基本的に、列を 2 つのグループに分割してヒートマップを作成し、グループ内の樹状図を再利用して、それぞれに対してどの遺伝子がアップおよびダウンレギュレートされているかを識別できるようにしたいと考えています。
私は、グループごとにおよそn> 150の患者サンプルのRNA HT12マイクロアレイデータを扱っています。また、グループ間で有意な差次的発現を達成していますが、デフォルトのデンドグラムを使用すると、ヒートマップは個別のケース/コントロール グループに分離されません。私が使用したコードの例を以下に示します。{ヒートマップを追加しようとしましたが、ポイントがまだありません}
#Code for Heatmap
library(gplots)
selected <- p.adjust(fit$p.value[, 2], "fdr") <0.005
esetSel <- HT_H_N[selected, ]
color.map <- function(STAT) { if (STAT=="case") "#00FF00" else "#0000FF" }
patientcolors <- unlist(lapply(esetSel$STAT, color.map))
heatmap(exprs(esetSel),ColSideColors=patientcolors)
最初はグループ間の発現差の程度が低いと思っていましたが、グループごとに個別にヒートマップを生成すると、ケース グループはコントロールよりも発現が低いように見えます。
したがって、比較をグループに分割してから、クラスタリングでソートしたいと思います。最初に、各グループで hclustering を実行してから、各グループのクラスタリング順序を含む新しい表現データ フィールドを作成しました。次に、そのフィールドを使用して列を並べ替えます。
これを達成するためのより簡単な方法はありますか？