[Anderson Paraibano]

Resumo:
Este artigo discute o uso da função “pheatmap” na linguagem de programação R para realizar análises de agrupamento e exibir dendrogramas por categoria de anotação. O R é uma linguagem popularmente utilizada para análise de dados e possui diversas bibliotecas e funções que auxiliam nesse processo. O pheatmap é uma dessas funções e é especialmente útil para visualizar padrões e estruturas em grandes conjuntos de dados por meio de mapas de calor. Ao combinar o pheatmap com técnicas de agrupamento e categorização de dados, podemos obter insights valiosos e revelar relações ocultas nos nossos conjuntos de dados.

Introdução:
A análise de agrupamento é uma técnica estatística que permite agrupar objetos similares com base em suas características. Essa técnica é amplamente utilizada em diversas áreas, como biologia, genética, ciências sociais e marketing. A linguagem R oferece várias ferramentas para executar análises de agrupamento e uma delas é a função pheatmap.

A função pheatmap é parte do pacote “pheatmap” no R e oferece uma maneira conveniente de criar mapas de calor a partir de conjuntos de dados. Ela permite a visualização simultânea de dados numéricos e categorias de anotação associadas a esses dados. A inclusão de dendrogramas por categoria de anotação no mapa de calor é uma funcionalidade poderosa que nos permite identificar grupos específicos dentro de cada categoria.

Executando agrupamento com pheatmap:
Para utilizar a função pheatmap para executar agrupamento, primeiro precisamos preparar nossos dados adequadamente. Podemos ter uma matriz de dados numéricos e uma matriz de anotação categorizada correspondente. A matriz de anotação categorizada pode conter informações como tipo de amostra, grupo experimental, classe, entre outros.

Após preparar os dados, podemos chamar a função pheatmap e fornecer os argumentos necessários. Alguns dos argumentos importantes incluem “data” para os dados numéricos, “annotation_col” para a matriz de anotação categorizada e “clustering_method” para escolher o método de agrupamento desejado, como “complete”, “single” ou “average”.

A função pheatmap então calcula as distâncias entre os objetos com base nos dados numéricos e agrupa-os de acordo com o método selecionado. Ela também agrupa as categorias de anotação e exibe dendrogramas correspondentes a cada uma delas no mapa de calor resultante.

Interpretando o mapa de calor:
Uma vez que a função pheatmap é executada, obtemos um mapa de calor com os grupos e dendrogramas por categoria de anotação. Os grupos podem ser identificados através da análise dos dendrogramas. Cada ramo do dendrograma representa um grupo e a altura do ramo indica a distância entre os objetos agrupados.

A análise do mapa de calor permite identificar padrões e relações entre os grupos. Regiões de cores semelhantes indicam grupos com características semelhantes. Além disso, as categorias de anotação nos dendrogramas podem revelar agrupamentos específicos dentro de cada categoria.

Conclusão:
O uso da função pheatmap no R é uma maneira eficaz de realizar análises de agrupamento e exibir dendrogramas por categoria de anotação em um mapa de calor. Essa abordagem oferece uma visualização poderosa que nos permite identificar grupos e padrões em nossos conjuntos de dados. A combinação de técnicas de agrupamento e categorização de dados fornece insights valiosos em uma variedade de domínios, ajudando-nos a compreender melhor a estrutura e as relações dentro dos nossos conjuntos de dados.

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