复现Nature Cancer期刊图，换数据可用！

Nature Cancer上的一篇文章s43018-022-00353-6中heatmap使用值得学习，

下面使用R复现下面的j图，

R语言快速复现该图。

✅读入测试数据，

✅关键代码，

#遍历每一行（样本）
for(sample_index in seq_len(n_samples)){
#将矩阵行号转换为绘图坐标（上下翻转）
y<-n_samples-sample_index+1

#遍历每一列（基因）
for(gene_index in seq_len(n_genes)){
#绘制一个矩形格子，表示一个(样本×基因)的表达值
rect(
gene_index-0.5,#左边界
y-0.5,#下边界
gene_index+0.5,#右边界
y+0.5,#上边界

#根据Z-score映射到对应颜色
col=z_to_color(heat_matrix[sample_index,gene_index]),

#黑色细边框
border="#202020",
lwd=0.28
)
}
}

两层for循环 + rect() + z_to_color()

• 每一格表示一个样本 × 基因的Z-score
• 颜色通过 数值 → 归一化 → 颜色表索引映射
• 其余代码只是：分组白线、基因标签、色条、标题等装饰

该图是一个“时间 × 分泌蛋白基因集”的热图，用Z-score颜色直观展示：在肿瘤作用下，肺内皮细胞如何在第3周系统性激活一组分泌蛋白，这些基因：

• 在 Control / Week 1 / Week 2 表达很低
• 在 Week 3 明显变红（高表达）
• 具有明确的免疫 / 基质 / 血管功能

本次结束～

（加入学习～）