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这篇文章主要介绍了pheatmap返回的结果是什么的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇pheatmap返回的结果是什么文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
pheatmap是一个热图绘制的R包，全称pretty heatmap。利用的绘图函数是pheatmap()，对应的数据则是一个数值矩阵，譬如基于如下的矩阵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
直接按照默认参数绘图获得的结果是返回一张热图：
library(pheatmap) pheatmap(mat,scale = "row")
而实际是pheatmap（）返回的结果涉及多个：
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
根据以上的解释，可以知道pheatmap返回的对象是列表，其中包含了多个聚类的结果，其中一个组成结果为行聚类结果，对应的是行基于hclust聚类返回的对象，而hclust返回的对象也是一个列表，包括了多组信息。
以上面的代码为例，将结果赋给一个新的向量，然后查看向量的结果：
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$tree_row也是一个列表：
> summary(list$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
而其中有一个重要的内容是order，他是进行行聚类重排后的排列顺序，基于这个信息可以输出排序后的矩阵，从而获得与热图显示顺序一致的文件结果：
> 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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