【R语言代码分享】147种R语言SCI模板第11期:热图(相关性、基因表达变化聚类)、DAVIDkappa、桑基图+气泡图展示富集分析

【R语言代码分享】147种R语言SCI模板第11期：热图（相关性、基因表达变化聚类）、DAVIDkappa、桑基图+气泡图展示富集分析结果等10个图型

本期收录10个R语言SCI绘图模板，覆盖分布比较类, 富集通路类, 热图/矩阵类, 通用科研绘图类等场景；每个模板保留代码、成图和替换数据思路。

适用场景：科研绘图模板整理、SCI图表复用、课题汇报、公众号图文展示和R语言可视化教学。

绘图工具：R语言 + ggplot2 / ComplexHeatmap / pheatmap / survival / enrichplot / circlize / ggtree 等；具体依赖以各模板脚本为准。

本期素材：第11篇共10个模板文件夹；其中代表成图已转为正文预览图，原始PDF/PNG仍保留在对应模板文件夹内。

🔥 推文前言

这一期继续按“模板合辑”的方式整理R语言SCI绘图代码。和单一教程不同，这类推文更适合先给读者一张图型地图：先看图像效果，再回到对应文件夹替换数据、分组、颜色和导出尺寸。

本篇包含10个模板，主题覆盖分布比较类, 富集通路类, 热图/矩阵类, 通用科研绘图类。每个模板都配有代表性成图和一句使用场景说明，适合直接作为公众号推文初稿或课程资料包说明。

本期重点

• 每个小节对应一个模板文件夹，正文只展示代表成图，完整代码和数据仍在文件夹中。

• 同一类图不要只看标题，要结合输入文件结构判断是否适合自己的数据。

• 前六期末尾额外加入R.jpg，方便作为固定结尾图或引导图使用。

📌 本期模板一览

先用一张总览图把本期模板放在一起。正式发文时，这张图可以放在开头，帮助读者快速判断哪些图型最适合自己的数据。

第11期模板总览

按模板顺序生成的成图缩略图总览，方便在公众号开头快速展示本期内容。

序号	模板	类型	代码示例	代表成图
01	热图（相关性、基因表达变化聚类）	热图/矩阵类	热图（相关性、基因表达变化聚类）.Rmd	Correlation.pdf
02	DAVIDkappa	富集通路类	DAVIDkappa.Rmd	DAVIDkappa.pdf
03	桑基图+气泡图展示富集分析结果	富集通路类	桑基图+气泡图展示富集分析结果.R	1.png
04	基因功能富集分析泡泡图	富集通路类	基因功能富集分析泡泡图.Rmd	bubbles.pdf
05	基因表达量箱线图box	分布比较类	box.Rmd	box1.pdf
06	GSEA	富集通路类	GSEA.Rmd	demo.png
07	GSEA_Java	富集通路类	GSEA_Java.Rmd	bar.pdf
08	WGCNA	通用科研绘图类	._FigureYa15WGCNA.Rmd	3preservation.pdf
09	WGCNA_fitting	通用科研绘图类	WGCNA_fitting.Rmd	myfitting.pdf
10	WGCNA_heatmap	热图/矩阵类	WGCNA_heatmap.Rmd	heatmap.pdf

📊 成品效果展示

下面每个小节对应一个文件夹。图为现成成图或由PDF首页渲染得到的预览；原始文件夹中的PDF、PNG和脚本仍可继续作为论文、PPT或推文配图素材使用。

01｜热图（相关性、基因表达变化聚类）：适合高维矩阵、相关性、分组注释、聚类结构和组学结果展示。

适合高维矩阵、相关性、分组注释、聚类结构和组学结果展示。

对应脚本：热图（相关性、基因表达变化聚类）.Rmd；代表成图：Correlation.pdf；推荐用途：适合高维矩阵、相关性、分组注释、聚类结构和组学结果展示。

图01｜热图（相关性、基因表达变化聚类）

来自模板文件夹“【246】SCI科研绘图--热图（相关性、基因表达变化聚类）”。该图属于热图/矩阵类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

02｜DAVIDkappa：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

对应脚本：DAVIDkappa.Rmd；代表成图：DAVIDkappa.pdf；推荐用途：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

图02｜DAVIDkappa

来自模板文件夹“【247】SCI科研绘图--DAVIDkappa”。该图属于富集通路类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

03｜桑基图+气泡图展示富集分析结果：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

对应脚本：桑基图+气泡图展示富集分析结果.R；代表成图：1.png；推荐用途：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

图03｜桑基图+气泡图展示富集分析结果

来自模板文件夹“【248】SCI科研绘图--桑基图+气泡图展示富集分析结果”。该图属于富集通路类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

04｜基因功能富集分析泡泡图：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

对应脚本：基因功能富集分析泡泡图.Rmd；代表成图：bubbles.pdf；推荐用途：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

图04｜基因功能富集分析泡泡图

来自模板文件夹“【249】SCI科研绘图--基因功能富集分析泡泡图”。该图属于富集通路类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

05｜基因表达量箱线图box：适合组间差异、连续变量分布、显著性标注和样本点展示。

适合组间差异、连续变量分布、显著性标注和样本点展示。

对应脚本：box.Rmd；代表成图：box1.pdf；推荐用途：适合组间差异、连续变量分布、显著性标注和样本点展示。

图05｜基因表达量箱线图box

来自模板文件夹“【251】SCI科研绘图--基因表达量箱线图box”。该图属于分布比较类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

06｜GSEA：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

对应脚本：GSEA.Rmd；代表成图：demo.png；推荐用途：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

图06｜GSEA

来自模板文件夹“【252】SCI科研绘图--GSEA”。该图属于富集通路类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

07｜GSEA_Java：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

对应脚本：GSEA_Java.Rmd；代表成图：bar.pdf；推荐用途：适合通路富集、功能解释、基因集结果和生物学机制展示。

图07｜GSEA_Java

来自模板文件夹“【253】SCI科研绘图--GSEA_Java”。该图属于富集通路类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

08｜WGCNA：适合科研作图、汇报展示和公众号图文素材，替换数据后可快速复用。

适合科研作图、汇报展示和公众号图文素材，替换数据后可快速复用。

对应脚本：._FigureYa15WGCNA.Rmd；代表成图：3preservation.pdf；推荐用途：适合科研作图、汇报展示和公众号图文素材，替换数据后可快速复用。

图08｜WGCNA

来自模板文件夹“【254】SCI科研绘图--WGCNA”。该图属于通用科研绘图类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

09｜WGCNA_fitting：适合科研作图、汇报展示和公众号图文素材，替换数据后可快速复用。

适合科研作图、汇报展示和公众号图文素材，替换数据后可快速复用。

对应脚本：WGCNA_fitting.Rmd；代表成图：myfitting.pdf；推荐用途：适合科研作图、汇报展示和公众号图文素材，替换数据后可快速复用。

图09｜WGCNA_fitting

来自模板文件夹“【255】SCI科研绘图--WGCNA_fitting”。该图属于通用科研绘图类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

10｜WGCNA_heatmap：适合高维矩阵、相关性、分组注释、聚类结构和组学结果展示。

适合高维矩阵、相关性、分组注释、聚类结构和组学结果展示。

对应脚本：WGCNA_heatmap.Rmd；代表成图：heatmap.pdf；推荐用途：适合高维矩阵、相关性、分组注释、聚类结构和组学结果展示。

图10｜WGCNA_heatmap

来自模板文件夹“【256】SCI科研绘图--WGCNA_heatmap”。该图属于热图/矩阵类，可根据自己的数据替换输入表、分组变量和配色参数。

💻 代码流程拆解

这批模板的底层复用逻辑基本一致：读取数据，整理成长表或矩阵，映射颜色、分组、显著性或注释信息，最后保存为PDF或PNG。下面给出适合大多数模板的替换骨架。

library(tidyverse)# 1. 读入模板数据dat <- read.csv("your_input.csv", check.names = FALSE)# 2. 根据模板要求整理成长表、矩阵或注释表plot_df <- dat %>%mutate(group = factor(group))# 3. 替换映射关系：x/y、颜色、分组、标签、显著性p <- ggplot(plot_df, aes(x = group, y = value, fill = group)) +geom_boxplot(width = 0.65, outlier.shape = NA) +geom_jitter(width = 0.15, size = 1.6, alpha = 0.65) +theme_classic(base_size = 12)# 4. 导出成图ggsave("Rplot.pdf", p, width = 6, height = 4)ggsave("Rplot.png", p, width = 6, height = 4, dpi = 300)

🧩 替换成自己数据时，重点改哪里？

模块	需要检查	替换提醒
输入文件	csv/txt/xlsx/rdata	先确认行列含义、样本名、分组列和缺失值，不要直接套图。
变量映射	x/y/fill/color/label	多数报错来自列名不一致；把脚本里的变量名统一改成自己的列名。
统计层	p值、相关系数、模型结果	显著性、回归线、HR、AUC等需要重新计算，不能只替换图上文字。
配色与主题	palette/theme/legend	投稿图建议使用统一色板，公众号图可以适当提高对比度。
导出尺寸	width/height/dpi	论文优先PDF，公众号和PPT可同时导出300dpi PNG。

✨ 这套模板适合哪些研究？

·需要快速整理一批R语言科研绘图模板，按图型效果选择最合适的表达方式。

·做组学、生态、临床、微生物、空间地理或多变量统计分析时，希望把结果图做得更完整。

·公众号、课程、课题组培训或科研绘图资料包，需要用图文方式展示模板价值。

📝 写在最后

第11期的价值不在于把代码逐行讲完，而是帮读者快速建立图型选择意识：看到数据结构，就能想到适合用哪一种图来表达。后续真正复用时，只要先确认输入数据格式，再替换分组、颜色、标签和导出尺寸即可。

后台私信关键词

• 回复“SCI模板11”：获取本期模板代码和示例数据。

• 回复“R绘图模板”：获取完整系列目录。

• 回复“科研绘图”：获取更多R语言SCI作图合集。