# Heatmap

library("gplots")

library("RColorBrewer")

deg.df <- read.delim(file="Annotation_deseq.txt.txt", 
                     sep="\t", 
                     header=TRUE, 
                     stringsAsFactors = FALSE)

subset.deg.df <- subset(deg.df, (((logFC >= 2) | (logFC <= -2)  ) & (FDR <=0.05))  )

sel_columns <- sort(
                      setdiff( colnames(subset.deg.df), 
                        c("ID", "prot", "symbol", "Description", "logFC", "PValue", "FDR") 
                      )
                    )

expression_data <- as.matrix( subset.deg.df[,sel_columns] )


rownames(expression_data) <- subset.deg.df$Description


write.table(subset.deg.df, file="./DEGS.xlsx", col.names=FALSE, row.names=FALSE, sep="\t", quote=FALSE)


my_palette <- colorRampPalette(c("red", "yellow", "green"))(n = 299)

expression_data_to_plot <- log2(expression_data+1)

retval <- expression_data_to_plot
retval$rowMeans <- rm <-  rowMeans(expression_data_to_plot, na.rm = TRUE)
expression_data_to_plot <- sweep(expression_data_to_plot, 1, rm)
retval$rowSDs <- sx <- apply(expression_data_to_plot, 1, sd, na.rm = TRUE)
scaled_expression_data_to_plot <- sweep(expression_data_to_plot, 1, sx, "/")

col_breaks = c(seq(-1,-0.5,length=100),        # for red
               seq(-0.49,0.5,length=100),    # for yellow
               seq(0.51,1,length=100))      # for green


png("./DEG/heatmap_DEGS.png",    # cria arquivo do tipo PNG for the heat map        
    width = 5*300,        # 5 x 300 pixels de largura
    height = 5*300,       # 5 x 300 pixels de altura
    res = 300,            # 300 pixels por polegada
    pointsize = 8)        # tamanho da fonte

heatmap.2(scaled_expression_data_to_plot, # a matriz com os valores de expressão
          main = "Correlation distance (z-score)", # Título do HeatMap
          density.info="none",  # desabilita o gráfico de densidade dentro da legenda
          trace="none",         # desabilita as linhas dentro do HeatMap
          margins =c(12,12),     # definiação das margens no entorno do gráfico
          col=my_palette,       # nome do objeto contendo a paleta de cores criada anteriormente
          breaks=col_breaks,    # pontos de quebra para a transição de cores
          symbreaks=TRUE,
          dendrogram="both",    # desenhar dendrograma para linhas e colunas
          distfun = function(x) as.dist(1-cor(t(x))), # distância baseada em correlação
          hclustfun = function(x) hclust(x, method="centroid") # método de ligação pelo centróide
          )

dev.off()               # fecha o arquivo da imagem PNG