本课程围绕 TCGA TPM 表达数据展开，带你完成从基因-基因相关性分析到散点图可视化的完整流程。你将学会整理表达矩阵、转置数据，使用 cor.test 计算 Pearson 或 Spearman 相关，理解 R 值、P 值与 FDR 校正的意义，并掌握 log2(x) 或 log2(x+1) 转换为何改变 Pearson 却不影响 Spearman。课程不止停留在统计结果，还会教你用 R/ggplot2 绘制美观散点图，设置点大小、透明度、颜色和坐标轴，并用 paste、round、annotate 添加 R 与 P 标注；当 P 值过小时，还能规范写成 P<0.001。最后，你将尝试用循环批量生成目标基因与所有基因的相关图并保存。适合生物信息、医学研究、生信初学者及需要开展 TCGA 分析的人群。学完后，你能独立完成基因相关性分析、结果解读与图表输出，为后续机制探索和论文作图打下基础。