用前必读
1，使用excel存储并调整数据，然后拷贝、粘贴到输入框
2，先用输入框下方的“输入检查”按钮检查输入，通过后再作图
3，表头请勿使用#，<，>，%，(，)等特殊符号。默认仅支持英文字符
4，使用inkscape或者AI修改文字、字体，图例，处理截断
5，生信项目合作，提交bug、发文引用换积分，请加管理员微信（页面右下）

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缺失值用NA代替，但是不能为空，程序自动impute
若行名有重复，使用合并工具预处理后再绘图
数据较少（直接拷贝数据并粘贴到输入框）

数据较多（上传tab分割的txt文件，文件名用英文）

可选输入
图片大小
图片宽度：；图片高度：

文字及字体大小
点大小：；点标注文字字体大小：
轴说明文字字体大小：；轴刻度数字字体大小：
图例标题：
图例标题字体大小：；图例文字字体大小：

颜色（10种自定义，20种默认。即最多绘制30组）
颜色1： ；颜色2：
颜色3： ；颜色4：
颜色5： ；颜色6：
颜色7： ；颜色8：
颜色9： ；颜色10：

是否加样名名标注


是否添加椭圆等形状（注：椭圆要求至少4个点）





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主成分分析（PCA）

简介
主成分分析（Principal component analysis，PCA）利用正交变换对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal Components）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，从而更好的解释数据的变量的方法。
数据说明
行为特征（例如基因，蛋白，代谢物等），列为样品。第一行为样品名，第二行为组名，第3+行为特征。图中坐标轴Dim1和Dim2为第一、第二主成分（即潜在变量对差异的解释率）；点代表样品（individuals），不同颜色表示不同分组。调用：prcomp计算PCA，FactoMineR包绘图。
该包默认对数据进行center和scale转化。
论文例子
[Nature communications] Sympathetic axonal sprouting induces changes in macrophage populations and protects against pancreatic cancer. Fig4h
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正式引用：Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y.SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节：Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Oct 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节：We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.