Heatmaply 1.0.0 - belos mapas de calor de cluster interativo em R

O que é um Heatmaply?

Heatmaply é um pacote R para criar facilmente mapas de calor de cluster interativos que podem ser compartilhados online como um arquivo HTML independente. A interatividade inclui uma exibição da dica de ferramenta de valores ao passar o mouse sobre as células, bem como a capacidade de aumentar o zoom em seções específicas da figura da matriz de dados, nos dendrogramas laterais ou nos rótulos anotados.

O pacote visa ser compatível com gplots :: heatmap.2, para que você possa usar o código escrito e alterar o comando heatmap.2 para produzir calor, e obter a versão interativa do gráfico (embora com padrões ligeiramente diferentes e aprimorados para pedido de cores e dendrogramas). Graças à relação sinérgica entre heatmaply e outros pacotes R, o usuário recebe um controle refinado sobre os aspectos estatísticos e visuais do layout do heatmap.

Diferenças do Heatmaply para as outras bibliotecas?

• A primeira versão do heatmaply (0.1.0) foi lançada em 14/05/2016. Desde então, o pacote teve mais de 16 versões (consulte a página NEWS para alterações nas versões).
• O pacote recebe cerca de 5.000 downloads mensais e foi baixado mais de 140.000 vezes até hoje.
• Publicamos um artigo acadêmico sobre heatmaply no jornal de bioinformática: heatmaply: um pacote R para criar mapas de calor de cluster interativos para publicação on-line. O documento é de acesso aberto sob licença CC-BY. Até hoje, o artigo foi citado 47 vezes.
• O pacote possui testes de unidade e possui 90% de cobertura de código.
• Este pacote depende principalmente dos pacotes plotly e dendextend. Ambos são pacotes muito maduros.
• O pacote é mantido por dois autores, Tal Galili (eu) e Alan O'Callaghan (que foi o principal motivo pelo qual esse pacote chegou até aqui, fornecendo um grande número de melhorias e correções de bugs!)

O que o heatmaply pode fazer?

Muitas coisas! Você pode aprender sobre as várias opções na vinheta online.

Por exemplo, a execução do código a seguir produzirá um mapa de calor do cluster interativo do conjunto de dados mtcars (depois de classificar as colunas e normalizá-las para variar de 0 a 1):

# install.packages("heatmaply")
library(heatmaply)
mtcars_2 <- percentize(mtcars)
heatmaply(mtcars_2, k_row = 4, k_col = 2)