2025-05-02
熱圖圖表(biao)依(yi)據分析(xi)(xi)深度(du)和復雜(za)度(du)，可劃分為(wei)不同(tong)層級，從基礎相關性分析(xi)(xi)，逐步深入(ru)到多維數據整合，最終實現復雜(za)網絡分析(xi)(xi)。
基礎相(xiang)關(guan)性分析：交(jiao)互(hu)熱圖和交(jiao)互(hu)環形(xing)熱圖；
多維數(shu)據整合：交(jiao)互熱圖(tu)柱狀(zhuang)圖(tu)和(he)交(jiao)互關(guan)聯熱圖(tu)；
復雜網絡分析：網絡熱圖。
1.交互熱圖(tu)
展(zhan)示多個(ge)樣品之間的(de)關系(xi)或相關性(xing)。顏色（紅正 / 藍(lan)負(fu)）越(yue)紅表示正相關越(yue)強，越(yue)藍(lan)表示負(fu)相關越(yue)強，可快(kuai)速識別(bie)樣品間的(de)相似性(xing)與差異性(xing)。
2.交互環形熱圖
環形展示多個樣品之間(jian)的(de)關(guan)系(xi)或相(xiang)關(guan)性(xing)(xing)。顏色（例如(ru)紅(hong)正/藍負）仍代表相(xiang)關(guan)性(xing)(xing)強度(du)，適合探索具有環狀結(jie)構(gou)的(de)數據關(guan)系(xi)。
3.交互熱圖柱狀圖
通過熱圖加柱(zhu)狀圖形式從兩個(ge)維度展示數據特征并反映樣本 / 組內或組間的差異(yi)。
4.交(jiao)互(hu)關聯熱圖
通過交互熱圖的形(xing)式展示物種豐度(du)和生化(hua)指標(biao)或影響(xiang)因(yin)子(zi)之(zhi)間的相(xiang)關性。
當繪(hui)圖出現圖下(xia)圖所示的情況，首(shou)先(xian)可以(yi)更換相(xiang)(xiang)關性算法、相(xiang)(xiang)關性系數(shu)(shu)p值(zhi)篩(shai)選選大一點(dian)的數(shu)(shu)值(zhi),R值(zhi)調整小一些，放寬條件后(hou)如果還是不行，那(nei)就說明數(shu)(shu)據(ju)本身在設定參數(shu)(shu)條件下(xia)，沒有(you)顯著關聯的數(shu)(shu)據(ju)記錄。
5.網絡熱圖
圖形由熱圖和網絡圖組成，熱圖展示組學內的相關性，網絡圖展示組學間的關聯性。以微生(sheng)物矩陣與環境(jing)因子(zi)矩陣關(guan)聯關(guan)系為例：
熱圖：展示各環境因子之(zhi)間(jian)的相(xiang)關性。
1. 相關性大(da)(da)小(xiao)(xiao)：以顏色(se)(se)(se)梯(ti)度(du)（紅正 / 藍負(fu)）與格子(zi)大(da)(da)小(xiao)(xiao)雙重映射相關性值，顏色(se)(se)(se)為紅色(se)(se)(se)且格子(zi)大(da)(da)，表明相關性絕對值大(da)(da)；反(fan)之則小(xiao)(xiao)。顏色(se)(se)(se)趨近紅色(se)(se)(se)正相關強(qiang)，趨近藍色(se)(se)(se)負(fu)相關強(qiang)。
2. 相關性(xing)(xing)標注：熱圖格子內(nei)數值(zhi)為環(huan)境因子相關性(xing)(xing)值(zhi)，星號(hao)表示顯著(zhu)性(xing)(xing)大小(xiao)。
網絡圖(tu)：展(zhan)示(shi)微(wei)生物矩(ju)陣與環境(jing)因子(zi)矩(ju)陣之間(jian)的關聯關系。
1. 節點構成：微生物矩陣(zhen)包含(han)node、node1、node2三類(lei)節點。
2. 關聯呈現：
a.粗(cu)(cu)細(xi)：節點(dian)與環境因子連線粗(cu)(cu)細(xi)反映相關性，越(yue)粗(cu)(cu)相關性越(yue)強。
b.顏(yan)色：連線顏(yan)色體現顯著性，紅(hong)色代表P值＜0.01，即節點與環境因子相關性統計顯著。
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