相关性热图/矩阵
相关性分析是指对两个或者多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的密切关注程度。相关性分析通过计算两种或多种因子之间的相关性（Spearman、Pearson、Kendall’Tau等系数），将获得的数值矩阵通过热图或矩阵直观展示。相关性热图/矩阵在组学分析中运用广泛，如基因的共表达分析、微生物群落的共发生网络分析、样本的重复检验等等。
图形含义
相关性系数矩阵图：如根据微生物丰度的变化以及环境因子数据，进行两者间的相关分析（下面主要展示下三角矩阵）
①颜色变化反应二维矩阵或表格中的数据信息；
②蓝色表示正相关性，红色表示负相关性；颜色深浅表示系数值的大小，颜色越深，相关性越强，如圆点颜色越蓝，表示相关性系数越接近1，颜色越红，表示系数越接近-1；
③圆点越大，表示两个变量之间的相关性系数越大；
④如果相关性P值大于0.05，则无圆圈展示。
TUTU云工具绘制相关性热图/矩阵
小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——云图图（https://ww.cloudtutu.com/#/index，免费的哦~），操作步骤如下：
①登录网址：www.cloudtutu.com（推荐使用360或者谷歌浏览器）
②输入用户名和密码（小编已经为大家填好了，如果不显示可添加文末二维码添加小编获取），输入验证码后即可登录，不必注册，直接使用，不必担心隐私泄露，是不是诚意满满~
③登录后在工具一栏里找到相关性热图2，点击进入；
④请按照界面右侧的说明书或者下文进行操作。
Step 1 上传文件
※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传。(平台可对不规范的数据格式进行部分处理，但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据，以便机器可以识别)
a)准备一个数据矩阵(形式参照示例数据)；
b)表格需要带表头和列名，每一行为样本名，每一列为各种指标数据名，例如环境影响因子名称等等；
c)请提交txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为：全选excel中的所有内容（ctrl+A），复制到记事
本中，将记事本文件另存后点击“上传”按钮上传该文件。
Step 2 设置参数
2.1 显著性符号：按需自行选择
显示所有p值；
显著标记*；
显示不显著的点的P值；
不显著的点为空；
P值大于0.5的点显示为x；
不显示
2.2 计算方法：本平台提供计算pearson、等三种相关系数的选择
pearson，皮尔逊相关性系数，用来衡量定距定量间的线性关系，分析数据需符合连续、正态分布、线性关系等条件。
spearman，通常称“斯皮尔曼秩相关性系数”，是衡量两个变量的依赖性的非参数指标，用于专门分析顺序数据；同时也是等级相关系数，其值与两个相关变量的具体值无关，而仅仅与其值之间的大小关系有关。
kendall，肯得尔相关性系数，是一种等级相关性系数，它所及计算的对象是分类变量。
3.3 图片样式：全、下三角、上三角
Step 3 下载文件
根据个人需求进行参数调整后点击运行后等待5-10秒即可下载结果，平台提供PDF格式的矢量图下载。
Step 4 作图后处理
TUTU云平台提供的是PDF格式的矢量图，可通过矢量图处理软件（Inkscape或AI）进行编辑和调整（如：文字字体，文字大小，图片分辨率等）。图形处理软件和使用方法可扫描文后的二维码添加小编微信获取。
Step 5 写作建议
XXXX analysis was performed on Tutools platform (http://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website.
尊敬的用户，如果图图云平台在您的科研中有幸提供了些许帮助，我们期望您能在方法学或者致谢中提及我们，引用方法如下：XXXX analysis was performed on Tutools platform (http://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website. 目前平台还处于测试阶段，使用过程中有任何疑问或者报错欢迎随时联系小编反馈。您的反馈和建议是我们最大的动力~
