【R语言】热图绘制-heatmap+grDevice配色方案

#读取所有miRNA的表达矩阵
expr=read.table("miRNA_expr.txt",header=T,row.names=1,sep="\t")
#读取差异表达分析结果
#差异表达分析可以参考https://ke.qq.com/course/package/37513
deg=read.table("MIR_DEG_fc_2.5_pval_0.01.txt",header=T,row.names = 1,sep="\t")
#设置样本类型
type=factor(rep(c("CR","CC"),each=3))
#提取差异表达miRNA的名字
miRNA=rownames(deg)
#提取差异表达miRNA对应的表达矩阵
data=as.matrix(expr[miRNA,])

#利用colorRampPalette生成颜色函数b2p1，由绿色到红色的渐变
b2p1 <- colorRampPalette(c("green", "red"))
#生成25种颜色
heatmap(data, cexCol = 1,scale="row",col = b2p1(25))

#利用colorRampPalette生成颜色函数b2p1，由绿色到黄色再到红色的渐变
b2p1 <- colorRampPalette(c("green","yellow", "red"))
#生成25中颜色
heatmap(data, cexCol = 1,scale="row",col = b2p1(25))

#利用colorRamp生成颜色函数b2p2,由绿色到红色的渐变
b2p2 <- colorRamp(c("green", "red"))

#利用rgb函数将RGB值转换成hex值，生成25种颜色
col=apply(b2p2(seq(0, 1, len = 25)),1,function(x){
  rgb(x[1],x[2],x[3],maxColorValue = 255)
})
heatmap(data, cexCol = 1,scale="row",col = col)

#利用colorRamp生成颜色函数b2p2，由绿色到黄色再到红色的渐变
b2p2 <- colorRamp(c("green","yellow", "red"))

#利用rgb函数将RGB值转换成hex值，生成25种颜色
col=apply(b2p2(seq(0, 1, len = 25)),1,function(x){
  rgb(x[1],x[2],x[3],maxColorValue = 255)
})
heatmap(data, cexCol = 1,scale="row",col = col)