本课程围绕R语言相关性热图与显著性标注展开，用三课时带你从入门到进阶。第1课讲解Pearson、Spearman、Kendall三种相关系数的计算，以及R值、P值、校正P值的提取，并完成基础相关性热图绘制、配色、字体和PDF保存。第2、3课聚焦P值矩阵与显著性标记，详解原始P值与校正P值的差异、sig.level阈值、星号层级，以及insig的blank、p、pch、label_sig等模式，并教你调整符号颜色、大小和内容。适合已有基础R操作、需要做科研论文图、医学统计、生物信息或数据分析的学习者。学完后，你能独立完成从数据导入、相关计算到热图美化与显著性标注的完整流程，正确解读相关性与显著性，并灵活定制可发表级图表。