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  相关性heatmap 频繁出现在我们生物学研究的文章中，那么，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：

  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 。

   该分析对我们解读杂乱的数据是不是显得尤为重要呢，赶紧听听我们下方的视频学起来吧！同时也可以登录我们 云平台链接 https://www.bioincloud.tech 免费注册学习，详细的教程帮您轻松上手！

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