library(genefilter)                                                    #パッケージの読み込み
GDS1096_tmp <- read.table("GDS1096.txt", header=TRUE, row.names=1)     #GDS1096.txtファイルを読み込んでGDS1096_tmpに格納（これをそのまま使うわけではないので"_tmp"を付加している）
GDS1096_tmp$IDENTIFIER <- NULL                                         #おまじない（余分なカラム「IDENTIFIER」の消去）
GDS1096_tmp[GDS1096_tmp < 1] <- 1                                      #1未満の値を1に置換
GDS1096_tmp <- log(GDS1096_tmp, 2)                                     #log変換し、結果を再びGDS1096_tmpに格納
GDS1096 <- as.matrix(GDS1096_tmp)                                      #as.matrixの意味は、「データの型を"行列として(as matrix)"GDS1096に格納せよ」です。（

tmp <- GDS1096                                                         #GDS1096をtmpに格納（つまりGDS1096とtmpは同じもの）
ID_REF <- rownames(tmp)                                                #行のラベル情報（つまり遺伝子IDに関する情報）をID_REFに格納
template_posi <- which(ID_REF == "211298_s_at")                        #行のラベル情報が"211298_s_at"に相当する行情報をtemplate_posiに格納
gene_num <- 10                                                         #上位10個という情報をgene_numに格納
closeg <- genefinder(tmp, template_posi, gene_num, scale="none", method="correlation") #上位10個の情報をclosegに格納
rownames(tmp[closeg[[1]]$indices,])                                    #上位10個の"ID_REF"（遺伝子ID）を表示
closeg[[1]]$dists                                                      #上位10個の類似度を表示

GDS1096_best10_heart <- tmp[closeg[[1]]$indices,]                      #上位10個の遺伝子発現データを抽出し、GDS1096_best10_heartに格納
data <- GDS1096_best10_heart                                           #さらにdataに格納（つまり、GDS1096_best10_heartとdataは同じもの）
colnames(data) <- substring(colnames(data), 8, nchar(colnames(data)))  #列ラベル中の最初の8文字分（つまり "Normal_"）を削除
heatmap(as.matrix(data), Rowv =NA, Colv=NA, scale="row", col = heat.colors(20), main="Best 10", xlab="Tissue", ylab="Clone ID", margin=c(8,10))  #ヒートマップ（pseudo-color image）の作成