как создать тепловую карту с фиксированным внешним иерархическим кластером

Сначала вам нужно использовать пакет ape для чтения ваших данных как phylo объекта.

library(ape)
dat <- read.tree(file="your/newick/file")
#or
dat <- read.tree(text="((A:4.2,B:4.2):3.1,C:7.3);")

Следующее работает, только если ваше дерево ультраметрическое.

Следующим шагом будет преобразование вашего филогенетического дерева в класс dendrogram.

Вот пример:

data(bird.orders) #This is already a phylo object
hc <- as.hclust(bird.orders) #Compulsory step as as.dendrogram doesn't have a method for phylo objects.
dend <- as.dendrogram(hc)
plot(dend, horiz=TRUE)

mat <- matrix(rnorm(23*23),nrow=23, dimnames=list(sample(bird.orders$tip, 23), sample(bird.orders$tip, 23))) #Some random data to plot

Сначала нам нужно упорядочить матрицу в соответствии с порядком в филогенетическом дереве:

ord.mat <- mat[bird.orders$tip,bird.orders$tip]

Затем введите его в heatmap:

heatmap(ord.mat, Rowv=dend, Colv=dend)

Изменить: это функция для работы с ультраметрическими и не ультраметрическими деревьями.

heatmap.phylo <- function(x, Rowp, Colp, ...){
    # x numeric matrix
    # Rowp: phylogenetic tree (class phylo) to be used in rows
    # Colp: phylogenetic tree (class phylo) to be used in columns
    # ... additional arguments to be passed to image function
    x <- x[Rowp$tip, Colp$tip]
    xl <- c(0.5, ncol(x)+0.5)
    yl <- c(0.5, nrow(x)+0.5)
    layout(matrix(c(0,1,0,2,3,4,0,5,0),nrow=3, byrow=TRUE),
                  width=c(1,3,1), height=c(1,3,1))
    par(mar=rep(0,4))
    plot(Colp, direction="downwards", show.tip.label=FALSE,
               xlab="",ylab="", xaxs="i", x.lim=xl)
    par(mar=rep(0,4))
    plot(Rowp, direction="rightwards", show.tip.label=FALSE, 
               xlab="",ylab="", yaxs="i", y.lim=yl)
    par(mar=rep(0,4), xpd=TRUE)
    image((1:nrow(x))-0.5, (1:ncol(x))-0.5, x, 
           xaxs="i", yaxs="i", axes=FALSE, xlab="",ylab="", ...)
    par(mar=rep(0,4))
    plot(NA, axes=FALSE, ylab="", xlab="", yaxs="i", xlim=c(0,2), ylim=yl)
    text(rep(0,nrow(x)),1:nrow(x),Rowp$tip, pos=4)
    par(mar=rep(0,4))
    plot(NA, axes=FALSE, ylab="", xlab="", xaxs="i", ylim=c(0,2), xlim=xl)
    text(1:ncol(x),rep(2,ncol(x)),Colp$tip, srt=90, pos=2)
    }

Вот с предыдущим (ультраметрическим) примером:

heatmap.phylo(mat, bird.orders, bird.orders)

И с не ультраметрическим:

cat("owls(((Strix_aluco:4.2,Asio_otus:4.2):3.1,Athene_noctua:7.3):6.3,Tyto_alba:13.5);",
    file = "ex.tre", sep = "\n")
tree.owls <- read.tree("ex.tre")
mat2 <- matrix(rnorm(4*4),nrow=4, 
             dimnames=list(sample(tree.owls$tip,4),sample(tree.owls$tip,4)))
is.ultrametric(tree.owls)
[1] FALSE
heatmap.phylo(mat2,tree.owls,tree.owls)

Сначала я создаю воспроизводимый пример. Без данных мы можем просто угадать, чего вы хотите. Поэтому, пожалуйста, постарайтесь сделать лучше в следующий раз (особенно если вы являетесь подтвержденным пользователем). Например, вы можете сделать это, чтобы создать свое дерево в формате newick:

tree.text='(((XXX:4.2,ZZZ:4.2):3.1,HHH:7.3):6.3,AAA:13.6);'

Как и @plannpus, я использую ape для преобразования этого дерева в класс hclust. К сожалению, похоже, что мы можем выполнить преобразование только для ультраметрического дерева: расстояние от корня до каждой вершины одинаковое.

library(ape)
tree <- read.tree(text='(((XXX:4.2,ZZZ:4.2):3.1,HHH:7.3):6.3,AAA:13.6);')
is.ultrametric(tree)
hc <- as.hclust.phylo(tree)

Затем я использую dendrogramGrob из latticeExtra для построения своего дерева. и levelplot из lattice, чтобы нарисовать тепловую карту.

library(latticeExtra)
dd.col <- as.dendrogram(hc)
col.ord <- order.dendrogram(dd.col)
mat <- matrix(rnorm(4*4),nrow=4)
colnames(mat) <- tree$tip.label
rownames(mat) <- tree$tip.label
levelplot(mat[tree$tip,tree$tip],type=c('g','p'),
          aspect = "fill",
          colorkey = list(space = "left"),
          legend =
            list(right =
                   list(fun = dendrogramGrob,
                        args =
                          list(x = dd.col, 
                               side = "right",
                               size = 10))),
          panel=function(...){
            panel.fill('black',alpha=0.2)
            panel.levelplot.points(...,cex=12,pch=23)
          }
)

Я адаптировал ответ plannapus для работы с более чем одним деревом (также вырезав некоторые параметры, которые мне не понадобились в процессе):

library(ape)

heatmap.phylo <- function(x, Rowp, Colp, breaks, col, denscol="cyan", respect=F, ...){
    # x numeric matrix
    # Rowp: phylogenetic tree (class phylo) to be used in rows
    # Colp: phylogenetic tree (class phylo) to be used in columns
    # ... additional arguments to be passed to image function

    scale01 <- function(x, low = min(x), high = max(x)) {
        x <- (x - low)/(high - low)
        x
    }

    col.tip <- Colp$tip
    n.col <- 1
    if (is.null(col.tip)) {
        n.col <- length(Colp)
        col.tip <- unlist(lapply(Colp, function(t) t$tip))
        col.lengths <- unlist(lapply(Colp, function(t) length(t$tip)))
        col.fraction <- col.lengths / sum(col.lengths)
        col.heights <- unlist(lapply(Colp, function(t) max(node.depth.edgelength(t))))
        col.max_height <- max(col.heights)
    }

    row.tip <- Rowp$tip
    n.row <- 1
    if (is.null(row.tip)) {
        n.row <- length(Rowp)
        row.tip <- unlist(lapply(Rowp, function(t) t$tip))
        row.lengths <- unlist(lapply(Rowp, function(t) length(t$tip)))
        row.fraction <- row.lengths / sum(row.lengths)
        row.heights <- unlist(lapply(Rowp, function(t) max(node.depth.edgelength(t))))
        row.max_height <- max(row.heights)
    }

    cexRow <- min(1, 0.2 + 1/log10(n.row))
    cexCol <- min(1, 0.2 + 1/log10(n.col))

    x <- x[row.tip, col.tip]
    xl <- c(0.5, ncol(x)+0.5)
    yl <- c(0.5, nrow(x)+0.5)

    screen_matrix <- matrix( c(
        0,1,4,5,
        1,4,4,5,
        0,1,1,4,
        1,4,1,4,
        1,4,0,1,
        4,5,1,4
    ) / 5, byrow=T, ncol=4 )

    if (respect) {
        r <- grconvertX(1, from = "inches", to = "ndc") / grconvertY(1, from = "inches", to = "ndc")
        if (r < 1) {
            screen_matrix <- screen_matrix * matrix( c(r,r,1,1), nrow=6, ncol=4, byrow=T)
        } else {
            screen_matrix <- screen_matrix * matrix( c(1,1,1/r,1/r), nrow=6, ncol=4, byrow=T)
        }
    }


    split.screen( screen_matrix )

    screen(2)
    par(mar=rep(0,4))

    if (n.col == 1) {
        plot(Colp, direction="downwards", show.tip.label=FALSE,xaxs="i", x.lim=xl)
    } else {
        screens <- split.screen( as.matrix(data.frame( left=cumsum(col.fraction)-col.fraction, right=cumsum(col.fraction), bottom=0, top=1)))
        for (i in 1:n.col) {
            screen(screens[i])
            plot(Colp[[i]], direction="downwards", show.tip.label=FALSE,xaxs="i", x.lim=c(0.5,0.5+col.lengths[i]), y.lim=-col.max_height+col.heights[i]+c(0,col.max_height))
        }
    }

    screen(3)
    par(mar=rep(0,4))

    if (n.col == 1) {
        plot(Rowp, direction="rightwards", show.tip.label=FALSE,yaxs="i", y.lim=yl)
    } else {
        screens <- split.screen( as.matrix(data.frame( left=0, right=1, bottom=cumsum(row.fraction)-row.fraction, top=cumsum(row.fraction))) )
        for (i in 1:n.col) {
            screen(screens[i])
            plot(Rowp[[i]], direction="rightwards", show.tip.label=FALSE,yaxs="i", x.lim=c(0,row.max_height), y.lim=c(0.5,0.5+row.lengths[i]))
        }
    }


    screen(4)
    par(mar=rep(0,4), xpd=TRUE)
    image((1:nrow(x))-0.5, (1:ncol(x))-0.5, x, xaxs="i", yaxs="i", axes=FALSE, xlab="",ylab="", breaks=breaks, col=col, ...)

    screen(6)
    par(mar=rep(0,4))
    plot(NA, axes=FALSE, ylab="", xlab="", yaxs="i", xlim=c(0,2), ylim=yl)
    text(rep(0,nrow(x)),1:nrow(x),row.tip, pos=4, cex=cexCol)

    screen(5)
    par(mar=rep(0,4))
    plot(NA, axes=FALSE, ylab="", xlab="", xaxs="i", ylim=c(0,2), xlim=xl)
    text(1:ncol(x),rep(2,ncol(x)),col.tip, srt=90, adj=c(1,0.5), cex=cexRow)

    screen(1)
    par(mar = c(2, 2, 1, 1), cex = 0.75)

    symkey <- T
    tmpbreaks <- breaks
    if (symkey) {
        max.raw <- max(abs(c(x, breaks)), na.rm = TRUE)
        min.raw <- -max.raw
        tmpbreaks[1] <- -max(abs(x), na.rm = TRUE)
        tmpbreaks[length(tmpbreaks)] <- max(abs(x), na.rm = TRUE)
    } else {
        min.raw <- min(x, na.rm = TRUE)
        max.raw <- max(x, na.rm = TRUE)
    }
    z <- seq(min.raw, max.raw, length = length(col))

    image(z = matrix(z, ncol = 1), col = col, breaks = tmpbreaks, 
          xaxt = "n", yaxt = "n")
    par(usr = c(0, 1, 0, 1))
    lv <- pretty(breaks)
    xv <- scale01(as.numeric(lv), min.raw, max.raw)
    axis(1, at = xv, labels = lv)

    h <- hist(x, plot = FALSE, breaks = breaks)
    hx <- scale01(breaks, min.raw, max.raw)
    hy <- c(h$counts, h$counts[length(h$counts)])
    lines(hx, hy/max(hy) * 0.95, lwd = 1, type = "s", 
          col = denscol)
    axis(2, at = pretty(hy)/max(hy) * 0.95, pretty(hy))
    par(cex = 0.5)
    mtext(side = 2, "Count", line = 2)

    close.screen(all.screens = T)

}

tree <- read.tree(text = "(A:1,B:1);((C:1,D:2):2,E:1);((F:1,G:1,H:2):5,((I:1,J:2):2,K:1):1);", comment.char="")
N <- sum(unlist(lapply(tree, function(t) length(t$tip))))

set.seed(42)
m <- cor(matrix(rnorm(N*N), nrow=N))
rownames(m) <- colnames(m) <- LETTERS[1:N]
heatmap.phylo(m, tree, tree, col=bluered(10), breaks=seq(-1,1,length.out=11), respect=T) 

Это точное применение тепловой карты уже реализовано в функции plot_heatmap (на основе ggplot2) в пакет phyloseq, который открыто / свободно разрабатывается на GitHub. Примеры с полным кодом и результатами включены здесь:

http://joey711.github.io/phyloseq/plot_heatmap-examples

Одно предостережение, а не то, о чем вы здесь явно просите, но phyloseq::plot_heatmap не перекрывает иерархическое дерево ни для одной из осей. Есть веская причина не основывать порядок осей на иерархической кластеризации - и это связано с тем, что индексы в конце длинных ветвей могут по-прежнему располагаться рядом друг с другом произвольно, в зависимости от того, как ветки расположены. повернуты в узлах. Этот момент и альтернатива, основанная на неметрическом многомерном масштабировании, объясняется далее в статье о Пакет NeatMap, который также написан для R и использует ggplot2. Такой подход к упорядочиванию индексов на тепловой карте с уменьшением размеров (ординацией) адаптирован для филогенетических данных о численности в phyloseq::plot_heatmap.

Хотя мое предложение для phlyoseq::plot_heatmap поможет вам в этом, мощный пакет "ggtree" может сделать это или даже больше, если представление данных на деревьях - это действительно то, что вы собираетесь делать.

Некоторые примеры показаны в верхней части следующей страницы документации ggtree:

http://www.bioconductor.org/packages/3.7/bioc/vignettes/ggtree/inst/doc/advanceTreeAnnotation.html

Обратите внимание, что я вообще не связан с ggtree dev. Просто фанат проекта и того, что он уже умеет.

После общения с @plannapus я изменил (всего несколько) код, чтобы удалить дополнительную xlab="" информацию из приведенного выше кода. Здесь вы найдете код. Вы можете видеть, что закомментированные строки содержат дополнительный код, а теперь новые строки просто стирают их. Надеюсь, это поможет новым пользователям вроде меня! :)

heatmap.phylo <- function(x, Rowp, Colp, ...){
    # x numeric matrix
    # Rowp: phylogenetic tree (class phylo) to be used in rows
    # Colp: phylogenetic tree (class phylo) to be used in columns
    # ... additional arguments to be passed to image function
    x <- x[Rowp$tip, Colp$tip]
    xl <- c(0.5, ncol(x) + 0.5)
    yl <- c(0.5, nrow(x) + 0.5)
    layout(matrix(c(0,1,0,2,3,4,0,5,0),nrow = 3, byrow = TRUE),
                  width = c(1,3,1), height = c(1,3,1))
    par(mar = rep(0,4))
    # plot(Colp, direction = "downwards", show.tip.label = FALSE,
    #            xlab = "", ylab = "", xaxs = "i", x.lim = xl)
      plot(Colp, direction = "downwards", show.tip.label = FALSE,
               xaxs = "i", x.lim = xl)
    par(mar = rep(0,4))
    # plot(Rowp, direction = "rightwards", show.tip.label = FALSE, 
    #            xlab = "", ylab = "", yaxs = "i", y.lim = yl)
    plot(Rowp, direction = "rightwards", show.tip.label = FALSE, 
               yaxs = "i", y.lim = yl)
    par(mar = rep(0,4), xpd = TRUE)
    image((1:nrow(x)) - 0.5, (1:ncol(x)) - 0.5, x, 
           #xaxs = "i", yaxs = "i", axes = FALSE, xlab = "", ylab = "", ...)
           xaxs = "i", yaxs = "i", axes = FALSE, ...)
    par(mar = rep(0,4))
    plot(NA, axes = FALSE, ylab = "", xlab = "", yaxs = "i", xlim = c(0,2), ylim = yl)
    text(rep(0, nrow(x)), 1:nrow(x), Rowp$tip, pos = 4)
    par(mar = rep(0,4))
    plot(NA, axes = FALSE, ylab = "", xlab = "", xaxs = "i", ylim = c(0,2), xlim = xl)
    text(1:ncol(x), rep(2, ncol(x)), Colp$tip, srt = 90, pos = 2)
}