1. 编写脚本
首先编写一个R脚本保存在当前目录下，例如HeatMap.R
library(gplots)
qlf_path <- "../07DEgene/QLF_DEG/"
file_name <- dir(qlf_path)
figure_path <- "../07DEgene/figure/qlf_heatmap/"
for (k in 21:21){
mymain <- strsplit(file_name[k], "_")[[1]][c(1,2,4,5)]
mymain <- paste(mymain, collapse = "_")
figure_name <- paste0(figure_path, mymain, ".pdf")
pdf(figure_name)
qlf_file <- paste0(qlf_path, file_name[k])
data <- read.table(qlf_file)
data <- as.matrix(data)
mycol <- colorpanel(n=40,low="blue",high="yellow")
heatmap.2(data, col = mycol, scale = "row", key=TRUE, trace="none",cexCol=1,cexRow=0.5, srtRow=45, adjRow=c(0, 1), srtCol=45, adjCol=c(1,1), Rowv= T, Colv = F, lmat=rbind( c(0, 3), c(2,1), c(4,0) ), lhei=c(1.5, 4, 2), lwid = c(3,4), labRow = "", main = mymain)
dev.off()
}
然后编写一个串行作业脚本，例如pbs_heatmap.sh
#!/bin/sh
#PBS -l nodes=1:ppn=20
#PBS -l walltime=00:30:00
#PBS -q your query name
#PBS -m ae
#PBS -M youremal address
#PBS -N heatmap_job
cd $PBS_O_WORKDIR
module load bioinfo
module load R
Rscript HeatMap.R
2.提交作业脚本
使用 qsub 命令提交作业
qsub pbs_heatmap.sh
3.查看作业状态
qstat 命令查看作业的状态，如果是 R 表示在运行，Q 表示在排队
使用 checkjob ID，查看为什么在排队
qstat -f JobID 查看作业的详细情况，包括提交时间，哪些节点在运行这个作
业等。
qdel ID 删除 R 和 Q 的作业
qhold ID 把 Q 的作业挂起
qrls ID 把挂起的作业释放
4. 额外知识
有的时候需要在cluster上安装R包和装载R包。
安装R包：
install.packages("gplots”,lib=“/data/user/Rlib”)
lib 的参数值为需要将R 包安装的路径。
查看自己已经安装的R包的路径可以使用命令：
> .libPaths()
[1] "C:/Users/jmzeng/Documents/R/win-library/3.1"
[2] "C:/Program Files/R/R-3.1.0/library"
查看自己已经安装的R包有哪些，使用命令:
> colnames(installed.packages())
[1] "Package" "LibPath" "Version"
[4] "Priority" "Depends" "Imports"
[7] "LinkingTo" "Suggests" "Enhances"
[10] "License" "License_is_FOSS" "License_restricts_use"
[13] "OS_type" "MD5sum" "NeedsCompilation"
[16] "Built"
