OrgHeatmap入门教程

 library(OrgHeatmap)
 #> Loading required package: ggplot2

1. 包简介

OrgHeatmap是一个用于在人体器官图上可视化数值数据(如基因表达量、生理指标)的工具包。它支持自定义颜色方案、按器官系统过滤数据,以及添加条形图进行定量比较,帮助直观展示数据在人体解剖结构中的分布。

2. 安装与数据准备

2.1 安装包

 # 从本地安装(替换为你的包文件路径)
 install.packages("OrgHeatmap_0.1.0.tar.gz", repos = NULL, type = "source")
 
 # 若已上传到GitHub,可从仓库安装
 # devtools::install_github("你的用户名/OrgHeatmap")
 
 # 如果未安装devtools,请先执行:
 # install.packages("devtools")
 
 # 安装依赖包(若运行时提示缺失)
 install.packages(c("ggpolypath", "patchwork", "dplyr", "stringdist", "ggplot2"))

2.2 加载示例数据

包内置了示例数据,方便快速上手:

 # 加载示例数据
 data(example_Data3, package = "OrgHeatmap")
 
 # 验证数据是否加载成功
 if (!exists("example_Data3")) {
 stop("示例数据加载失败,请检查包是否正确安装。")
}
 
 # 查看数据结构(第一列是器官名称,第二列是数值)
 head(example_Data3)

## organ value
##10 lymph_nodes 0.029
##9 lung 0.041
##5 uterus 0.026
##17 adrenal_gland 0.014
##25 tongue 0.038
##18 stomach 0.050

3. 基础可视化

3.1 简单绘制器官图

使用核心函数OrgHeatmap(),传入数据即可生成基础可视化结果:

 # 基础可视化(使用默认参数)
result <- OrgHeatmap(data = example_Data3)
 # 显示图形
 print(result$plot)

3.2 理解输出结果

函数返回一个列表,包含可视化结果和处理后的数据:

 # 查看返回结果的结构
 names(result)

## [1] "plot" "clean_data" "system_used" "mapped_organs"
## [5] "missing_organs" "total_value"

关键元素说明: - plot:可视化图表(ggplot2对象,可直接打印) - clean_data:清洗后的数据集(器官名称标准化+数值处理) - missing_organs:没有坐标数据的器官(无法可视化的名称) - total_value:所有器官数值的总和

4. 核心功能详解

4.1 按器官系统过滤

用system参数指定要显示的器官系统(如循环系统、呼吸系统):

 # 只显示循环系统器官
circulatory_plot <- OrgHeatmap(
 data = example_Data3,
 system = "circulatory", # 指定循环系统
 title = "循环系统数据可视化" # 自定义标题
)
 
 # 查看所有支持的器官系统
 unique(organ_systems$system)

4.2 自定义颜色方案

通过以下参数调整颜色: - fillcolor_organ:器官的颜色方案(支持"plasma"、"viridis"等) - fillcolor_outline:人体轮廓的填充色 - direction:颜色梯度方向(1=默认,-1=反转)

 # 自定义颜色示例
custom_color_plot <- OrgHeatmap(
 data = example_Data3,
 fillcolor_organ = "viridis", # 使用viridis配色
 fillcolor_outline = "#E6F7FF", # 浅蓝色轮廓
 direction = -1, # 反转颜色梯度
 title = "自定义颜色方案"
)

4.3 添加定量条形图

设置organbar = TRUE可在右侧添加条形图,方便数值对比:

 # 带条形图的可视化
bar_plot <- OrgHeatmap(
 data = example_Data3,
 organbar = TRUE, # 启用条形图
 organbar_title = "数值大小", # 条形图图例标题
 organbar_digit = 1, # 数值保留1位小数
 title = "带条形图的器官数据展示"
)

4.4 器官名称映射(处理非标准名称)

如果数据中的器官名称不规范(如"Heart Tissue"),可通过organ_name_mapping映射到标准名称:

 # 定义名称映射规则
name_mapping <- c(
 "Heart Tissue" = "heart", # "Heart Tissue"映射为"heart"
 "Liver Cells" = "liver", # "Liver Cells"映射为"liver"
 "Brain Region" = "brain" # "Brain Region"映射为"brain"
)
 
 # 应用映射
mapped_plot <- OrgHeatmap(
 data = data.frame(
 organ = c("Heart Tissue", "Liver Cells", "Brain Region"),
 value = c(12, 18, 9)
 ),
 organ_name_mapping = name_mapping,
 title = "器官名称映射示例"
)

4.5 数据聚合(处理重复器官)

当数据中存在重复器官(如多个"heart"条目),用aggregate_method指定聚合方式:

 # 对重复器官进行均值聚合
aggregated_plot <- OrgHeatmap(
 data = data.frame(
 organ = c("heart", "heart", "liver"), # 重复的"heart"
 value = c(10, 20, 15)
 ),
 aggregate_method = "mean", # 可选:"mean"(均值)、"sum"(求和)、"count"(计数)
 title = "重复器官数据聚合(均值)"
)
 
 # 查看聚合结果
aggregated_plot$clean_data

## organ value
## 1 heart 15 # 两个heart的均值:(10+20)/2=15
## 2 liver 15

4.6 显示所有器官轮廓

设置showall = TRUE可显示所有器官的灰色轮廓,突出目标器官:

 OrgHeatmap(
 data = example_Data3,
 showall = TRUE, # 显示所有器官轮廓
 title = "显示所有器官轮廓的可视化"
)

5. 常见问题解决

5.1 警告:"The following organs have no coordinate data"

原因:部分器官名称在包中没有对应的坐标数据(无法可视化)。

解决:

检查器官名称是否正确(参考unique(organ_systems$organ)中的标准名称)。

用valid_organs参数过滤无效器官:

valid_plot <- OrgHeatmap(
 data = example_Data3,
 valid_organs = c("heart", "liver", "brain") # 只保留这三个器官
)

5.2 条形图不显示

原因:数据中没有有效器官,或organbar参数未开启。
解决:确保organbar = TRUE且处理后的clean_data不为空。

5.3 模糊匹配警告

解决:

 install.packages("stringdist") # 安装模糊匹配所需的包

6. 总结

OrgHeatmap简化了人体器官数据的可视化,核心功能对应的参数如下:

功能	关键参数
器官系统过滤	`system`
颜色自定义	`fillcolor_organ`、`direction`
条形图配置	`organbar`、`organbar_digit`
名称标准化	`organ_name_mapping`
数据聚合	`aggregate_method`

查看完整参数说明:?OrgHeatmap