相关性热图由于能够简单地表示多个变量之间的关联性，被广泛应用于群体学数据分析，如基因共表达分析、样本重复检测、真诚小蝶群共发生网络分析等。
昨天的推特上被问了如何画热图。 绘制热图最常用的方法自然是r语言。
r的Cor ) )函数快速计算两变量之间的相关系数，corrplot可以绘制相关热图。 另外，在半夏的过去时期，也有使用Excel的pearson(array1、array2)函数计算两变量之间的Pearson相关系数并作图的情况(具体来说，如何优雅地使用Excel制作高图像是显而易见的) 下图是使用Excel条件格式的色阶校正绘制的相关系数图。
用Excel制作的相关热绘图框的颜色浓度为人员相关系数的大小，不能用圆、椭圆表示系数，也不能用p值表示。
那么，如何在没有代码的情况下创建如下图所示的高相关性热图呢？ 今天半夏将与大家分享不用代码就能有效制作各种高相关性热图的技能。
安装Origin软件
1.1 Origin软件的安装
Origin是科学研究中高端图表和数据分析所需的软件之一。 虽然作为商业软件Origin很贵，但是中国学生可以通过注册以edu.cn结束的邮箱来获得免费的正版Origin学习软件。 链接： https://www.origin lab.com/origin pro学习. aspx。 此次使用的软件版本为origin pro 2020 b (64位)。
1.2相互关联绘图应用程序的安装
Origin有很多强大的APP。 访问Origin官网https://www.originlab.com/，点击APP，即可查找并下载所需的APP。
可以使用Correlation Plot App在图表中显示包含p值的相关系数矩阵。 按照提示安装Origin软件后，打开软件，在最右侧的Apps中选择Add Apps，在app中心安装Correlation Plot App。
安装完成后，在Apps上显示Correlation Plot App。
关联绘图应用程序创建相关的热图
步骤：
打开Origin并输入样本数据。 样本数据是不同Gene在各样本之间的表现水平。
在Apps上单击“Correlation Plot App”。 接口如下所示。
单击“全部选择”以选择所有数据：
c095637f2c77eb29da?from=pc">因为我们是计算样本与样本之间基因表达的相关性，鼠标点击A列X1数据，取消选择A列，点击Auto Preview即可预览当前设置下的相关性热图：
点击OK得到漂亮的相关性热图：
相关参数设置
3.1 Method
有Circle、Ellipse、Color、Number与Mixed 5个选项：
各选相关性热图效果如下：
Circle相关性系数图显示为圆形，形状大小与颜色深浅为对应相关系数：
Ellipse相关性系数图显示为椭圆形，形状方向代表正负，颜色为对应系数：
Color以颜色深浅表示相关性系数大小，得到的图形与Excel相似：
Number直接以数字形式显示相关性系数：
Mixed模式上方显示圆形气泡，下方显示对应相关性系数：
3.2 Layout
设置包括Lower Triangular Matrix（下三角矩阵）与Upper Triangular Matrix（上三角矩阵）两个选项：
Lower Triangular Matrix效果如下：
Upper Triangular Matrix效果如下：
3.2 Lable
设置包括None（无显示）、Correlation Coefficient（相关系数）、P-value（P值）, Insignificant Mark（无显著性标志）与Significant Mark（显著性标志）5个选项：
默认Lable为None（无显示）。
Correlation Coefficient在气泡图的基础上显示相关系数：
P-value在相关性热图的基础上显示P值：
Insignificant Mark在相关性热图上标记无显著性的两组，即无相关性的两组会有X：
Significant Mark与Insignificant Mark相反，显示相关性有显著性差异的两组的差异，差异越大星号越多：
大家可以按照需要对Method、Layout与Label参数进行设置，导出符合SCI论文发表要求的高分辨率图片即可。
扩展
除了Correlation Plot App外还有哪些实用工具可以高效的绘制相关性热图？
4.1 诚心的小蝴蝶信在线生物信息学数据可视化。可导出Svg格式的矢量图，其网址为：http://www.bioinformatics.com.cn/ 。
4.2 联川生物在线绘图网址：http://www.lc-bio.cn/overview 。
今天给大家分享无代码绘制各种高大上的相关性热图就到此为止了，希望对大家有所帮助，感兴趣的小伙伴赶紧去试试吧！
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