用来展示多个样品之间的关系或相关性，支持行列聚类显示、样品名称的显示、以及单元格宽高调整、样式调整。
|
单元格样式 |
正方形、颜色、椭圆、数字 |
|
聚类显示 |
可对行列、仅行、仅列进行聚类，也可选择不聚类。 |
|
名称显示 |
与聚类显示类似，可灵活设置行列、仅行、仅列的名称显示，或选择不显示。 |
|
单元格宽高设置 |
根据合理需求调整单元格的宽高 |
以环形布局展示数据，通过调整半径大小、圆环缺口、以及聚类树的显示；分析参数：标准化处理、行/列聚类方法等。
|
分析参数 |
1.标准化：log10、none、row、col |
|
2.行 / 列聚类方法：average、complete、single、ward.D2、ward.D |
|
|
图表调整 |
1.边框颜色：给单元格边框添加任意颜色，建议添加白色或者跟图表相关颜色 |
|
2.圆环半径 / 缺口：根据图表可自行选择合适的范围 |
|
|
3.聚类树：是否显示在图表中，以及聚类树的颜色 |
用于直观呈现多个样品之间关联程度或相关性的图表类型，能够快速洞察数据样本间的潜在联系。图表调整方面提供图表类型切换与单元格样式调整。在分析配置上，支持选择不同的相关性算法、排序方式、系数阈值，并支持添加显著性标识。
|
图表调整 |
1.图表类型：提供 7 种不同的图表类型 |
|
2.单元格样式：支持切换 7 种风格的单元格样式 |
|
|
3.图表字体设置(主标题、标签、图例) |
|
|
分析参数 |
1.相关性算法：pearson（经典算法）、kendal、spearman |
|
2.排序方式：original（原始）、AOE（特定）、FPC（逻辑）、hclust（聚类）、alphabet（字母） |
|
|
3.系数值：颜色、大小等 |
|
|
4.显著性标识：显著性水平、标识类型、大小、颜色 |
展示多样本间的关系或相关性。它提供了丰富的样式自定义功能，包括图表颜色、单元格宽高、聚类显示以及行列标签的显示控制。在参数层面，支持选择不同的相关性算法、聚类方法、距离度量及数据处理方式。
|
图表样式 |
1.图表颜色：热图颜色和分组颜色支持修改 |
|
2.单元格宽高：可拉伸单元格宽高来适配图表画布，达到理想效果 |
|
|
3.图表分组：控制是否在图中显示分组信息 |
|
|
4.热图单元格的数值：可编辑字体颜色和大小 |
|
|
5.聚类显示：控制聚类树在图表行列中的显示 |
|
|
6.行列名称显示：行列名称是否在图表中显示，行名字体样式：支持倾斜或正常 |
|
|
参数调整 |
1.相关性算法：pearson（经典算法）、kendal、spearman |
|
2.聚类方式：none、single、complete、average |
|
|
3.距离算法：euclidean、manhattan |
|
|
4.数据处理：none、log10 |
用于展示多个变量之间的相关性，通过颜色和数值直观呈现相关性强弱。图表提供7种单元格样式，参数设置：支持相关性算法的选择、自定义显著性标识（星标）以及按P值/R值筛选数据，满足深度分析需求。
|
图表样式 |
1.单元格样式：圆形、颜色、椭圆、数字、饼图、阴影、正方形 |
|
2.单元格大小：可合理调整 |
|
|
参数设置（绘图之前设置） |
1.相关性算法：pearson、kendall、spearman |
|
2.星标设置：水平、大小、颜色 |
|
|
3.根据范围合理选择：P值筛选、R值筛选、物种数目 |
|
|
4.未鉴定物种：删除、不删除 |
当绘图遇到下方展示的问题，可切换其它相关性算法、将相关性系数R值调整小一些，p值筛选选大一点的数值，放宽条件后如果还是不行，那就说明数据本身在设定参数条件下，没有显著关联的数据记录。
百度搜索“派森诺基因云”，或直接访问官方网站 https://www.genescloud.cn/home，点击进入“云图汇”，通过输入“ 对应图表名称 ”关键词，开启您的个性化体验之旅。温馨提示：平台现已正式接入DeepSeek-R1满血版，您可以根据需求切换不同模型进行体验。在绘图过程中，如果遇到常见问题，建议先使用PAI绘图小助手进行自助解决；若有个性化需求或遇到无法解决的问题，欢迎通过【工单中心】与平台联系，提出您的需求或建议。派森诺基因云始终秉持“持续创新，不断升级”的理念，未来将推出更多精美的可视化图表与实用的分析工具，期待您的使用与反馈！
供稿 | 大数据研发部
编辑 | 市场部
1
END
1
