【文献读图】相关性热图怎么看？1分钟速解！（附详细案例）

作为生物医学科研人，学会看各类生信图是必备的科研技能之一。上一期我们解读了【相关性分析散点图】的定义、用途和具体案例等。今天，我们接着来解读【相关性热图】~

导读

1.相关性热图的定义&用途

2.结合具体案例怎么看？

3.Spearman和Pearson的异同？Mantel test是什么？

4.两个变量存在强相关，说明两个变量之间有因果关系吗？

5.没有线性相关就说明没有关系吗？

01

相关性热图的定义&用途

定义

相关性热图作为一种可视化工具，可直观地展现两个或多个变量之间的相关性强度。在热图的呈现中，每个变量均与其他变量进行逐一比较，并基于它们之间的相关性程度，以不同颜色的标识进行区分。这种可视化方式不仅有助于我们迅速捕捉数据集中的潜在关联规律，还能为后续的数据分析和建模工作提供有力的指导。

用途

02

结合具体案例怎么看？

①热图部分探讨的是两两变量间的相关性。横/纵坐标为17个变量（本图中的变量即为理化性质），例如第2行表示了温度（Temperature）与这17个变量的相关性大小，其中发现温度和溶解氧（Oxygen）的负相关性很强（方块大、颜色深蓝）

②颜色越蓝，代表负相关性越强；颜色越红，代表正相关性越强。Spearman（斯皮尔曼）相关系数是一种用于衡量两个变量之间非线性关系的统计指标

③方块的大小和颜色代表相关性大小

④左边的连线部分探讨的是3个矩阵与这17个变量的关联。这3个矩阵分别是分类群落（16S OTUS 和mOTUs是两种不同的操作分类单元，前者是以16S HRA基因标签来分类的，后者是以宏基因组）和功能群落。变量与矩阵之间连线，表明变量与相应矩阵之间存在关联

⑤图例说明

- 线的颜色与p值有关，绿色代表p<0.001，即矩阵间几乎不存在关联性

- 经过距离相关性的Mantel’sr统计，线越粗说明相关性越强

案例解读

温度和溶解氧在表层分类组成和功能组成中相关性最强，而盐度相关性不显著。在去除一些温度极低的极端区域后，养分（与微生物数据）之间只有微弱的相关性，且除了硅酸盐之外，（其余指标）相关性在统计上没有显著性。

03

Spearman和Pearson的异同？Mantel test是什么？

解答一

Spearman和Pearson相关系数都是用来衡量两个变量之间相关性的统计工具，但它们在计算方法和适用场景上有所不同。

Pearson相关系数：①用于衡量两个连续变量之间的线性相关性；②计算基于变量之间的差异程度和协方差：③假设数据是正态分布的。

Spearman相关系数：①用于衡量两个变量之间的单调相关性，不一定是线性的；②计算基于变量值的等级（排名）：③不受数据分布形态的限制。

简而言之，Pearson适用于测量线性关系且数据正态分布，而Spearman适用于测量任何类型的单调关系，对数据分布没有要求。

解答二

Mantel test（Mantel检验）是一种在生态学、地理学、环境科学等领域中常用的统计方法，用于检验两组距离矩阵之间的相关性。这种检验经常用于比较生物群落之间的相似性（例如，基于物种组成）与地理距离或环境距离之间的相关性。

04

两个变量存在强相关，说明两个变量之间有因果关系吗？

相关不等于因果。即使两个变量之间存在强相关，也不能直接推断出一个变量是另一个变量变化的原因。

05

没有线性相关就说明没有关系吗？

在探讨变量关系时，线性相关是常见视角但非唯一。Pearson相关系数评估正态分布的线性关系，而Spearman相关系数适用于非正态分布的线性关系。相关系数0.1不代表无相关性，仅表明线性相关性不明显。变量间关系复杂，可能存在曲线相关。现实中，许多现象呈现非线性特征。因此，评估变量相关性需综合考虑多种可能性。

以上就是今天的所有内容啦，继续期待下期【文献读图】的精彩内容吧~

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