多分组聚类分析R脚本

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library(pheatmap)
data<-read.table("x.txt",header=T,row.names=1)
head(data)
data<-as.matrix(data)
#更改热图颜色
pheatmap(data)
color.key<-c("#3300CC", "#3399FF", "white", "#FF3333", "#CC0000")
pheatmap(data,color=colorRampPalette(color.key)(50),border_color=NA)
#设置cluster_row=FALSE解除对基因的聚类效果
pheatmap(data,cluster_row=FALSE,color=colorRampPalette(color.key)(50),border_color=NA)
#设置cluster_col=FALSE解除对分组的聚类效果
pheatmap(data,cluster_col=FALSE,color=colorRampPalette(color.key)(50))
#给样本添加标注信息
#分组信息（Group）：M1-M5为case组，M6-M10为Control组
#用药信息（Dose）：M1-M5的梯度分别为1-5，M6-M10梯度同样是1-5
annotation_col=data.frame(Group=rep(c("U251","SW1088"),c(6,6)),Treat=rep(c("LBH","Control","LBH","Control"),c(3,3,3,3)))
rownames(annotation_col)=colnames(data)
#设定格子的尺寸
pheatmap(data, cellwidth = 6, cellheight = 5, fontsize=9, fontsize_row=6)
#给基因添加标注信息
#设定前30个基因属于Cancer通路，后20个基因属于metabolism通路
annotation_row=data.frame(Pathway=rep(c("Cancer","metabolism"),c(10,9)))
rownames(annotation_row)=rownames(data)
#设置annotation_col和annotation_row，分别对应样本和基因添加附注
pheatmap(data,color=colorRampPalette(color.key)(50),border_color=NA,annotation_col=annotation_col)

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