Generación de un mapa de calor que representa los conglomerados en un conjunto de datos utilizando agrupación jerárquica en R

Question

Estoy tratando de tomar mi conjunto de datos que está compuesto de interacción proteína ADN, agrupar los datos y generar un mapa de calor que muestra los datos resultantes de tal manera los datos se ven agrupados con los grupos que se alinean en la diagonal. Puedo agrupar los datos y generar un dendrograma de esos datos; sin embargo, cuando genero el mapa de calor de los datos usando la función de mapa de calor en R, los conglomerados no son visibles. Si miras las primeras 2 imágenes, una es del dendrograma que puedo generar, la segunda es del mapa de calor que puedo generar, y la tercera es solo un ejemplo de un mapa de calor agrupado que muestra cómo espero el resultado mirar bruscamente. Como puede ver al comparar la segunda y la tercera imagen, está claro que hay grupos en la tercera pero no en la segunda.

Aquí hay un enlace a mi conjunto de datos: http://pastebin.com/wQ9tYmjy

soy capaz de agrupar los datos y generar un bien en I:

args <- commandArgs(TRUE);

matrix_a <- read.table(args[1], sep='\t', header=T, row.names=1);

location <- args[2];

matrix_d <- dist(matrix_a);

hc <- hclust(matrix_d,"average");

mypng <- function(filename = "mydefault.png") {

png(filename)

}

options(device = "mypng")

plot(hc);

También soy capaz de generar un mapa de calor está bien así:

matrix_a <- read.table("Arda_list.txt.binary.matrix.txt", sep='\t', header=T, row.names=1);

mtscaled <- as.matrix(scale(matrix_a))

heatmap(mtscaled, Colv=F, scale='none')

He intentado seguir el mensaje: http://digitheadslabnotebook.blogspot.com/2011/06/drawing-heatmaps-in-r.html por por Christopher Bare pero me falta algo. Cualquier idea sería apreciada. Adjunto una imagen del mapa de calor que recibo, así como el dendrograma. La Imagen 3 fue tomada de la publicación de Christopher Bare. Gracias

Answer 1

Resulta que debería haber generado una matriz de distancia utilizando algún tipo de correlación de los datos de mi primera. Calculé los valores de similitud en la matriz usando pearson, luego llamé a la función heapmap, lo que hizo más fácil agrupar los datos. Una vez que fui capaz de generar clusters lo hice para que se alinearan en la diagonal. Arriba está el resultado ahora.Tuve que modificar la forma en que llamé heatmap en mi conjunto de datos para que los clusters se alineen en el eje:

heatmap(mtscaled, Colv=T,Rowv=T, scale='none',symm = T)