相關性熱圖可以便捷的顯示多個變量之間的相關性，因此在組學數據分析中得到廣泛應用，例如基因的共表達分析、樣本重復檢驗、微生物群落的共發生網絡分析等。

在昨天推文下就有人問熱圖怎么畫？畫熱圖最常規的辦法自然是R語言。

R中的Cor()函數可快速計算兩變量間的相關系數，corrplot可繪制相關性熱圖。此外，半夏往期也曾給大家分享過使用Excel中的Pearson (array1, array2)函數計算兩變量間的Pearson相關系數并繪圖(具體可見：如何優雅的使用Excel作出高大上的圖片)。下圖是使用Excel條件格式下的色階繪制的相關性系數圖：

Excel繪制的相關性熱圖方框顏色深淺為Pearson相關系數的大小，不能用圓圈、橢圓來顯示系數，也不能顯示P值。

那么如何無代碼繪制下圖這種高大上的相關性熱圖呢？今天半夏就給大家分享無代碼高效繪制各種高大上的相關性熱圖的技能。

Origin軟件安裝

1.1 Origin軟件安裝

Origin是科學研究中高端圖表和數據分析必備軟件之一。雖然作為商業軟件Origin較為昂貴，但中國學生可以通過edu.cn結尾的郵箱注冊獲得免費正版Origin學習軟件，鏈接：https://www.originlab.com/OriginProLearning.aspx 。本次使用軟件版本為OriginPro 2020b (64-bit)。

1.2 Correlation Plot App安裝

Origin有許多功能強大的App，可通過進入Origin官網https://www.originlab.com/ ，點擊App，尋找需要的App下載。

Correlation Plot App可用于在圖形中顯示包含其P值的相關系數矩陣。按照郵件提示信息安裝Origin軟件后打開軟件，在最右側Apps處選擇Add Apps，在App Center安裝Correlation Plot App：

安裝完成后即可在Apps處顯示Correlation Plot App：

Correlation Plot App繪制相關性熱圖

步驟：

1. 打開Origin,輸入示例數據，示例數據為不同Gene在各樣本間的表達水平：

2. 在Apps下點擊Correlation Plot App，界面如下：

點擊Select All選中所有數據：

因為我們是計算樣本與樣本之間基因表達的相關性，鼠標點擊A列X1數據，取消選擇A列，點擊Auto Preview即可預覽當前設置下的相關性熱圖：

點擊OK得到漂亮的相關性熱圖：

相關參數設置

3.1 Method

有Circle、Ellipse、Color、Number與Mixed 5個選項：

各選相關性熱圖效果如下：

Circle相關性系數圖顯示為圓形，形狀大小與顏色深淺為對應相關系數：

Ellipse相關性系數圖顯示為橢圓形，形狀方向代表正負，顏色為對應系數：

Color以顏色深淺表示相關性系數大小，得到的圖形與Excel相似：

Number直接以數字形式顯示相關性系數：

Mixed模式上方顯示圓形氣泡，下方顯示對應相關性系數：

3.2 Layout

設置包括Lower Triangular Matrix(下三角矩陣)與Upper Triangular Matrix(上三角矩陣)兩個選項：

Lower Triangular Matrix效果如下：

Upper Triangular Matrix效果如下：

3.2 Lable

設置包括None(無顯示)、Correlation Coefficient(相關系數)、P-value(P值), Insignificant Mark(無顯著性標志)與Significant Mark(顯著性標志)5個選項：

默認Lable為None(無顯示)。

Correlation Coefficient在氣泡圖的基礎上顯示相關系數：

P-value在相關性熱圖的基礎上顯示P值：

Insignificant Mark在相關性熱圖上標記無顯著性的兩組，即無相關性的兩組會有X：

Significant Mark與Insignificant Mark相反，顯示相關性有顯著性差異的兩組的差異，差異越大星號越多：

大家可以按照需要對Method、Layout與Label參數進行設置，導出符合SCI論文發表要求的高分辨率圖片即可。

擴展

除了Correlation Plot App外還有哪些實用工具可以高效的繪制相關性熱圖？

4.1 微生信在線生物信息學數據可視化。可導出Svg格式的矢量圖，其網址為：http://www.bioinformatics.com.cn/ 。

4.2 聯川生物在線繪圖網址：http://www.lc-bio.cn/overview 。

今天給大家分享無代碼繪制各種高大上的相關性熱圖就到此為止了，希望對大家有所幫助，感興趣的小伙伴趕緊去試試吧！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的origin做相关性分析图_高分文章的相关性热图，十分钟教你学会无代码复现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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