R を使ったヒートマップの作り方

このページの最終更新日: 2022/05/21

概要: ヒートマップとは

下にあるような、値を色の違いで表した図をヒートマップ heatmap という (図は Public domain)。R には、ヒートマップを作る関数はたくさんある。このページでは、それらの関数を概観する。詳細なヒートマップ作成方法は、内容が増えてきた関数から個別のページを作ってまとめていく。

ヒートマップを作る際には、データを並べ替えるクラスタリング clustering も同時に行われることが多い。下の図では、X および Y の 2 つの軸でクラスタリングが行われている。

R デフォルトの関数。heatmap(A) で、A は行列。read.csv などで読み込んだデータは、リスト形式 list になっている場合がある。行列に変換する関数 as.matrix も覚えておくと便利だろう。

例えば、組み込みデータセットの一つ、mtcars を使って以下のようにヒートマップを作る。

heatmap(as.matrix(mtcars))

heatmap 関数には、以下のようなオプションがある。個人的には、この R デフォルトの関数が一番使いやすいように思う。

Colv, Rowv	Colv = NA で列をクラスタリングしなくなる。行のクラスタリング解除は Rowv = NA である。
scale	scale = c("row/column/none") で、行ごと、列ごとの色の設定などを指定。

gplots パッケージに含まれる関数。

heatmap.2(A, col=greenred(50), trace="none")

greenred(50) は、緑と赤で 50 段階で色分け。trace="none" は青いトレースの線をトレースの線を消す。

ggplot2 パッケージに含まれる関数。ヒートマップは作れるが、クラスタリング機能がない。クラスタリングしたい場合は、他の関数と組み合わせる必要がある。

pheatmap ライブラリに含まれる。

複雑なヒートマップを作りたい場合 (1)。インストールは BiocManager から。BiocManager::install ("ComplexHeatmap") とする。

以下のオプションの詳細は RDocumentation に。

クラスタリング	cluster_columns = TRUE または FALSE cluster_rows = TRUE または FALSE show_column_dend = TRUE または FALSE show_row_dend = TRUE または FALSE
行列の名前、位置	show_row_names: TRUE または FALSE show_column_names: TRUE または FALSE row_names_side = "left" または "right" column_names_side: "top" または "bottom"
na_col	この関数は、NA があってもクラスタリングをすることができる (参考)。ただし、距離行列を計算することができない場合にはクラスタリングできない (参考)。全て NA の列があったりすると、距離行列は計算できない。 Hclust という関数をクラスタリングに使っているので、これは Hclust の特徴と思われる。
name	name = "parameter" のようにして、legend の名前を決める。

使い方を丁寧にまとめたページがある (2)。

devtools::install_github("rlbarter/superheat") でインストールできる。

Gu and Hübschmann, 2022a. Make interactive complex heatmaps in R. Bioinformatics 38, 1460-1462, 2022.
複雑なデータをヒートマップで可視化するためのRパッケージ Superheat. Link: Last access 2022/05/20.

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