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相关性热图是展示多组变量之间相关关系的常用图形。前不久，在一项发表于 Science 的中国人免疫多组学图谱研究中，作者用相关性热图展示了 eQTL 与 caQTL 效应在不同免疫细胞类型之间的相关关系，非常美观！
下面就以上图 Science 文章中的相关性热图为参考图，分别演示如何基于自己的数据用豆包和 WorkBuddy 绘制这样的相关性热图。
首先是绘图数据的准备。我这里的示例数据为包含 2638 个细胞、32 个标记基因的表达矩阵，如下图，另外，还需一个分组文件，把 32 个基因分成 4 组，用于为基因标签添加分组颜色。注：这里的示例数据仅用于绘图演示，不具有生物学意义。
在豆包中开启“本地电脑”能力并指定好工作文件夹，在对话框中输入如下指令：
以当前工作空间中的“示例.png”为参考图，基于“gene_expression.xlsx”数据使用R语言绘制相关性热图，要求在列（基因）方向计算Pearson相关性系数，热图配色方案与参考图一致，热图的基因标签分组颜色基于“Group.xlsx”文件，给出绘图代码
发送指令后，豆包就开始自动工作了，它会依次核查 R 运行环境、提取参考图配色方案、编写并执行代码，你可以在界面上看到它的思考过程，如下图。
整个过程大约 9 分钟左右，豆包便完成了热图绘制，自动生成了correlation_heatmap.R 代码文件和 gene_correlation_heatmap.pdf 矢量图文件，并对成品进行了实际运行验证。
在回复结果中，豆包还给出了详细的绘图要点：使用 cor() 函数对 32 个基因在列方向上计算 Pearson 相关系数，得到 32×32 的基因-基因相关矩阵（实测 r 范围为 -0.036~0.897 ）；配色从参考图色条逐刻度取色，由橙色（0.4）过渡到白色（0.8）再到深紫（1.0）；基因标签按 Group.xlsx 分为 4 组，分别用蓝、紫、橙、绿四色标识，基因按分组连续排列，不绘制聚类树。
最终豆包一共交付了 3 个文件：correlation_heatmap.R（代码）、gene_correlation_heatmap.png（位图）和 gene_correlation_heatmap.pdf（矢量图）。
如果对豆包给出的绘图结果不满意，我们也可以在 RStudio 中打开correlation_heatmap.R 脚本，根据自己的需要微调字号、颜色和数据映射关系等，比如这里将渐变颜色范围调整为 -0.1~0.9，运行后即可得到调整后的热图。
同样的任务，我们也可以交给 WorkBuddy 来完成。在 WorkBuddy 中新建任务，输入同样的指令后，WorkBuddy 会先进行深度思考，查看参考图和两个数据文件，并自动检查R环境。
大约 12 分钟左右，WorkBuddy 也完成了任务。WorkBuddy 给出了绘图过程的数据结构、分组信息、计算得到的相关系数范围、配色采样方法等。
此外，WorkBuddy 还特别说明：参考图的数据跨度为 0.4~1，而我们的数据为 0~1，绝大多数基因对的相关性接近 0，如果严格照搬参考图锚点，90% 的方格都会被截成同一片橙色，因此脚本将色条整体平移到 0~1 区间，把白点放在 0.5 处，既保持了与参考图一致的观感，又能让组内的块结构清晰可读。
任务完成后，WorkBuddy共交付了 3 类文件：correlation_matrix.csv（Pearson相关系数矩阵）、correlation_heatmap.R（完整可复现脚本，包含依赖安装提示、逐行注释和配色备选方案）以及 PNG 和 PDF 格式的绘图文件。
打开 correlation_heatmap.R 可以看到，脚本包含非常详细的注释，从依赖安装、数据读入到配色方案、标签颜色一应俱全，默认给出的绘图效果就很不错，如下图。当然，你也可以在 RStudio 中自定义调整绘图效果。
最后，单从初始绘图结果来看，我更喜欢 WorkBuddy 的绘图效果，几乎不需要手工调整！好啦，本次使用豆包和 WorkBuddy 自动绘制相关性热图的教程就分享到这里啦！
Yin J, Zheng Y, Huang Z, et al. Chinese Immune Multi-Omics Atlas[J]. Science, 2026, 391(6781): eadt3130.
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