标度（scale）控制着数据映射到图形属性的具体细节，用于将数据转化为我们在视觉上能够感知的东西。如颜色、大小、位置、形状和透明度等。每个标度都有一个对应的函数，用于将数据空间的值（即函数的定义域）映射到图形属性空间（即函数的值域）。通过使用这些函数，就能够将我们的数据与图形属性连接起来。图形中的每种属性都有一个默认的标度函数。在前一节的例子中，我们并没有显示使用这些标度函数，因为在默认情况下，g

接下去的部分，我们要开始介绍层次关系与网络关系图片的绘制。层次关系型图标主要用于表达个体之间的层次关系，通常可以用来展示分类的多级关系，例如层次聚类的树状图、节点连接图、冰柱图、旭日图、圆填充图、矩形树状图等不同于层次关系结构，网络关系结构并不是自底向上或自顶向下的层次结构，展示了不同元素之间的更加自由和复杂的相互关系。如桑葚图、和弦图、弧长链接图、蜂箱图、边绑定图等。在图论中，图是由若干个节点或

alter_fun不仅可以传递一个函数列表，还可以传递一个函数，该函数多了一个参数，用于传递一个逻辑值向量，用于标识当前基因在当前样本中是否发生了对应的变异oncoPrint(},col = col设置为单个函数，可以更灵活进行自定义oncoPrint(n = sum(v) # 发生变异的数量if (n)w * 0.9,1 / n * h,设置为三角形填充oncoPrint(mat,# 控制背景的

将网络图结构与我们平常绘制的数据图进行对比，我们可以发现，图的布局就相当于每个数据点的坐标，而节点就相当于数据点，边就是连接数据点的几何图形，可以是直线、曲线或带箭头的线等。所以，不同的节点形状和不同的边形状进行组合，就绘制出了上节我们展示的各式各样的图形。下面，我们要介绍节点与边的相关操作，图结构如下。

DNA甲基化在许多细胞进程中扮演重要的角色，例如胚胎发育、基因印迹、X染色体失活和维持染色体稳定性。在哺乳动物中，DNA甲基化很少见，其产生位置分布在整个基因组中的确定的CpG序列中，但是却很少在CpG岛上发生甲基化。CpG岛（CGI）是富含GC碱基的短间隔DNA序列。这些CpG岛通常位于转录起始位置，它们的甲基化会导致基因沉默。DNA甲基化会抑制转录，因此，对DNA甲基化的研究对于理解癌症中调控

通常，在识别完了差异基因之后，都会对差异基因进行功能富集，来获取差异基因参与的潜在生物学功能通路或生物学进程，有助于理解基因之间的作用关系以及发现基因在癌症发生发展过程中发挥的作用。通路，通常是一些已知的功能相关的基因集合，而我们常说的基因集合，一般是忽略了基因之间互作关系的通路。最常见的通路富集，是使用GO和KEGG数据库中预定义的生物学通路。

使用pheatmap已经能够绘制满足大多数要求的聚类热图了。受pheatmap包的启发，提供了对热图更多更灵活的控制，如多数据热图的排列比较以及多种图形注释等。下面我们详细介绍包热图主体默认是由不同颜色填充的矩形框组成，我们姑且称之为单元格。我们可以使用cell_fun和layer_fun参数来自定义主体的图形样式cell_fun用于绘制每个单元格，layer_fun是其矢量化的版本，cell_f

用于对只有一行或一列的热图提供统计汇总注释如果数据为离散型向量，将绘制条形图Heatmap(对于连续型向量将绘制箱线图Heatmap(我们通常不会单独绘制只包含一列的热图，而是会与其他热图绘制在一起比如，我们在基因表达矩阵的边上，绘制一个lncRNA或MiRNA的表达热图# 设置热图配色# 绘制主热图# 绘制一列离散型热图# 设置离散型颜色),# 绘制一列连续型热图),# 按列添加多个热图中的所有

忘了说了，直接使用安装的版本比较老旧，有些功能不支持。比如富文本解析函数gt_render，以及一些参数和图形表现形式的差异。所以为了获取更新的、完善的功能，推荐大家使用devtools安装GitHub上的2.7版本热图和简单注释会自动生成图例，并放置在图像右边区域。而复杂注释默认不会显示图例，但是可以手动构建和添加所有图例都是通过Legend()函数来构造的，不论是单个图例，还是多个图例都属于L

在介绍完的查询下载和数据分析功能之后，我们简单展示几个示例，来练练手，加深对这个包的理解和使用我们主要从基因组、转录组和表观组3个维度分别举例来进行说明。