = 2)

image

ht1 = Heatmap(mat1t, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_km = 2)
ht2 = Heatmap(mat2t, name = "runif", col = col_runif, row_km = 2)
ht3 = Heatmap(rbind(letters = le), name = "letters", col = col_letters)
ha = HeatmapAnnotation(foo = anno_barplot(1:12, height = unit(2, "cm")))
ht_list = ht1 %v% ha %v% ht2 %v% ht3
draw(ht_list, column_km = 2)

image

对于垂直热图列表，现在行注释（right_annotation和left_annotation）应该是热图组件，它们的调整就像水平热图列表的列注释一样。

ht1 = Heatmap(mat1t, name = "rnorm", col = col_rnorm, row_km = 2,
    left_annotation = rowAnnotation(foo1 = 1:10, bar1 = anno_barplot(1:10)))
ha = HeatmapAnnotation(foo = anno_barplot(1:12, height = unit(2, "cm"), 
    axis_param = list(side = "right")))
ht2 = Heatmap(mat2t, name = "runif", col = col_runif, row_km = 2,
    left_annotation = rowAnnotation(foo2 = 1:10))
ht3 = Heatmap(rbind(letters = le), name = "letters", col = col_letters)
ht_list = ht1 %v% ha %v% ht2 %v% ht3
draw(ht_list, column_km = 2)

image

由于rowAnnotation()允许任意数量的注释，上面显示的方式是同时水平和垂直扩展热图列表的唯一方法。

4.10 热图列表的子集

类似于Heatmap子集对象，热图列表也可以通过提供行索引和列索引来子集化。对于水平热图列表，行索引对应所有热图和注释中的行，而列索引仅对应热图和注释的一个子集。对于垂直热图列表，情况正好相反。

下面我们以水平热图列表为例。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm, 
    left_annotation = rowAnnotation(foo1 = 1:12, bar1 = anno_points(1:12)))
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ha = rowAnnotation(foo2 = anno_barplot(1:12), bar2 = 12:1)
ht_list = ht1 + ht2 + ha
names(ht_list)

## [1] "rnorm" "runif" "foo2"  "bar2"

ht_list[1:6, c("rnorm", "bar2")]

image

foo1和bar是rnorm热图的组成部分，因此不能在子集函数中选择它们，而foo2和bar2是独立的行注释，可以选择它们的子集。

4.11 绘制热图列表

在交互式R会话中直接进入HeatmapList对象show()调用draw()内部调用该方法的方法。当你进入对象后没有绘图时，你应该明确使用draw()：

# code only for demonstration
draw(ht_list, ...)

4.12 获取顺序和树状图

row_order(), column_order(),row_dend()和column_dend()可用于从热图列表中检索相应的信息。需要将这些函数应用于draw()。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif)
ht_list = ht1 + ht2
ht_list = draw(ht_list)
row_order(ht_list)

##  [1] 10  4  8  2  1 12 11  6  7  3  9  5

column_order(ht_list)

## $rnorm
##  [1]  5  2  7  6 10  1  9  8  4  3
## 
## $runif
##  [1]  4 10  2  5  7  6  1  3  8  9

如果行或列被拆分，返回的值也将是一个列表。

ht1 = Heatmap(mat1, name = "rnorm", col = col_rnorm)
ht2 = Heatmap(mat2, name = "runif", col = col_runif, column_km = 2)
ht_list = ht1 + ht2
ht_list = draw(ht_list, row_km = 2)
row_order(ht_list)

## $`1`
## [1] 7 3 9 5
## 
## $`2`
## [1] 10  4  8  2  1 12 11  6

column_order(ht_list)

## $rnorm
## $rnorm[[1]]
##  [1]  5  2  7  6 10  1  9  8  4  3
## 
## 
## $runif
## $runif$`2`
## [1]  4 10  2  5
## 
## $runif$`1`
## [1] 7 6 1 3 8 9

您可以为列顺序指定某个热图。

column_order(ht_list, name = "runif")

## $`2`
## [1]  4 10  2  5
## 
## $`1`
## [1] 7 6 1 3 8 9

提取树状图的逻辑相同，垂直热图列表的逻辑也相同，可以参照水平热图列表。

4.13 全局参数修改

ht_opt()是一个全局控制参数的一些选项函数。您可以通过此全局函数同时为所有热图/注释设置一些参数。请注意，您应该将其放在热图代码之前，并在绘制热图后重置所有选项值，避免影响下一个热图。

ht_opt

##  Option                    Value   
##  -------------------------:----------
##  heatmap_row_names_gp      NULL    
##  heatmap_column_names_gp   NULL    
##  heatmap_row_title_gp      NULL    
##  heatmap_column_title_gp   NULL    
##  legend_title_gp           NULL    
##  legend_title_position     NULL    
##  legend_labels_gp          NULL    
##  legend_grid_height        NULL    
##  legend_grid_width         NULL    
##  legend_border             NULL    
##  legend_gap                4mm, 4mm
##  heatmap_border            NULL    
##  annotation_border         NULL    
##  fast_hclust               FALSE   
##  show_parent_dend_line     TRUE    
##  verbose                   FALSE   
##  message                   TRUE    
##  show_vp                   FALSE   
##  simple_anno_size          5mm     
##  DENDROGRAM_PADDING        0.5mm   
##  DIMNAME_PADDING           1mm     
##  TITLE_PADDING             NULL    
##  COLUMN_ANNO_PADDING       1mm     
##  ROW_ANNO_PADDING          1mm     
##  HEATMAP_LEGEND_PADDING    2mm     
##  ANNOTATION_LEGEND_PADDING 2mm     
##  save_last                 FALSE   
##  validate_names            TRUE

有以下参数来控制所有热图：

heatmap_row_names_gp:row_names_gp全部设置Heatmap()。
heatmap_column_names_gp:column_names_gp全部设置Heatmap()。
heatmap_row_title_gp:row_title_gp全部设置Heatmap()。
heatmap_column_title_gp:column_title_gp全部设置Heatmap()。
heatmap_border:border全部设置Heatmap()。

以下参数控制图例：

legend_title_gp:title_gp在所有热图图例和注释图例中设置。
legend_title_position:title_position在所有热图图例和注释图例中设置。
legend_labels_gp:labels_gp在所有热图图例和注释图例中设置。
legend_grid_width:grid_width在所有热图图例和注释图例中设置。
legend_grid_height:grid_height在所有热图图例和注释图例中设置。
legend_border:border在所有热图图例和注释图例中设置。

以下参数控制热图注释：

annotation_border:border全部设置HeatmapAnnotation()。
anno_simple_size: 设置简单注释的大小。

以下参数控制热图组件之间的空间：

DENDROGRAM_PADDING：树状图和热图主体之间的空间。
DIMNAME_PADDING：行/列名称和热图主体之间的空格。
TITLE_PADDING：行/列标题和热图正文之间的空间。
COLUMN_ANNO_PADDING：列注释和热图主体之间的空间。
ROW_ANNO_PADDING：行注释和热图主体之间的空间。

其他参数：

fast_hclust: 是否用于fastcluster::hclust()加速聚类？
show_parent_dend_line: 分割热图时，是否添加虚线来标记父树状图和子树状图？

您可以通过传统方式（如base::options()）或$运算符获取或设置选项值：

ht_opt("heatmap_row_names_gp")
ht_opt$heatmap_row_names_gp

# to set option values
ht_opt("heatmap_row_names_gp" = gpar(fontsize = 8))
ht_opt$heatmap_row_names_gp = gpar(fontsize = 8)

通过以下方式重置为默认值：

ht_opt(RESET = TRUE)

下面的例子展示了全局控制一些图形参数。

ht_opt(heatmap_column_names_gp = gpar(fontface = "italic"), 
    heatmap_column_title_gp = gpar(fontsize = 10),
    legend_border = "black",
    heatmap_border = TRUE,
    annotation_border = TRUE
)
ht1 = Heatmap(mat1, name = "ht1", column_title = "Heatmap 1",
    top_annotation = HeatmapAnnotation(foo = 1:10))
ht2 = Heatmap(mat2, name = "ht2", column_title = "Heatmap 2",
    top_annotation = HeatmapAnnotation(bar = 1:10))
ht1 + ht2

image

ht_opt(RESET = TRUE)

这些全局参数也可以在draw()函数中设置可以临时改变全局参数，绘制完成后重新设置回来。请查看draw,HeatmapList-method的帮助页面。

4.14 调整注释产生的空白

热图注释可能有注释名称和轴，在最终布局中排列热图组件时也会考虑这些空间。有时，这种调整结果并不美观，您可能会在图中看到不必要的空白区域。

一种情况是对于没有行名称的矩阵，热图右侧的空间由注释名称的大小决定，这会导致热图和图例之间出现空白。此外，热图列表级别的行标题绘制在注释轴的左侧，如果没有行树状图，则会提供空白区域。

adjust_annotation_extension控制是否考虑布局的注释名称和轴的空间。比较以下两个图。

m = matrix(rnorm(100), 10)
ht = Heatmap(m, name = "mat",
    top_annotation = HeatmapAnnotation(foo = anno_points(1:10)),
    show_row_dend = FALSE)
draw(ht, row_title = "fooooooooooo", adjust_annotation_extension = TRUE,  # default
    column_title = "adjust_annotation_extension = TRUE")
draw(ht, row_title = "fooooooooooo", adjust_annotation_extension = FALSE,
    column_title = "adjust_annotation_extension = FALSE")

image

另一种部分解决空间问题的方法是将注释名称向左移动并使用 heamtap 级别的行标题。

Heatmap(m, name = "mat",
    top_annotation = HeatmapAnnotation(foo = anno_points(1:10),
        annotation_name_side = "left"),
    row_title = "fooooooooooo",
    show_row_dend = FALSE)

image

但是，有时也需要对注释进行这种调整，例如当热图非常短时：

ht = Heatmap(m, name = "mat",
    top_annotation = HeatmapAnnotation(foo = anno_points(1:10)),
    show_row_dend = FALSE)
draw(ht, row_title = "fooooooooooo", adjust_annotation_extension = TRUE,
    column_title = "adjust_annotation_extension = TRUE")

image

因此，我们将其adjust_annotation_extension设置TRUE为默认值，用户可以根据具体场景进行配置。

4.15 手动图形周围空间

ComplexHeatmap的布局并不完美，仍有可能将某些文本绘制到绘图区域之外。在这种情况下，您可以在draw()函数中手动设置参数padding以增加最终绘图周围的空白区域。

padding的值应该是4个长度的单位向量。这四个值分别对应底部、左侧、顶部和右侧的空间。

下面的例子不是一个完美的例子，因为行名的最大宽度可以通过max_row_name_width参数控制，但我们仍然可以用它来演示padding.

m2 = m
rownames(m2) = paste0("R", 1:10)
rownames(m2)[1] = "a long long long long long row name"
ht = Heatmap(m2, name = "mat", row_names_side = "left", show_row_dend = FALSE)
draw(ht, padding = unit(c(2, 20, 2, 2), "mm")) ## see right heatmap in following

image

ComplexHeatmap复杂热图绘制学习——4.热图列表

热图列表

4.1 标题

4.2 热图的大小

4.3 热图之间的差距

4.4 主热图自动调整

4.5 draw()函数中控制主热图

4.6 作为组件调整注释

4.7 注释连接

4.8 只连接注释

4.9 垂直串联

4.10 热图列表的子集

4.11 绘制热图列表

4.12 获取顺序和树状图

4.13 全局参数修改

4.14 调整注释产生的空白

4.15 手动图形周围空间

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