BioF3 FigCode · SCI 绘图代码集

相关性热图（Correlation Heatmap）

导出日期：2026年6月27日

分类：聚类可视化｜ 依赖包：pheatmap、RColorBrewer

解决的生物学问题

样本之间的整体相似性如何？是否存在批次效应或离群样本？

应用场景

RNA-seq 实验质控
检测批次效应
识别离群样本
验证生物学重复一致性

输入数据格式

归一化表达矩阵（VST / log2）

关键参数

距离度量（euclidean / pearson / spearman）
归一化方法（VST / rlog）
颜色梯度（Blues / RdBu）
是否显示数值标签

快速开始

1. 直接在线运行

打开 FigCode 在线绘图，点击本工具卡片的"在线绘图"按钮即可用内置示例数据出图，零环境配置。

2. 本地复现

下载脚本和示例数据，本地 RStudio 运行：

# 下载
curl -O https://<your-site>/figcode/scripts/sample-cor.R
curl -O https://<your-site>/figcode/data/sample-cor.csv

3. 安装依赖

# CRAN 包
install.packages(c("pheatmap", "RColorBrewer"))

# Bioconductor 包（如需）
# BiocManager::install(c())

完整代码

library(pheatmap)
library(RColorBrewer)

# --- Demo data ---
set.seed(42)
samples <- paste0("S", 1:8)
mat <- matrix(rnorm(5000*8, mean = 10, sd = 3), nrow = 5000, dimnames = list(NULL, samples))
# Add batch effect to first 4 samples
mat[, 1:4] <- mat[, 1:4] + 1.5

anno <- data.frame(
  Group = rep(c("Treatment", "Control"), each = 4),
  row.names = samples
)

d <- dist(t(mat))

# --- Plot ---
pheatmap(as.matrix(d),
  clustering_distance_rows = d,
  clustering_distance_cols = d,
  annotation_row = anno,
  col = colorRampPalette(rev(brewer.pal(9, "Blues")))(255),
  main = "Sample Distance Heatmap")

替换为自己的数据

脚本中以 # --- Demo data --- 标注的段落是示例数据生成代码。替换为自己的数据时，保持列名一致即可：

输入格式：归一化表达矩阵（VST / log2）
使用 read.csv() / readRDS() 读取本地文件