2025-08-28
本文介绍六款分属不同领域的分析图表：
差异箱线图用于统计比较；交互热图解析相关性；韦恩图展示集合关系；网络热图展示组学内及组学间的关联关系；KEGG分析揭示功能富集；交互PCA图实现数据降维。它们为您提供从基础统计到生物信息学的多种分析场景。
一、差异检验箱线图
用于比较两组或多组数据的分布差异，并标注统计显著性（如P值）。
图表颜色
可切换不同的色卡，运用在图表上
面板设置
设置每个分组的面板的宽度
二、交互热图
展示多个样品之间的关系或相关性。颜色（红色表示正值 / 蓝色表示负值）越红表示正相关越强，越蓝表示负相关越强，可快速识别样品间的相似性与差异性。
单元格样式
支持正方形、颜色、椭圆、数字
聚类显示
支持对行和列、仅行、仅列进行聚类，也可选择不聚类。
名称显示
灵活控制行、列标签的显示方式
单元格宽高设置
根据需要调整单元格的宽高
衍生图表类型：
交互环形热图：节省空间，适合展示多层级数据（如基因组环状结构）。
交互热图柱状图：整合热图与柱状图，同时展示矩阵分布和统计信息。
三、韦恩图
通过圆形的重叠关系展示有限集合（通常为2–5个）之间的逻辑关系及共同元素数量。
图表类型
经典韦恩图、齿轮韦恩图
图表颜色
支持按分组自定义配色
衍生图表类型：
花瓣图：适用于5个以上数据集的交集关系，中心区域显示所有集合共有的元素数量，外围花瓣代表各样本独有的元素数量。
Upset图：支持7组以上数据，通过矩阵点图与柱状图的组合，量化展示多组数据的交集关系。
四、网络热图
由热图和网络图组成，其中热图可展示组学内的相关性，而网络图可展示组学间的关联性
丰度数据
1.按照需求添加Node节点
2.提供距离算法：bray、manhattan、euclidean、canberra、bray等10种方法
3.检验方法：mantel、mantel.randtest、mantel.rtest、mantel.partial
因子数据
1.标准化：是否标准化
2.提供距离算法和相关性算法
热图图表
可设置热图位置（右上角或是左下角），通过格子大小、颜色等方式表示相关性
显著性标签设置
标签类型：支持星号+r值、星号、无；可调整标签大小和颜色
五、KEGG富集分析
富集分析是生物信息学中用于解析基因功能、揭示生物学过程和通路的重要方法。
柱状图：纵坐标为GO Term，横坐标默认为GO Term富集的-log10（p-value），可选择p-adjust或差异基因（DEG）数目进行展示。
图表颜色
下拉切换不同色卡运用图表，还可编辑色卡颜色
图表类型
垂直/水平柱状图
图表宽高
可灵活调整宽高，用来满足绘图需求
因子图：横坐标为富集因子（rich factor），纵坐标为GO Term，图中点的大小表示相应Term中富集到的差异基因数目，颜色的深浅表示显著性水平高低。
图表颜色
可切换不同的色卡，运用在图表上
宽高系数
对于有标签遮挡的地方，可调整图表的宽高进行合理展示
检验方法
BH、Bonferroni、Holm
通路数目
根据提供的参考范围，合理的输入数值
六、交互PCA图
对多个变量进行降维后提取几个特征变量。
图表颜色
可切换不同的色卡，运用在图表上
图表样式
添加网格线、原点辅助线、添加中心点连线、添加边框
图表类型
散点图、按组连线、置信椭圆
点的样式
点的形状与大小
衍生图表类型：
3D主成分图：展示前三个主成分，信息更丰富。
主成分图：对多个变量进行降维后提取几个特征变量。
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