首先，我们先了解一下什么是Pearson相关性系数？Pearson相关性系数是度量两组数据相关性程度的值。当Pearson相关性系数越接近于-1 为负相关，越接近于 1 为正相关，越接近于 0为不相关。（1）x 及 y 为样本平均数 AVERAGE(array1) 及 AVERAGE(array2)（2）Array1、Array2 代表自变量集合和因变量合集，比如不同比较组的样本的蛋白定量值；Excel表格中直接附带有Pearson相关性系数分析的方程式：获取两个样本间的Pearson相关性系数， 按照如Excel公式导入相应样本的定量值即可得到对应的相关性系数: =PEARSON(A:A,B:B)，即可得到样本A1和A2的相关性系数进阶玩法：分析多组样本间的pearson相关性系数热图以上为获取两个样本间的Pearson相关性系数的方法。那么，如何分析多组样本间的pearson相关性系数热图呢？1.确定需要做Pearson相关性系数分析的样本数据，以下以A1、A2、A3和B1、B2、B3两组三次重复样本定量值为例说明；2.先将样本名称在Excel中做好热图的二维框架，如下图，横向可以直接将样本名复制一下，纵向粘贴时选择“转置”即可；3.将A1：A1、A2：A1、A3:A1…等等对应的单元格输入公式。=PEARSON($D:$D,D:D)……A1:A1=PEARSON($E:$E,D:D) ……A2:A1=PEARSON($F:$F,D:D) …….A3:A1=PEARSON($G:$G,D:D)……B1:A1=PEARSON($H:$H,D:D)……B2:A1=PEARSON($I:$I,D:D)……...B3:A1秘诀：$表示绝对引用。绝对引用的列，拖动时，对应的数据就不会对应改变，这里绝对引用使用方便后续操作！4.选中所有输入的公式的单元格向右拖动即可获取全部的相关性系数；如下图：以上我们就完成了Pearson相关性系数的计算，接下来添加热图颜色：1.首先，我们需要去除公式，即将带有公式的数据复制后粘贴成数值的格式（如下图所示），对应的相关性系数分布在-1~1之间（设置单元格保留2位小数，个人习惯）。2.选中所有相关性系数，在开始栏，选择“条件格式”添加“数据条”：3.通过以上操作获得如下阅读框，在“格式样式”选择三色刻度，“类型”选择数字，对应的最小值-1选择绿色，中间值0选择白色，最大值1选择红色，如下图：4.确认之后，如下图，Pearson相关性系数热图完成了，之后可以根据个人习惯进行修正，比如添加边框，修改字体等；如果有精通AI或者PS的，可以继续在修图软件中美化热图，最终存储为自己需要的文件格式。
下期小编将介绍Heatmap系列2“绘制蛋白表达热图”，同时会教大家如何用AI进一步美化热图。欢迎关注我们，了解最前沿蛋白组、修饰组学研究学术资讯干货。
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邹文安