热图按样本组排序，然后聚集在R中的组内

Question

基本上我想创建一个热图，其中的列被细分为两组，然后在组中使用树状图，以便我们可以识别每个基因的上调和下调。

我正在使用RNA HT12微阵列数据用于患者样品，每组大约n> 150。虽然我在组之间实现了显着的差异表达，但是当使用默认树形图时，我的热图不会分离成不同的病例/对照组。我使用的代码示例如下。 {我试图添加热图，但我还没有积分}

#Code for Heatmap
library(gplots) 
selected <- p.adjust(fit$p.value[, 2], "fdr") <0.005
esetSel <- HT_H_N[selected, ]
color.map <- function(STAT) { if (STAT=="case") "#00FF00" else "#0000FF" }
patientcolors <- unlist(lapply(esetSel$STAT, color.map))
heatmap(exprs(esetSel),ColSideColors=patientcolors)

起初我认为各组之间差异表达的程度很低但是当我为每个组单独生成热图时，案例组的表达看起来比对照低。

所以我想将我的比较分成组，然后按聚类排序。首先，我接受了对每个组执行hclustering，然后创建一个新的phenodata字段，其中包含每个组的聚类顺序。然后使用该字段重新排序我的列。

有没有更简单的方法来实现这个目标？