五秒做一个热图，交互式可视化让热图“活”起来~

2022-12-06 05:14:37, 多层组学定制服务上海欧易生物医学科技有限公司

在讲交互式热图之前先来讲讲小鹿最近遇到的头疼事儿，想来大多数没有用过云工具绘图的小伙伴们应该都遇到过此类烦恼，大家是否在精修一张图的时候反复测试各种参数？比如热图？

小鹿在绘制热图的时候总是头疼这些参数，比如热图的色阶一定要设置的既保证可以清晰的展示数据的分类，又要保持一定的美观度；

再比如热图的宽高比例修改，需要每次都反复调试找到维持保证热图全部展示又不怪异的比例；

为了避免一直在修改个别参数，作好生枯燥又机械的重复出图过程...为此，小鹿特地研究了一种新方法去完美的解决此类问题。

只需要小鹿粉们滑动滑动鼠标，输入对应的参数，就可以实现交互式绘图的过程。是不是满心期待又充满迷惑？话不多说，小鹿这就带大家探索其中的奥妙~

首先进入学习之前先来感受一下交互式绘图的使用过程：

通过了解交互式绘图的使用过程，想必大家更想要知道这是怎么用代码实现？下面就是小鹿的神秘代码大礼包，快来看看吧！

载入R包

在进行R图绘制前需要载入所需R包，没有安装过请先安装~

library(colourpicker)library(openxlsx)library(dplyr)library(pheatmap)library(shinydashboard)library(shinythemes)library(shiny)

设置控件ui

大家看到上述使用过程中有很多可操作的按钮，滑动条等，其实就是R包shiny提供的控件，本文仅展示需要的控件。

以下是小鹿如何设置热图ui控件的代码：

ui <- fluidPage(    sidebarLayout(      sidebarPanel(        fileInput("file1", "Choose file(data):",                  multiple = FALSE,                  accept = c("csv",".xlsx","xls","txt")),  #设置输入文件的控件        fileInput("file2", "Choose file(sample):",                  multiple = FALSE,                  accept = c("csv",".xlsx","xls","txt")),        selectInput("select_scale", "select_scale",                    c("row" = "row",                      "column" = "column",                      "none" = "none")),  #设置选择下拉框的控件        checkboxInput("cluster_rows", "cluster_rows", FALSE),  #设置是否选择的控件        checkboxInput("cluster_cols", "cluster_cols", FALSE),        colourInput("color1", "Select colour Low", "#0464bc"),  #设置选择颜色的控件        colourInput("color2", "Select colour Middle", "white"),        colourInput("color3", "Select colour High", "#c81215"),        checkboxInput("show_rownames", "show_rownames", FALSE),        checkboxInput("show_colnames", "show_colnames", FALSE),        sliderInput(inputId = "cellwidth",label = "cellwidth",min = 0.5,max = 30,value = 5),  #设置滑动条的控件        sliderInput(inputId = "cellheight",label = "cellheight",min = 0.5,max = 30,value = 5),        sliderInput(inputId = "fontsize_row",label = "fontsize_row",min = 0.5,max = 30,value = 5),        sliderInput(inputId = "fontsize_col",label = "fontsize_col",min = 0.5,max = 30,value = 5)      ),      mainPanel(        tabsetPanel(          plotOutput("plot_heatmap",width = "1000px",height = "1000px")  #设置交互式绘制热图        )      )    ))

布置服务server

通过在控件中的输入以及参数设置，绘制热图进行展示。

server <- function(input, output) {  output$plot_heatmap <- renderPlot({    req(input$file1$datapath)    req(input$file2$datapath)    df <- read.xlsx(xlsxFile = input$file1$datapath,sheet = 1,colNames = TRUE,rowNames = TRUE)    sampledata <- read.xlsx(xlsxFile = input$file2$datapath,sheet = 1,colNames = TRUE,rowNames = TRUE)    color <- c(input$color1,input$color2,input$color3)    df[is.na(df)] <- apply(df,2,function(x){min(na.omit(x))})%>%na.omit()%>%min()    col <- rep(c("#1660A7","#FF6A00","#219418","#CD0C18","#814BB2","#794339"),6)    samplecolor <- list()    samplecolor$Group <- col[1:length(unique(sampledata$Group))]    names(samplecolor$Group) <- unique(sampledata$Group)    pheatmap(df,scale=input$select_scale,             cluster_rows = input$cluster_rows,cluster_cols = input$cluster_cols,             color = colorRampPalette(color)(1000),             clustering_method = "complete",             display_numbers = FALSE,number_format ="%.3f",             show_colnames = input$show_colnames,show_rownames = input$show_rownames,             border_color = NA,fontfamily= "ArialMT",             cellwidth = input$cellwidth,cellheight = input$cellheight,             fontsize_col = input$fontsize_col,fontsize_row = input$fontsize_row,             annotation_col = sampledata,             annotation_colors = samplecolor             )   })}