使用R跨多个样本相关的多基因

时间:2019-05-23 18:29:13

标签: r pearson-correlation

我遵循使用R的mtcars数据集使用rcorr plain correlation matrix的建议。我想找到列的相关性; mpg到cyl,mpg到disp,mpg到hp,并且对于列为行名的每辆车,所有其他列(多次采样)都类似。我知道它会创建一个大的数据集矩阵,但在每个相关性的结果中,我想知道行名。我当前的代码如下:

require(ggpubr)
require(tidyverse)
require(Hmisc)
require(corrplot)
data(mtcars)

flattenCorrMatrix <- function(cormat, pmat) {
  ut <- upper.tri(cormat)
  data.frame(
    row = rownames(cormat)[row(cormat)[ut]],
    column = rownames(cormat)[col(cormat)[ut]],
    cor  =(cormat)[ut],
    p = pmat[ut]
  )
}
tt <- mtcars

head(tt)
                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

dm = data.matrix(tt)
cc = rcorr(dm, type="pearson")
rcc = flattenCorrMatrix(cc$r, cc$P)
rc = data.frame(rcc)
head(rc)

结果是

head(rc)
   row column     cor                 p
   mpg    cyl -0.8522 0.000000000611269
   mpg   disp -0.8476 0.000000000938033
   cyl   disp  0.9020 0.000000000001803
   mpg     hp -0.7762 0.000000178783525
   cyl     hp  0.8324 0.000000003477861
  disp     hp  0.7909 0.000000071426787

但是,我想知道发生关联的那辆车,即在上述数据框“汽车模型”中添加一列。在这种情况下,汽车模型是mtcars(在tt上方)的行名。

感谢您为解决此问题提供的任何帮助。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您要问的实际上是不可能的。这是因为,上面列出的每个相关性都包含多辆汽车的数据。例如,让我们看第一行:

   row column     cor                 p
   mpg    cyl -0.8522 0.000000000611269

这是数据集中mpg列中所有值与cyl列中所有值之间的关联。因此,结果的每一行实际上都在考虑mtcars数据集中的所有汽车