计算相关性系数

标签：library   输入数据   color   注意   exp   format   文件   display   time   

转自：http://www.omicshare.com/forum/thread-741-1-1.html

范例文件（txt）是一个20个样本，30个基因的表达量表格矩阵。每一行是1个基因，每一列对应1个样本。

这是一个典型的数据框文件。现在我要计算两两样本间的表达量的相关系数，并且对相关系数的结果绘制热图，该怎么做呢？只要两步：
（1）计算相关系数；
在R语言里面，相关系数的命令是 cor。这个命令是可以计算两个向量的相关系数。但你如果输入数据是数据框的，而且cor命令自动计算所有列（向量）的两两相关系数（范例文件列方向正好是样本）。
（2）绘制热图
绘制热图可以使用pheatmap这个命令。


代码如下：
############
library(pheatmap)   #加载pheatmap 包；
data=read.table("exp_top30.original.txt",header=T,row.names=1,sep="\t")
matrix=cor(data)   #计算相关系数；
write.table(matrix,"coefficient_matrix.txt",sep="\t")             #将相关系数计算结果输出存储到你的电脑里，存储为1个txt文件；
pheatmap(matrix,cluster_rows=F,cluster_cols=F,display_numbers=T) # 行和列都不聚类，并且在热图中显示数值；
#####################

效果图：


如果要计算每一行的相关系数（这里行方向是基因，即行间相关系数就是基因间的相关系数），则需要对矩阵做个转置，即行列对调，使用t()命令即可，
代码如下：
###################
library(pheatmap)   #加载pheatmap 包；
data=read.table("exp_top30.original.txt",header=T,row.names=1,sep="\t")
data=t(data)  # 对数据做转置；
matrix=cor(data)   #计算相关系数；
write.table(matrix,"coefficient_matrix.txt",sep="\t")            #将相关系数计算结果输出存储到你的电脑里，存储为1个txt文件；
pheatmap(matrix,cluster_rows=F,cluster_cols=F,display_numbers=T,fontsize_number=4,number_format = "%.2f") # 注意，由于格子比较多，所以用fontsize_number定义了格子中数字的字体大小, number_format 可以控制有效小数的位数，这里是保留两位小数；
#################################

效果图如下：

计算相关性系数

标签：library   输入数据   color   注意   exp   format   文件   display   time   

原文地址：https://www.cnblogs.com/djx571/p/9216849.html