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点击蓝字“代谢组metabolome”，轻松关注不迷路 生科云网址： https://www.bioincloud.tech/ 相关性heatmap 频繁出现在我们生物学研究的文章中 它为什么如此受青睐呢？ 原因就在下方      1. 可视化 （通过使用不同颜色可直观地将数据值大小表示出来）    2. 聚类 （聚类后可清晰的显示两个不同指标的相关性程度） 示例：   图1 属水平微生物物种与表型之间的相互关系热图   上图X和Y分别表示 环境因子和物种 ，*表示 显著性水平的程度 ，***表示 P < 0.001；**表示 P < 0.01；*表示 P < 0.05，颜色深浅表示 相关性数值大小 ，左侧和上侧的聚类树分别是 物种和环境因子 的聚类结果。该相关性heatmap图就是通过计算环境因子和物种这两种因子的相关性，将计算得到的数据矩阵展示在heatmap图中，来分析 环境因子与物种之间 的 显著相关性 。      该分析对我们解读 ………………………………