使用热图和venn图，首先比较work7_1和work8_1中有哪些共同的term，然后比较筛选这些共同的term包含的相同基因（work7_1和work8_1中名为Genes的列给出了每个term对应的基因）。最后将给定的基因表达值对应到筛选出的基因上，进行基因表达数据的分析

非常好，接下来我将为您提供完整的代码来实现您的需求：

1. 使用Venn图比较work7_1和work8_1中的共同term

library(VennDiagram)
library(dplyr)

# 从数据中提取term
work7_1_terms <- unique(work7_1$Term)
work8_1_terms <- unique(work8_1$Term)

# 制作Venn图
venn.diagram(
  x = list(work7_1_terms, work8_1_terms),
  category.names = c("work7_1", "work8_1"),
  filename = "venn.pdf"
)

# 找出共同的term
common_terms <- intersect(work7_1_terms, work8_1_terms)

# 输出共同的term
cat("共同的term有：", common_terms, "\n")

2. 使用热图比较共同term包含的相同基因

# 从数据中提取共同的term
work7_1_common <- filter(work7_1, Term %in% common_terms)
work8_1_common <- filter(work8_1, Term %in% common_terms)

# 提取共同基因
work7_1_genes <- unique(unlist(strsplit(work7_1_common$Genes, ", ")))
work8_1_genes <- unique(unlist(strsplit(work8_1_common$Genes, ", ")))

# 制作共同基因的热图
library(pheatmap)

# 读取基因表达数据
gene_data <- read.csv("gene_expression.csv", header = TRUE, row.names = 1)

# 提取共同基因的表达数据
gene_data <- gene_data[intersect(work7_1_genes, work8_1_genes), ]

# 制作热图
pheatmap(gene_data, scale = "row")

注意：在上述代码中，我们假设您的基因表达数据已经以CSV格式保存，并使用R语言中的read.csv函数读取。

以上就是对于您的需求的完整代码。请注意，这只是一个基础的数据分析流程，具体的数据清理、预处理、分析和可视化过程需要根据您的具体数据和问题进行适当的调整。