1.JRI中主要的API
Rengine R引擎，通过它进行R语言的启动、运算、画图、关闭等功能。
一个线程只能实例化一次，推荐使用单例模式。
实例化代码：
Rengine engine = new Rengine(null,false,null)
Rengine.versionCheck() //R版本校验，返回true：版本校验通过 返回false：版本校验未通过
engine.waitForR() //R加载校验，返回true：加载成功 返回false：加载失败
engine.end() //结束R，在后续没有调用R的情况下使用，否则R将退出，不能继续使用R。
2.REXP
R计算结果表达式
REXP rexp = engine.eval_r(String str) //执行R命令，返回结果REXP
rexp.asInt() rexp.asDouble() rexp.as.. //将REXP转成java类型
engine.assign(String name,double d) //定义R变量，name为R中变量的名字
以上大概了解了JRI的基本API，下面写个简单的例子。
//求n个数的最大值
Rengine engine = new Rengine(null,false,null)
int[] arr = new int[]{-1,2,1,-3,5,4,-2}
engine.assign("x",arr)
REXP rexp = engine.eval_r("max(x)")
int max = rexp.asInt()
System.out.println(max)
engine.end()
热图是科研论文中一种常见的可视化手段，而在转录组研究领域，我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性，来判断生物样本中是否存在共表达情况，以及共表达基因模块。除了基因集之间，其他方向，比如免疫细胞群体之间相关性，样本的相关性，也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之，往大了说，任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。
常规热图示例
我们先来看看下面这张图，这是一篇发表在 PLoS Medicine (IF = 11.048) 上的文章图，来看 22 种免疫细胞群体之间的相关性，其中红色的颜色代表正相关，蓝色代表负相关。每一格的数字代表相关系数。这是一种经常会用到的图形，不同于常规热图。常规热图中的每行代表一个观察值，每列代表一个样本，而我们在本次教程中，将为大家带来更高级，也更美观的相关性热图。
相关性热图
Step 1： R 包安装和数据输入
首先是安装必须 R 包，在这里我们需要用到 ggcorplot 和 ggthemes 这两个R包。
然后我们读入R表达谱数据。
数据一共有 10 个样本和 20 个基因，每一行为一个基因，每一列为一个样本，我们需要看这 20 个基因在这 10 个样本中的共表达情况，也就是基因和基因之间的相关性。
Step 2： 相关性计算
为了表示基因与基因相关性，我们除了要计算它们的相关性系数，还需要计算体现其显著性的 P 值。
计算相关性系数并显示前 6 个基因之间的相关性。相关性系数大于 0 为正相关，小于 0 为负相关。
计算基因与基因之间的相关性 P 值，其中 P 小于 0.05 认为这两个基因之间相关性是显著的。
Step 3： 相关性热图绘制
使用 ggcorplot 绘制基因与基因之间相关性热图。
Step 4： 初级美化 Circle
美化第一步，我们将矩形热图改成圆形
是不是大家瞬间觉得眼前一亮？
Step 5： 中级美化 Clustering
虽然有所美观，但是，这样上面一张相关性热图还是存在问题的，大家是否发现热图中的点非常乱，让人没办法捕捉到其中的规律，不容易让人一眼抓住重点。所以，我们要对基因进行聚类。
这张热图，已经是非常漂亮了，放在文章中绝对让人眼睛一亮，正相关负相关基因清清楚楚。
Step 6： 高级美化 Triangle
当然，我们还可以进一步改善。因为相关性之间其实是有对称在的，左上角和右下角的图其实是一样的，这样绘制比较占版面。只绘制左上角的热图，可以让我们的图看起来没有那么臃肿。
Step 7： 终级美化 Label
那么如何显示相关性强弱呢，虽然颜色和点的大小可以看出来，但是毕竟没有那么直观。所以我们将相关性系数加上，并更改热图颜色。
这样基因相关性热图就相当完美了，可以直接放在文章图中，而且比 PLoS Medicine 那篇文章看起来更漂亮呢。
Step 8： 究级美化 Omit
不过，如果我们想知道哪些基因显著性是小于 0.05 的呢，虽然颜色和点的大小以及相关性系数可以看出来，但是如果被老板们问起，模棱两可的回答，可是相当危险的哦。所以，我们把显著性p值加上，并且直接隐藏 P 小于 0.05 的基因。
1.利用R包rworldmap &rworldxtra来作图。2.已有的map数据中一个国家对应一个坐标，一个国家边界，利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据（其他新添加的图均是如此）。
文件逗号分隔，每列的说明：
1.ID
新的类对象属性ID,自定义,等于原来map中的11列ADMIN
2.Name
后期绘图匹配项，同ID即可,等于原来map中的19列NAME
3.LON
绘图时的经度33列LON
4.LAT
绘图时的纬度34列LAT
注意：这里的经纬度是你自己想要标记饼图的经纬度（起到随意标记点的作用）
5.国家名
和原始map文件中的第11列ADMIN ID对应,每个国家都有一个坐标多边形区域，必须把坐标点画在某个国家内
6.饼图分块-1
7.饼图分块-2
8.legend名字
这里一个饼图只分成2部分，用户可自定义添加更多
成品如下
撰文&编辑：VickieQ
校对：HCLO4 &花毛
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