cluster_expr_report: 生成各个cluster的Heatmap以及boxplot
In XinleiChen001/cytofexplorer: A data analysis package for cytof users

依据stat_by_cluster生成的list数据，生成 1）heatmap1：指定cluster中，各个样本中的marker的表达情况 2）heatmap2：指定cluster中，各个样本中的marker与对照的相对强度（Arcsinh raitio） 3）boxplots：统计各marker在该cluster中的表达

cluster_expr_report(
  cluster_stat,
  cluster_id = NULL,
  color_cond = NULL,
  subgroup_cond = NULL,
  group_colorset = brewer_color_sets,
  output_dir = "Cluster_expr_report(heatmap and boxplot)",
  heatmap_ctrl = NULL,
  heatmap1_trans_method = "simpleAsinh",
  heatmap1_color = colorRampPalette(c("black", "yellow")),
  heatmap2_color = colorRampPalette(c("blue", "white", "red")),
  Rowv = T,
  Colv = F,
  dendrogram = "row",
  show_pvalues = TRUE,
  hide_ctrl = NULL,
  comparisons = NULL,
  comparisons.stat.paired = NULL,
  comparisons.stat.method = NULL,
  groups_to_show = NULL,
  stat.paired = NULL,
  stat.method = NULL,
  set.equal.var = NULL,
  conf.level = NULL,
  p.adjust.method = NULL
)

`cluster_stat`	stat_by_cluster()函数生成的list数据
`cluster_id`	指定输出cluster的id，例如：如果要输出前五个cluster，cluster_id=c(1:5); 如果要输出全部cluster，保持其默认值NULL即可。
`color_cond`	指定boxplot依据哪个条件进行着色
`subgroup_cond`	指定heatmap_ctrl对应的分组
`group_colorset`	boxplot采用的配色方案：默认 brewer_color_sets, 也可以选择其他公开生成色阶的函数例如 rainbow等
`output_dir`	输出数据文件夹名称
`heatmap_ctrl`	在major_cond中选择一个（或多个）在Heatmap中显示做为control的组名，例如"A_Tumor"
`heatmap1_trans_method`	数据转化方式，有五种： "CytofAsinh"，CytofAsinh转换所有表达数据； "simpleAsinh",simpleAsinh转换所有表达数据,（公式为asinh(x/5)）,这是默认设置； "0_to_Max"，所有Marker的信号强度除以最大值，线性转换，通过除以各通道信号的最大值把数值scale到0~1； "Min_to_Max"，线性转换，最小值转换成0，最大值转换成1，最大限度展现population的表达差异； "simpleAsinh_0_to_Max" 先Arcsinh转换，然后除以各通道信号的最大值把数值scale到0~1范围内； "simpleAsinh_Min_to_Max" 先Arcsinh转换，然后最小值转换成0，最大值转换成1，最大限度展现population的表达差异；
`heatmap1_color`	设置Arcsinh expression heatmap的colorbar
`heatmap2_color`	设置Arcsinh ratio heatmap的colorbar
`Rowv, Colv`	逻辑变量，分别heatmap设定行和列是否聚类
`dendrogram`	显示heatmap行或者列的树形图,"both","row","column","none"
`show_pvalues`	逻辑变量，TRUE或者FALSE，决定是否在图上显示p Value
`hide_ctrl`	在图片中隐藏对照组（仅用于多个ctrl的情况）
`comparisons`	list变量，用来指定需要显示p值的组别，例如list(c("PBMC","Biopsy")，c("PBMC","Tumor"))就是要分别显示PBMC与Biopsy和Tumor两组之间的p值；如果comparisons=NULL，则显示各组与对照组的p值
`comparisons.stat.paired`	逻辑变量，TRUE或者FALSE，表示comparisons是否是成对检验
`comparisons.stat.method`	指定组别的p值计算方法如使用统计默认参数，以下参数无需设置
`groups_to_show`	想要展示部分组时，指定展示组的组名，默认为NULL，展示所有组
`stat.paired`	逻辑变量，TRUE或者FALSE，表示是否是成对检验
`stat.method`	一个字符串，指定统计分析的方法，取值有三种："auto"，“t-test"，“wilcox-test”,当取值为"auto"时，即为测试模式，会对数据进行正态分布和方差齐性测试，自动选择适合的统计方法，为正式分析过程中的统计方法选择提供依据。
`set.equal.var`	一个字符串，指定方差齐性，取值有三种："TRUE","FALSE"(默认),"auto",选择"auto"时即可以进行方差齐性测试；
`conf.level`	显著性水平，默认0.95,（即p<0.05为显著）
`p.adjust.method`	对p值进行校正的方法："BH"(默认，推荐) "holm", "hochberg", "hommel", "bonferroni","BY","fdr", "none"