1 安装pheatmap包有两种方式：
a.install.packages(“pheatmap”)
b. 通过bioconductor安装：
source("http://biocoundctor.org/biocLite.R") biocLite("pheatmap")
2 R包的调用： library(pheatmap)。
3 热图的绘制函数就是pheatmap函数，对其参数做以下介绍：
官方的参数初始情况如下图：
我们看到它的参数设置和其他的heatmap绘制函数基本一致。那么我们今天主要讲里面几个主要的参数，具体的热图绘制，调用函数的时候注意以下参数默认值即可。
1. color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n= 7, name = "RdYlBu")))(100)
主要是设置heatmap中每个格子的颜色以及颜色的过渡范围。
2. cellwidth = NA, cellheight = NA
设置heatmap中每个格子的宽度和高度。
3. scale = "none"
其参数有三种：row，column，none（默认）。此参数的意义就是所有的参与热图的数值是否做Z-score处理，并且是对数值的每一列处理还是每一行处理。
4. cluster_rows = TRUE,cluster_cols = TRUE
对于行列的数据是否做聚类，TRUE做聚类，反之不做。
5. cutree_rows = NA, cutree_cols =NA
此参数是将热图的行列分成几块，并相互独立开。
6. annotation_row = NA,annotation_col = NA
此参数是指对于行列的注释名称是否设置，当然这里设置名称需要以因子的形式设置
例：annotation_row = data.frame(
GeneClass = factor(rep(c("Path1", "Path2", "Path3"),c(10, 4, 6)))
)
annotation_col = data.frame(
CellType = factor(rep(c("CT1", "CT2"), 5)),
Time = 1:5
)
7. annotation_names_row = TRUE,annotation_names_col = TRUE
此参数是指是否显示我们设置的行列的名称，比如上面设置的列名称CellType。
8. annotation_colors = NA
此参数的功能是设置行列每个因子对应的颜色设置，默认也会提供颜色，只是可能不是自己所要，举例其设置形式：
ann_colors = list(
Time =c("white", "firebrick"),
CellType =c(CT1 = "#1B9E77", CT2 = "#D95F02"),
GeneClass =c(Path1 = "#7570B3", Path2 = "#E7298A", Path3 ="#66A61E")
)
那么，展示一个已画好的热图，供大家参考，具体的代码自行发挥。毕竟绘制heatmap一个函数就可以了。
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