七星岩景区R计算mRNA和lncRNA之间的相关性+散点图
我们在做表达谱数据分析的时候，经常需要检测基因两两之间表达的相关性。特别是在构建ceRNA⽹络的时候，我们需要去检查构成⼀对ceRNA的mRNA和lncRNA之间的表达是否呈正
相关。前⾯给⼤家分享过R计算多个向量两两之间相关性，今天⼩编就给⼤家分享⼀个实际的应
⽤案例，⽤R去批量的检测⼤量mRNA跟lncRNA之间表达的相关性，并绘制散点图。
#差异表达的lncRNA
deLNC <- c('ENSG00000260920','ENSG00000242125','ENSG00000261211')
#差异表达的mRNA
土豆丝图片
dePC <- c('ENSG00000043355','ENSG00000109586','ENSG00000144355')
#所有的RNA名字
genes <- c(deLNC, dePC)
#所有的样本名字
samples <- c('TCGA-2F-A9KO-01', 'TCGA-2F-A9KP-01',
'TCGA-2F-A9KQ-01', 'TCGA-2F-A9KR-01',
'TCGA-2F-A9KT-01', 'TCGA-2F-A9KW-01')
#样本类型
type=factor(c("normal","dia","dia","normal","normal","dia"))
#表达谱数据
rnaExpr <- data.frame(matrix(c(2.7,7.0,4.9,6.9,4.6,2.5,
0.5,2.5,5.7,6.5,4.9,3.8,
2.1,2.9,5.9,5.7,4.5,
3.5,豆角怎么腌制
2.7,5.9,4.5,5.8,5.2,
3.0,
2.5,2.2,5.3,4.4,4.4,2.9,
2.4,
3.8,6.2,3.8,3.8,
4.2),6,6),
stringsAsFactors=FALSE)
#设置表达谱的⾏名为RNA的名字
rownames(rnaExpr) <- genes
#设置表达谱的列名为样本的名字
colnames(rnaExpr) <- samples
#构建所有mRNA和lncRNA的组合
combination <- id(deLNC, dePC)
#第⼀列为lncRNA，第⼆列为mRNA
names(combination)=c("lnc","pc")
#通过循环来计算所有lncRNA和mRNA之间表达的相关性以及p值
cor_result=apply(combination,1,function(x){
lnc=as.character(x[1])
身价百倍
pc=as.character(x[2])
st(as.numeric(rnaExpr[lnc,]), as.numeric(rnaExpr[pc,]))
score=c(pval=result$p.value,result$estimate)
return(score)
})
#将lncRNA，mRNA的名字和相关性检验的结果合并起来
result=cbind(combination,t(cor_result))
#挑选p值⼩于0.05并且相关性⼤于0的lncRNA-mRNA对
index=which(result$pval<0.05 & result$cor>0)
#创建⼀个⽂件夹corplot来存放相关性图
#循环画出显著相关的mRNA和lncRNA的相关性散点图
for(i in index){
下⾯是⼀对mRNA-lncRNA 之间相关性的散点图。
参考资料：
R 计算多个向量两两之间相关性
for (i in index){
#获取p 值
pval=round(result[i,3],4)
#获取相关系数
cor=round(result[i,4],2)
#获取lncRNA 名字
旅途的花样lnc=as .character(result[i,1])
#获取lncRNA 的表达量
毛概论文lncExpr=as .numeric(rnaExpr[lnc,])
自信是什么#获取mRNA 名字
pc=as .character(result[i,2])
#获取mRNA 的表达量
pcExpr=as .numeric(rnaExpr[pc,])
#创建pdf ⽂件
pdf(file=paste0("corplot/",lnc,"_",pc,".pdf"),width=10)
#绘制散点图
plot(lncExpr,pcExpr,
col=c("red","blue")[type],
pch=c(15,24)[type],
xlab=paste(lnc," (lncRNA)"),
ylab=paste(pc," (mRNA)"),
)
#添加拟合的直线
abline(lm(pcExpr~lncExpr),lty=2,col="green",lwd=2)
#添加图注
legend("bottomright",legend=levels(type),col=c("red","blue"),pch=c(15,24))#在散点图上添加p 值和相关系数
mtext(paste0("cor=",cor,"\npval=",pval), side=3,line= -2,adj = 0.1)dev.off()
呋喃唑酮的副作用
}
