“会模仿”又加以创造，不是更好吗？——鲁迅
今天要模仿和突破的是我们常用的“相关系数图”，来自于nature子刊scientific data，文章如下图所示：
文章链接：https://www.nature.com/articles/s41597-021-00809-x
代码及数据：https://github.com/oxwang/SciData_scRNAseq
拟复现图片样式：Fig6
代码实现
为了方便测试，大家可以进入基因云（https://www.genescloud.cn）的“相关系数图”下载示例数据。 上面文章对应相关系数图核心代码如下。
# 导入数据
dat <- read.delim("data.txt",stringsAsFactor=FALSE,row.names=1)
# 计算相关系数
cor.dat <- cor(dat)
# 作图
corrplot::corrplot(cor.dat,
method = "number",
order="hclust",
rect.lwd = 1,
addrect=3,
number.cex = 0.8,
tl.cex = 1,
cl.cex = 0.9,
tl.col="black")
数值相关系数图模仿成功，接下来我们考虑下如何进行再创造，升级突破下：
创造一： 如何实现方形、圆形、扇形等形状的相关系数图？
创造二： 如何实现多种图形及数字组合的相关系数图？
创造三： 如何在相关系数图中添加显著性标识？
......
如果要写代码的话，没有个上百行解决不了问题，有没有工具能够快速实现以上所有功能呢？正所谓君子善假与物也，下面给大家分享一款"派森诺基因云"的在线绘图小工具“相关系数图”，助您轻松get百种样式的相关系数图。
平台实现
1 提交绘图
登入基因云平台（https://www.genescloud.cn）, 进入“相关系数图”页面，上传或者选择数据文件后，一键提交绘图即可。
2 参数调整
（1）图表类型
基因云平台小工具提供了完整图、正/倒三角图等多种图形样式，供您自由切换选择。
（2）图案样式：
相关性系数图提供了方形、椭圆、饼图等多种形状的选择，同时还支持不同图案的组合图，比如椭圆+饼图，方形+数字等等，总有一种样式让您称心如意。
（3）系数值显示
系数值可以根据聚类算法、变量名称等多种形式进行排序呈现，还可以控制系数值的小数位数，以及值的显示与隐藏。
（4） 显著性标识
当然，大家关心的显著性标识，形式也很丰富，可以显示图案、p-value数值 、空白，标识图案的形状、颜色、大小等都可以随意调整。
好，今天就分享到这里了，希望能够对大家有所帮助。
