用前必读
1,使用excel存储并调整数据,然后拷贝、粘贴到输入框
2,先用输入框下方的“输入检查”按钮检查输入,通过后再作图
3,表头请勿使用#,<,>,%,(,)等特殊符号。默认仅支持英文字符
4,使用inkscape或者AI修改文字、字体,图例,处理截断
5,生信项目合作,提交bug、发文引用换积分,请加管理员微信(页面右下)

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必需输入
注1:两个矩阵行数(样品)必需一样,列数(特征)可以一样,也可以不一样
注2:计算的是【数据矩阵1的列】 vs 【数据矩阵2的列】的相关性
数据矩阵1

数据矩阵2

可选输入
图片大小(不易过小。若文字截断,用AI编辑)
图片宽度:;图片高度:

相关系数计算方法


图形


布局


颜色(若低和中,或中和高的颜色一样,则仅使用2种颜色)
低颜色: ; 中间颜色: ; 高颜色:

colorbar
注:数值范围必需覆盖真实范围,留空则自动
最小值:;最大值:
colobar字体大小:

行列名字
名字文字颜色:
名字文字字体大小:

显著性标注
例如0.001,0.01,0.05即:***≤ 0.001,**≤ 0.01,*≤ 0.05
显著性水平(英文逗号分割,从小到大):
显著性标注字符:
显著性标注字符颜色:
显著性标注字符字体大小:

是否根据相关性排序


是否显示对角线的(若N*N,可以选择不显示)


字体


此图将消耗 2 微币

带p值显著性标记的相关系数图

简介
根据两个输入的矩阵,计算第一个矩阵的列和第二个矩阵的列的相关系数和p值。图上显示相关系数,并以*或其他指定符号标注显著性。*越多,p越显著。调用corrplot
数据说明
输入数据包括两个矩阵。例如第一个矩阵表示基因的表达水平,第二个矩阵表示代谢物的信号。行表示样品,列表示特征。计算的是【第一个矩阵的列】 vs 【第二个矩阵的列】的相关系数。行数必需一样,列数可以一样,也可以不一样。
论文例子
Dysbiosis of the Salivary Microbiome is Associated with Hypertension and Correlated with Metabolic Syndrome Biomarkers. fig9
论文写作
Spearman correlation analysis for association analysis between gene expression and metabolites intensities. The color intensity (red and blue) and size of the circle indicate the strength of the correlation depicted as r-value. Asterisks on each circle indicate the P-value; ***≤ 0.001, **≤ 0.01 and *≤ 0.05. The analysis was performed using the corrplot package in R (v4.1).
输入 示例数据
输出

如何引用?

建议直接写网址。3900+篇google学术,3200+篇知网学术
正式引用:Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y.SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节:Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 30 Aug 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节:We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.