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這篇文章主要介紹了pheatmap返回的結果是什么的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇pheatmap返回的結果是什么文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。
pheatmap是一個熱圖繪制的R包，全稱pretty heatmap。利用的繪圖函數是pheatmap()，對應的數據則是一個數值矩陣，譬如基于如下的矩陣10X6：
> mat CK-WT-1 CK-WT-2 CK-WT-3 CK-tdr1-1 CK-tdr1-2 CK-tdr1-3 AT1G01010 3.741490 7.3618000 5.8173400 5.7113100 7.9705400 10.3762000 AT1G01030 5.235280 2.7707000 2.6685900 3.2263200 1.3210500 1.9672600 AT1G01040 2.821317 1.5633947 1.9316282 3.1948090 2.6008540 2.3012776 AT1G01050 118.660000 140.1430000 123.3830000 97.2229000 95.2539000 91.8525000 AT1G01060 1.873769 16.9090246 0.9559375 0.4774184 0.5273923 0.4333881 AT1G01070 1.710346 0.7802436 2.7996091 4.7297117 4.3637146 3.3732144 AT1G01080 30.261105 33.6571056 31.4669073 30.9689028 28.0334025 27.6215018 AT1G01090 86.640500 116.4700000 111.7380000 82.8809000 85.7292000 79.6027000 AT1G01100 1448.627845 1634.0417300 1566.5625600 648.4734402 683.4113500 647.2749880 AT1G01120 173.996000 51.0019000 52.3322000 66.9486000 41.1148000 49.7169000
直接按照默認參數繪圖獲得的結果是返回一張熱圖：
library(pheatmap) pheatmap(mat,scale = "row")
而實際是pheatmap（）返回的結果涉及多個：
Invisibly a pheatmap object that is a list with components
tree_row the clustering of rows as hclust object
tree_col the clustering of columns as hclust object
kmeans the kmeans clustering of rows if parameter kmeans_k was specified
gtable a gtable object containing the heatmap, can be used for combining the heatmap with other plots
根據以上的解釋，可以知道pheatmap返回的對象是列表，其中包含了多個聚類的結果，其中一個組成結果為行聚類結果，對應的是行基于hclust聚類返回的對象，而hclust返回的對象也是一個列表，包括了多組信息。
以上面的代碼為例，將結果賦給一個新的向量，然后查看向量的結果：
list=pheatmap(mat,scale="row") > summary(list) Length Class Mode tree_row 7 hclust list tree_col 7 hclust list kmeans 1 -none- logical gtable 6 gtable list
可以看到list$tree_row也是一個列表：
> summary(list$tree_row) Length Class Mode merge 18 -none- numeric height 9 -none- numeric order 10 -none- numeric labels 10 -none- character method 1 -none- character call 3 -none- call dist.method 1 -none- character > list$tree_row$order [1] 2 10 5 7 8 4 9 1 3 6
而其中有一個重要的內容是order，他是進行行聚類重排后的排列順序，基于這個信息可以輸出排序后的矩陣，從而獲得與熱圖顯示順序一致的文件結果：
> newOrder=mat[list$tree_row$order,] > newOrder CK-WT-1 CK-WT-2 CK-WT-3 CK-tdr1-1 CK-tdr1-2 CK-tdr1-3 AT1G01030 5.235280 2.7707000 2.6685900 3.2263200 1.3210500 1.9672600 AT1G01120 173.996000 51.0019000 52.3322000 66.9486000 41.1148000 49.7169000 AT1G01060 1.873769 16.9090246 0.9559375 0.4774184 0.5273923 0.4333881 AT1G01080 30.261105 33.6571056 31.4669073 30.9689028 28.0334025 27.6215018 AT1G01090 86.640500 116.4700000 111.7380000 82.8809000 85.7292000 79.6027000 AT1G01050 118.660000 140.1430000 123.3830000 97.2229000 95.2539000 91.8525000 AT1G01100 1448.627845 1634.0417300 1566.5625600 648.4734402 683.4113500 647.2749880 AT1G01010 3.741490 7.3618000 5.8173400 5.7113100 7.9705400 10.3762000 AT1G01040 2.821317 1.5633947 1.9316282 3.1948090 2.6008540 2.3012776 AT1G01070 1.710346 0.7802436 2.7996091 4.7297117 4.3637146 3.3732144
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