pheatmap绘制相关性热图标记显著部分

pheatmap是R语言中常用的数据可视化库`ComplexHeatmap`的一部分，用于绘制高维数据集的相关性或相似性热图。如果你想在相关性热图中标记出显著的部分，可以结合`ComplexHeatmap`提供的功能和其他统计方法。

首先，你需要计算数据集的相关系数矩阵（如皮尔逊相关系数），然后创建`pheatmap`对象。在这里，你可以设置`show_rownames`和`show_colnames`来显示行名和列名，以及`col_title`来添加列标题，比如“变量”。

为了标记显著部分，一种常见的做法是通过颜色映射来表示显著的正相关、负相关或非显著性。这通常涉及到假设检验（如t检验或ANOVA），找出那些显著的差异值。你可以先筛选出显著的关联，例如使用`cor.test()`函数，然后将结果（如p值）转化为颜色分段，比如：

# 假设你的数据框是df，相关性矩阵是corr_matrix
sig_threshold <- 0.05 # 显著性阈值
corr_pvalues <- cor.test(df)[["p.value"]] # 计算p值

# 使用p.adjust()进行多重比较校正，如果需要
corr_pvalues_adj <- p.adjust(corr_pvalues, method = "bonferroni")

# 将p值映射到颜色，比如红色代表显著正相关，蓝色代表显著负相关，白色代表非显著
corr_colors <- ifelse(corr_pvalues_adj <= sig_threshold, "red", ifelse(corr_pvalues_adj >= 1 - sig_threshold, "blue", "white"))

# 创建热图，并使用colors参数
pheatmap(corr_matrix, 
         color=corr_colors, 
         scale="column", 
         show_signif = TRUE, 
         sig_level = sig_threshold, 
         border_color="black")

在这个例子中，`show_signif = TRUE`会让`pheatmap`自动在显著的单元格上画星号或圈，`sig_level`指定了显著性的阈值。你可以调整这些参数以满足你的需求。