将数据转置，并转换成数据框，取log dat<-as.data.frame(t(mRNAdata))dat<-log2(dat+1)我们用LDHA和PKM来示范绘图，方法选择pearson，显示平均值 ggscatterstats(dat, y =LDHA, x =PKM,type = "pearson", centrality.para = "mean", margins = "both", xfill = "#009E73", ...
“生信小课堂”公众号设置生信福利专贴,旨在共享R语言及生信学习资料。公众号后台回复“生信学习”即可获取。内容持续更新,目前有: 1. 火山图 热图示例文件及代码 2. R语言学习基础知识代码 3. R语言学习书籍 R语言实战(中文完整版) R数据科学(中文完整版) ggplot2:数据分析与图形艺术 30分钟学会ggplot2 4. TC...
p-value差异显著性，R是相关性，＞0正相关，＜0负相关
说明: formula是显示回归模型, data是数据框, subset是样本观察的子 集, weights是用于拟合的加权向量, na.action显示数据是否包含缺失值, method是指出用于拟合的方法, model, x, y, qr是逻辑表达, 如果是TRUE, 应 返回其值. 除了第一个选项formula是必选项, 其它都是可选项. 函数confint( )的调用格式为: ...
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)
omit(newlist) 准备作图 library(stringr) library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) go_result <- gseGO(newlist, ont = "BP", OrgDb = org.Hs.eg.db, keyType = "ENTREZID", pvalueCutoff = 0.05, pAdjustMethod = "BH")#p值校正方法 kegg_result <- gseKEGG( newlist, organism = "...
load(file = "exprSet_arrange.Rdata") exprSet[1:3,1:3] 这个数据依然是行是样本,列是基因。 2.批量相关性分析 将第一行目的基因跟其他行的编码基因批量做相关性分析,得到相关性系数以及p值 需要大概30s左右的时间。 y <- as.numeric(exprSet[,"PDCD1"]) ...
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 ...
有数据列基本是常数呗
分析流程开始于数据准备阶段，选择基因在不同时间点的TPM值作为数据源，也可以使用读取计数值。关键点是确保基因名与时间点之间没有重复值。接下来是相关性分析的核心步骤。首先，需要通过R包实现数据处理和分析，其次读取相关数据。具体操作包括数据转置，即将行转换为样本名，列定义为基因，进行相关性计算...