步骤三:计算两组基因集的pearson相关性 然后,我们可以计算两组基因集的pearson相关性。 #选择两组基因集gene_set1 <- data[, c("gene1", "gene2", "gene3")] gene_set2 <- data[, c("gene4", "gene5", "gene6")]#计算pearson相关性correlation <- cor(gene_set1, gene_set2, method = "pe...
R插件corrr中的主函数correlate()可以快速实现从A到B的转换。另外该包还有rplot()可以画热图,network_plot()可以画网络图。 corrr包除了主函数correlate()外,还有其余7个函数。 (1)shave函数可以将矩阵中的上三角或者下三角区域设为NA (2)rearrange函数对矩阵中的数据进行排序 (3)focus函数,类似于select函数,...
一. 简介 corrplot包是一个画相关系数图的包,可以用来对基因的表达数据进行分析,分析不同基因间表达的相关性。 二. 实例 1. 数据格式 2. R代码 3. 图片输出
励志让所有R语言零基础的人,都可以轻松用R语言做科研图。欢迎想交流的教授或同学加V 充电 关注3.1万 是学习呢 1/37 创建者:土豆炖萝卜 收藏 R语言保姆级教程/基因相关性分析 3872播放 MetaboAnalyst:代谢组学分析、通路富集分析—保姆级教程,看了必会!!! 8575播放 基因组学 - 中国科学院大学 2024 9.4万...
基因表达与临床检查结果spearman相关性分析R语言代码 基因表达量相关性分析,差异分析的步骤:1)比对;2)readcount计算;3)readcount的归一化;4)差异表达分析;背景知识:1)比对:普通比对:BWA,SOAP开大GAP比对:Tophat(Bowtie2);2)Readcount(多重比对的问题)
R语言批量相关性分析及可视化:鉴定候选靶基因与特定表型基因表达的相关性,以筛选与表型相关的靶基因,作为后续研究的重要依据。 相关代码视频中均能看清,建议大家逐行输入运行;如需代码,请等待后续发布,可能部分需要几块钱意思一下 知识 校园学习 生物 可视化 ...
library(dplyr)library(corrplot)# 准备数据,这一部分的数据在实际应用中应该是自己计算各个组别与具体某几个基因的相关性包括p值和r值去表征相关性set.seed(20190420)n <- ncol(mtcars)grp <- c('Group01', 'Group02', 'Group03') # 分组名称sp <- c(rep(0.0008, 6), rep(0.007, 2), rep(0.03, ...
R语言:单基因批量相关性分析的使用场景 1.已经确定研究的基因,但是想探索他潜在的功能,可以通过跟这个基因表达最相关的基因来反推他的功能,这种方法在英语中称为guilt of association,协同犯罪。 2.我们的注释方法依赖于TCGA大样本,既然他可以注释基因,那么任何跟肿瘤相关的基因都可以被注释,包括长链非编码RNA ...
自变量量的筛选是根据其卡方显著性程度不断自动生成父节点和子节点,卡方显著性越高,越先成为预测根结点...
miRNA与靶基因相关性作图 首先,要生成作图的输入文件,有脚本,用法如下: perl Correlation_analysis.pl -mirna Donkey_E_vs_Donkey_T.DEG.final.xls -DE_tar targets.final.xls -list bta.mir2target.list -outCorrelation_analysis_input.txt AI代码助手复制代码 ...