科研代码分享|生物信息分析之SCI热门图表—相关性热图和散点图

利用纯生物信息学分析发表高分SCI，相关性热图和散点图是相关性分析中必不可少的可视化展示方式。

科研有捷径，输入代码，一键获取科研成果！就是这么省事，来具体看下有多方便！

搜索http://985.so/a9kb查看全部代码（目前共计50+持续新增中），也可以点击右侧【目录】，可以看到更多有趣的代码

真香提示：文末可以知道如何获取代码~

关于相关性，表示数据之间的相互依赖关系。但需要注意，数据具有相关性不一定意味着具有因果关系。相关性在组学数据挖掘中应用非常广，如样本的重复检验、基因的共表达分析、微生物群落的共发生网络分析等。

研究两个数值变量之间的关系，通常会选择散点图。在散点图中，每个数据点都单独表示为一个点，x 轴对应一个特征值，y 轴对应另一个特征值。

热图是直方图的二维版本，可以替代散点图。和散点图一样，要绘制的两个数值变量位于两个坐标轴上。和直方图类似，图表区域被划分为网格，累计每个网格的数据点数量。

利用纯生物信息学分析发表高分SCI，相关性热图和散点图是相关性分析中必不可少的可视化展示方式。如下图。这是来自Frontiers in Immunology的一篇IF > 7分生信文章。

文献中的相关性热图和散点图

相关性分析其实较为简单，用R语言自带的cor()函数非常容易计算得到两两变量间的相关系数。但是具体要如何实现？？？ 今天，小编以代码提供的数据为例通过R语言实现相关性计算并绘制相关性热图和散点图。

代码具体包括：

Step1 输入数据（基因表达矩阵）

Step2 cor()函数计算相关性

Step3绘制相关性热图和散点图

下面是代码中附带数据绘制的相关性热图

下面是代码中附带数据绘制的相关性散点图

神奇吧，就是如此简单，我们用的都是入门级函数，稍微懂点R语言就能实现。

如需代码及示例数据等文件，请扫码聊天框回复 “B21”领取！