chart.Correlation绘制相关性热图

可以同时显示相关性和显著性的热图
我们最终绘制的是如下图所示

首先配置的文件如下所示

行为样本名，列为基因名的一个表达谱
读取文件

data = read.table("cor.txt",header=T,sep="\t")
data1<-data[,-1]

#计算相关性，默认用的是pearson相关性计算

cor_matr = cor(data1)
cor_matr

#保存相关性

write.table(cor_matr, file="cor_matr.xls",row.names=F, col.names=T,quote=FALSE,sep="\t")

library(corrplot)
#绘制一个下三角的热图，这个包的使用在之前的博客写过，这里一笔带过
corrplot(cor_matr, type="upper", order="hclust", tl.col="black", tl.srt=45)

 library(PerformanceAnalytics)
 #该图的绘制主要是由PerformanceAnalytics包做的，使用前需要安装
  chart.Correlation(data1,histogram = TRUE,pch=19)

#计算显著性

library(Hmisc) rcorr(as.matrix(data1))

在这里简单介绍一下这个图怎么去看：
里面的点，代表每一个样本，*代表显著性，***代表p小于0.01，图中的数值则为相关性