以基因表达水平之间的相关性为例,R版本R 4.2.2。 读取数据,命名为td: td <-read.table("testdata.txt", header=T) 看一下数据结构: 每个基因为1列,一共10个基因。 class(td) 显示为data.frame格式。 1.方法1:corrplot绘制相关性热图 library(corrplot) 1.1 计算相关系数 cor (td, m
绘制相关性分析热图 col3 <- grDevices::colorRampPalette(c("#2082DD", "white", "#FF3F3F")) col3corrplot::corrplot.mixed(corr=corrmatrix, lower="number", upper="circle", diag="u", upper.col =col3(20), lower.col = col3(20), number.cex=0.9, p.mat= res1$p, sig.level= 0.05...
❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现,可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图,以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行;果然绘图还得多思考;本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图; 加载R包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(tidyverse) library(...
使用R语言与AI轻松绘制科研图表,快速生成热图和相关性分析,本视频由小橙子B32A提供,0次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台
使用read.table或read.csv等函数读取数据文件，例如数据集td。确认数据为data.frame格式，以便进行后续分析。计算相关系数：使用相关函数计算数据集中各变量间的相关系数，可以选择pearson、kendall或spearman方法。将计算后的相关系数数据保存为一个新的变量，例如tdc，以便后续绘图使用。绘制相关性热图：方法1...
相关性热图 相关性分析是通过计算两种因子之间的相关性(Spearman、Pearson、Kendall’s Tau系数等),将获得的数值矩阵通过热图直观展示。通过颜色变化反映二维矩阵或表格中的数据信息,颜色深浅表示数据值的大小,它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。
我们选用R语言自带的mtcars数据集进行演示。该数据集涵盖了多种汽车性能指标，例如马力（hp）、油耗（mpg）以及重量（wt）等。我们的任务是计算这些指标间的相关系数，并进一步生成包含P值显著性标注的相关性热图。在开始之前，我们需要加载必要的R包：```r library(ggplot2)library(reshape2)library(Hmisc)```这些...
("gene1","gene2","correlation")# 设置显著性水平significance_level <-0.5# 绘制相关性热图并标记显著的相关系数ggplot(cor_data, aes(x = gene1, y = gene2)) +#根据correlation填充色块的颜色geom_tile(aes(fill = correlation)) +#在热图的色块上添加筛选出相关性较为显著的文本geom_text(data = ...
热图就是使用颜色来表示数据相关性的图。能绘制热图的R包很多,今天我们来介绍pheatmap包,这个包的特点是简单易学,图片精美。 废话不多说,我们先导入数据和R包 library(pheatmap) bc<-read.csv("E:/r/test/heatmap.csv",sep=',',header=TRUE) 1. ...