生信分析高手必备：这6种图表你掌握了吗？

每组至少3个样品，每列数据对应一个箱线图子图，其中展示了Kruskal-Wallis非参数检验获得的组间总体差异的P值、以及各组之间Dunn's test事后两两比较获得的差异显著性水平的标记（*，P<0.05；**，P<0.01；***，P<0.001）。

关联热图：用于对物种丰度和生化指标或影响因子之间的相关性分析。单元格样式多样化，参数设置可调整项非常丰富。

RDA是一种约束排序方法。它的核心目的是解释一组解释变量（通常是环境因子）如何影响一组响应变量（通常是物种多度数据）的变异。

1. 样本点：每个点代表一个样本，不同颜色的点属于不同分组，两点之间的距离越接近，说明两个样本的菌群组成/功能相似度越高。

2. 环境因子箭头：

• 蓝色箭头代表不同的环境影响因子。

• 箭头间的夹角：表征环境因子之间的相关性。

• 锐角：正相关；直角：不相关；钝角：负相关

• 箭头长度：代表该因子对菌群分布的影响程度。射线越长，表明该因素的影响力越大。

3. 环境因子与排序轴的关系：

• 箭头与坐标轴的夹角大小，代表该因子与此排序轴的相关性。夹角越小，相关性越高。

4. 环境因子与样本的关系：

• 将样本点垂直投影到某个环境箭头的延长线上，投影点的位置可近似反映该环境因子在此样本中的数值大小。

5.  坐标轴括号中的百分比，表示该坐标轴能够解释的菌群组成或功能总差异的比例。

展示多个样品之间的关系或相关性。如下图所示，颜色（红正 / 蓝负）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。

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。

图形由热图和网络图组成，热图展示组学内的相关性，网络图展示组学间的关联性。以微生物矩阵与环境因子矩阵关联关系为例：

热图：展示各环境因子之间的相关性。

1. 相关性大小：以颜色梯度（红正 / 蓝负）与格子大小双重映射相关性值，颜色为红色且格子大，表明相关性绝对值大；反之则小。颜色趋近红色正相关强，趋近蓝色负相关强。

2. 相关性标注：热图格子内数值为环境因子相关性值，星号表示显著性大小。

网络图：展示微生物矩阵与环境因子矩阵之间的关联关系。

1. 节点构成：微生物矩阵包含node、node1、node2三类节点。

2. 关联呈现：

• 粗细：节点与环境因子连线粗细反映相关性，越粗相关性越强。

• 颜色：连线颜色体现显著性，红色代表P值＜0.01，即节点与环境因子相关性统计显著。

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