ComplexHeatmapは、同じクラスタリングでヒートマップを並べてプロットするために構築されています。ggplot2と同様に、 + 表記を使用します。 @ b.notaと同じサンプルデータを使用するには：

  library（ComplexHeatmap）＃First matrixset.seed（2）m <-replicate（8、rnorm（ 26））rownames（m）<-letters [1:26]＃2番目のmatrixset.seed（3）m2 <-replicate（8、rnorm（26））rownames（m2）<-letters [1:26] Heatmap（m ）+ヒートマップ（m2） 

そして結果：

例はたくさんあります広範なドキュメントにあります。

編集：

カラースキームを変更するには、 colorRamp2 関数を呼び出す必要があります。 >循環パッケージ。

  library（circlize）mycol <- colorRamp2（c（-2,0,2）、c（ "dodgerblue"、 "black"、 "yellow"））Heatmap（m、col = mycol、cluster_columns = FALSE）+ Heatmap（m2、col = mycol、cluster_columns = FALSE） 

これにより、次のようになります。

遺伝子の順序は両方のヒートマップで同じであると予想しますが、4000個の遺伝子が正確に同じ順序でクラスター化される可能性は低いです。

できることは、 1つのヒートマップからの遺伝子（行）の順序と、他のデータセットを使用した新しいヒートマップの作成。もちろん、ツリーはクラスター化されなくなるため、失われます。

ここに小さな例があります：

  library（gplots）＃First matrixset.seed（2） m <-replicate（8、rnorm（26））rownames（m）<-letters [1:26] hm <- heatmap.2（m、main = "m"、key = T、keysize = 1.0、scale = " none "、trace =" none "、density.info =" none "、Colv = FALSE、distfun = function（x）dist（x、method =" euclidean "）、hclustfun = function（x）hclust（x、method = "ward.D2"））＃2番目のmatrixset.seed（3）m2 <-replicate（8、rnorm（26））rownames（m2）<-letters [1:26] hm2 <- heatmap.2（m2、main = "m2"、key = T、keysize = 1.0、scale = "none"、trace = "none"、density.info = "none"、Colv = FALSE、distfun = function（x）dist（x、method = "euclidean "）、hclustfun = function（x）hclust（x、method =" ward.D2 "））＃firstreorder_m2の行順序を持つ2番目の行列<- m2 [rev（hm $ rowInd）、] hm2_m <- heatmap.2（reorder_m2 、メイン= "m2 in m's order"、key = T、keysize = 1.0、scale = "none"、trace = "none"、density.info = "none"、Rowv = FALSE、Colv = FALSE、dendrogram = "none"、 distfun = function（x）dist（x、method = "euclidean"）、hclustfun = function（x）hclust（x、method = "ward.D2"）） 

両方のデータセットに同じ遺伝子（行）がある場合、2つのオプションがあります。

1. ヒートマップの行の元の順序を維持します。それらがデータセット内で同じ順序である場合、それらはヒートマップに含まれます。 heatmap.2
ol>

Rowv = NULL

dendrogram =“ col” または dendrogram =“ none”

reorderfun = function（x）return（x）

2. 事前に遺伝子（行）の順序を計算して、ヒートマップに渡すことができます。質問に示されているコードは、 Rowv = as.dendrogram（hr）ですでにこれを行っています。 2番目のヒートマップで同じ順序を使用するには、同じ同じ樹状図 hr を両方のヒートマップに渡す必要があります。これは、データセットまたは別のサンプルセットからまとめて計算できます。
ol>

別のオプションは、サンプルと（各データセットの hclust から）個別の樹状図を計算することです。 merge を使用してそれらを結合します。データセットを cbind と組み合わせて、マージされた樹状図を Colv に渡すことにより、データセットを1つのヒートマップとして（2セットのサンプルを別々にクラスター化して）プロットできます。

  #compute同じ樹状図を個別にhc1<- hclust（as.dist（t（data1）、method = "euclidean"））、method = "complete"）hr2 <- hclust（as.dist（t（data2 ）、method = "euclidean"））、method = "complete"）mergedcols <- merge（as.dendrogram（hr1）、as.dendrogram（hr2））mergeddata <- cbind（data1、data2）#compute gene dendrogram through all sampleshr <- hclust（as.dist（1-cor（t（mergeddata）、method = "pearson"））、method = "complete"）heatmap.2（mergeddata、Rowv = as.dendrogram（hr）、Colv = as .dendrogram（mergedcols）、col = myCol、breaks = myBreaks、main = "Title"、key = T、keysize = 1.0、scale = "none"、density.info = "none"、reorderfun = function（d、w） reorder（d、w、agglo.FUN = mean）、trace = "none"、cexRow = 0.2、cexCol = 0.8、
distfun = function（x）dist（x、method = "euclidean"）、hclustfun = function（x）hclust（x、method = "ward.D2"）） 

colsep 引数を使用してこれらのサンプル間の分割を表示できます。