#顯示樣本是腫瘤樣本還是正常樣本的標簽
>type?=?res_list$type
(20個(gè)正常樣本和20個(gè)腫瘤樣本)
#矩陣，其中行對應差異甲基化區域(DMR),矩陣中的值是每個(gè)樣品中DMR中的平均甲基化水平。
>mat_meth?=?res_list$mat_meth

#矩陣，其中行對應于與DMR相關(guān)的基因（即與DMR最近的基因，也可以叫做DMR關(guān)聯(lián)基因），矩陣中的值是每個(gè)樣品中每個(gè)基因的表達水平（對樣品中的每個(gè)基因的表達進(jìn)行了標準化）。
>mat_expr?=?res_list$mat_expr

#甲基化變化的方向(hyper表示腫瘤樣本中高甲基化，hypo表示腫瘤樣本中低甲基化)
>direction?=?res_list$direction
#甲基化與甲基化關(guān)聯(lián)基因相關(guān)性p值
>cor_pvalue?=?res_list$cor_pvalue
#基因類(lèi)型(如蛋白編碼基因或lincRNA等)
>gene_type?=?res_list$gene_type
#DMR注釋到基因的功能區間(如intergenic/intragenic或者TSS
>anno_gene?=?res_list$anno_gene
#DMR到關(guān)聯(lián)基因TSS的距離
>dist?=?res_list$dist
#與增強子重疊的DMR的部分
>anno_enhancer?=?res_list$anno_enhancer

##首先計算甲基化矩陣的列聚類(lèi)，以便可以將表達矩陣中的列調整為具有與甲基化矩陣中相同的列順序。
>column_tree?=?hclust(dist(t(mat_meth)))
>column_order?=?column_tree$order

#顏色定義參見(jiàn)上一篇(如何讓你的圖變得高大上之ComplexHeatmap())
>library(RColorBrewer)
#定義甲基化表達水平顏色，從0/blue-0.5/white-1/red漸變
>meth_col_fun?=?colorRamp2(c(0,?0.5,?1),?c(“blue”,?“white”,?“red”))
#定義甲基化變化方向對應顏色
>direction_col?=?c(“hyper”?=?“red”,?“hypo”?=?“blue”)
#定義表達水平顏色
>expr_col_fun?=?colorRamp2(c(-2,?0,?2),?c(“green”,?“white”,?“red”))
#定義相關(guān)性p值顏色
>pvalue_col_fun?=?colorRamp2(c(0,?2,?4),?c(“white”,?“white”,?“red”))
#定義基因類(lèi)型顏色
>gene_type_col?=?structure(brewer.pal(length(unique(gene_type)),?“Set3”),
names?=?unique(gene_type))
#定義注釋model顏色
>anno_gene_col?=?structure(brewer.pal(length(unique(anno_gene)),?“Set1”),
names?=?unique(anno_gene))
#定義距離顏色
>dist_col_fun?=?colorRamp2(c(0,?10000),?c(“black”,?“white”))
#定義增強子相關(guān)顏色
>enhancer_col_fun?=?colorRamp2(c(0,?1),?c(“white”,?“orange”))

##我們首先定義兩個(gè)列注釋?zhuān)缓笾谱鲝碗s的熱圖。
#ht_global_opt()是一個(gè)可選函數，它會(huì )全局控制一些參數。我們可以通過(guò)此全局函數同時(shí)為所有熱圖/注釋設置一些參數。需要注意的是，一定將它放在熱圖代碼(也就是Heatmap())之前，并在繪制熱圖后重置所有選項值以消除對下一個(gè)熱圖的影響。
#可以通過(guò)?ComplexHeatmap::ht_global_opt查看此函數的幫助
>?names(ht_global_opt())????????#可查看該函數可定義的參數
[1]?“heatmap_row_names_gp”
[2]?“heatmap_column_names_gp”
[3]?“heatmap_row_title_gp”
[4]?“heatmap_column_title_gp”
[5]?“heatmap_legend_title_gp”
[6]?“heatmap_legend_title_position”
[7]?“heatmap_legend_labels_gp”
[8]?“heatmap_legend_grid_height”
[9]?“heatmap_legend_grid_width”
[10]?“heatmap_legend_grid_border”
[11]?“annotation_legend_title_gp”
[12]?“annotation_legend_title_position”
[13]?“annotation_legend_labels_gp”
[14]?“annotation_legend_grid_height”
[15]?“annotation_legend_grid_width”????[16]?“annotation_legend_grid_border”
[17]?“fast_hclust”

>ht_global_opt(
heatmap_legend_title_gp?=?gpar(fontsize?=?8,?fontface?=?“bold”),
heatmap_legend_labels_gp?=?gpar(fontsize?=?8),
heatmap_column_names_gp?=?gpar(fontsize?=?8),
heatmap_column_title_gp?=?gpar(fontsize?=?10),
heatmap_row_title_gp?=?gpar(fontsize?=?8)
)
#利用HeatmapAnnotation()對行或列注釋。HeatmapAnnotation()函數會(huì )生成一個(gè)注釋用的list對象。該函數的主要格式是HeatmapAnnotation(df/數據框, name/注釋名稱(chēng), col/注釋顏色列表, show_legend/是否顯示數據框中每一列的圖例)
#樣本類(lèi)型注釋?zhuān)琓umor樣本為pink，Control樣本為royalbule，名稱(chēng)在左邊
>ha?=?HeatmapAnnotation(type?=?type,
col?=?list(type?=?c(“Tumor”?=?“pink”,?“Control”?=?“royalblue”)),
annotation_name_side?=?“left”)
#不顯示圖例名稱(chēng)
>ha2?=?HeatmapAnnotation(type?=?type,
col?=?list(type?=?c(“Tumor”?=?“pink”,?“Control”?=?“royalblue”)),
show_legend?=?FALSE)

#Heatmap()實(shí)際上是單一熱圖的類(lèi)構造函數。如果需要組合超過(guò)一個(gè)熱圖，用戶(hù)可以通過(guò)+操作符添加熱圖。默認情況下，將兩個(gè)熱圖通過(guò)+連接后，第二個(gè)熱圖的行聚類(lèi)樹(shù)會(huì )去掉，行的順序會(huì )與是第一個(gè)熱圖的順序保持一致。
>ht_list?=?Heatmap(mat_meth,?name?=?“methylation”,?col?=?meth_col_fun,
column_order=?column_order,
top_annotation?=?ha,?column_title?=?“Methylation”)?+

#方向部分
Heatmap(direction,?name?=?“direction”,?col?=?direction_col)?+

#表達部分
Heatmap(mat_expr[,?column_tree$order],?name?=?“expression”,
col?=?expr_col_fun,
column_order?=?column_order,
top_annotation?=?ha2,?column_title?=?“Expression”)?+

#p值部分
Heatmap(cor_pvalue,?name?=?“-log10(cor_p)”,?col?=?pvalue_col_fun)+

#基因類(lèi)型部分
Heatmap(gene_type,?name?=?“gene?type”,?col?=?gene_type_col)?+

#基因注釋部分
Heatmap(anno_gene,?name?=?“anno_gene”,?col?=?anno_gene_col)?+

#距離部分
Heatmap(dist,?name?=?“dist_tss”,?col?=?dist_col_fun)?+

#增強子部分
Heatmap(anno_enhancer,?name?=?“anno_enhancer”,?col?=?enhancer_col_fun,
cluster_columns?=?FALSE,?column_title?=?“Enhancer”)

#可以看到，整個(gè)熱圖是單個(gè)熱圖從左到右依次相加，圖例是從上到下依次相加，除了第一個(gè)熱圖的行聚類(lèi)樹(shù)保留了之外，其他的都默認被去除掉，順序和第一個(gè)熱圖保持一致。
#熱圖相加的返回值是一個(gè)HeatmapList對象。直接允許ht_list對象會(huì )默認調用draw()方法。通過(guò)顯式地調用draw()方法，你可以進(jìn)行更多的控制，例如圖例和標題。
#可以通過(guò)??`draw,HeatmapList-method`來(lái)查看draw的幫助
#分兩個(gè)cluster進(jìn)行聚類(lèi)，按hyper和hypo進(jìn)行分裂，加上整張熱圖的名稱(chēng)，設置圖例位置等
>draw(ht_list,?km?=?2,?split?=?direction,
column_title?=?“Comprehensive?correspondence?between?methylation,
expression?and?other?genomic?features”,
column_title_gp?=?gpar(fontsize?=?12,?fontface?=?“bold”),
merge_legends?=?TRUE,?heatmap_legend_side?=?“bottom”)
#重置全局參數消除影響
>ht_global_opt(RESET?=?TRUE)