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谢物热图是一种用于展示不同样本间代谢物相对丰度变化趋势和聚类关系的可视化工具。本文使用R语言中的ComplexHeatmap等包实现这一过程，最终生成的热图能够直观地展示代谢物的差异表达情况。

PCA（主成分分析）是一种数据降维方法，用于从多个特征中提取最能代表数据变化的主成分，从而简化数据分析和可视化。PCA的主要作用包括压缩特征、去除冗余信息以及方便数据可视化和建模。在生物信息学中，PCA常用于代谢物分析。本文以R语言为例，展示了如何进行PCA分析：首先读取并整理数据，进行归一化、对数转换和标准化处理，然后进行PCA分析并绘制2D得分图。最终的可视化结果能够清晰展示不同组别（如癌症与对照组）在主成分空间中的分布情况，帮助研究者更好地理解数据。