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[genes, ] < code></->
热图的做法很简单，参考我们之前的系列：
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)" < code></->
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在我的公众号《KS科研分享与服务》—-联系作者索取数据，记得在公众号后台留下您的邮箱！
Original: https://blog.csdn.net/qq_42090739/article/details/124121493
Author: TS的美梦
Title: 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
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