在R语言中计算属水平物种与功能基因的相关性已经计算出了相关性是一个数据框和显著性P值是一个数据框两个数据框都是行为物种列为功能基因想要筛选相关性大于08小于-08以及显著性P值小于005的数据根据筛选的数据绘制热图或者网图应该怎么做呢？

您可以按照以下步骤进行操作：

1. 筛选相关性大于0.8小于-0.8，并且显著性P值小于0.05的数据，可以使用逻辑运算符 > 和 < 进行筛选。假设相关性数据框为 cor_df，显著性P值数据框为 pval_df，则可以使用以下代码进行筛选：

filtered_cor <- cor_df[(cor_df > 0.8 | cor_df < -0.8) & pval_df < 0.05]

2. 绘制热图或者网图，可以使用 heatmap() 或者 networkD3 包中的函数来实现。

如果选择使用 heatmap() 函数，可以使用以下代码绘制热图：

heatmap(filtered_cor, main = "Correlation Heatmap", col = colorRampPalette(c("blue", "white", "red"))(100))

如果选择使用 networkD3 包中的函数，可以使用以下代码绘制网图：

library(networkD3)

# 创建节点和边数据框
nodes <- data.frame(name = unique(rownames(filtered_cor)))
edges <- data.frame(from = rownames(filtered_cor), to = colnames(filtered_cor), value = as.vector(filtered_cor))

# 绘制网图
forceNetwork(Links = edges, Nodes = nodes, Source = "from", Target = "to", Value = "value",
             NodeID = "name", Group = "name", opacity = 0.8, zoom = TRUE)

以上代码中，假设筛选后的相关性数据框为 filtered_cor，其中节点数据框 nodes 包含唯一的物种和功能基因名称，边数据框 edges 包含相关性值。绘制网图时，使用了 forceNetwork() 函数，并指定了节点、边的相关参数。

请注意，热图和网图的绘制需要相应的包支持，请先安装和加载相关的包