批量计算相关系数工具使用教程

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。 相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。

相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。

在生物信息领域中相关系数使用很广泛,比如观察两个基因的表达模式,分析基因的共表达等等

我们开发了这个批量计算相关系数的工具,可以很便捷的计算多个基因的相关性,软件集成SangerBox中,他可以让你不需要编程即可实现相关系数的批量计算

谍照在此:

attachments-2018-07-p3RWLz7p5b4854dc391e1.png

attachments-2018-07-4gQWS2Z55b485c81c6b74.png

软件界面很简单

分三步:

1、选择数据矩阵

2、选择阈值和相关系数的方法

3、导出

我们的小工具一贯的思路就是简单明了

 要使用小工具,首先我们得准备数据,需要记住的是 这款软件 是以行进行计算相关系数的,如果你传给他一个数据矩阵,他会计算每一行之间的相关性,两两计算,如案例1;如果你传给他的是两个数据矩阵,那么他会计算这两个数据矩阵中每一行之间的相关性如案例2

案例1:

比如我们有一个测试数据TestData1.txt

选择文件导入TestData1.txt如下图:

attachments-2018-07-p3RWLz7p5b4854dc391e1.png

然后选择右侧的皮尔森相关系数(Person)

使用0.5和0.05作为相关系数阈值(这里根据你的实际需要选择阈值)

然后点击 选择文件 按钮,选择保存的目录,等待运行完成

attachments-2018-07-OHX8SnuA5b48569723655.png


就得到了这个矩阵中每行之间的相关系数结果了,如图:

attachments-2018-07-XjFLR6dB5b4856dc7accc.png


案例2:

有时候我们可能不仅仅只有一个数据文件,可能我们有两套数据,想看一下两套数据中元素的相关性,比如 想看一下miRNA和mRNA的表达相关性,这个时候我们有两个表达谱,所以此时我们可以将两个表达谱同时导入到软件中

首先导入矩阵1,如图

attachments-2018-07-dgmd5gQS5b4858189b566.png再导入矩阵2,如图

attachments-2018-07-Skbz3WaC5b48583537024.png

使用默认的参数,点击 选择文件 按钮 保存结果

attachments-2018-07-itzoXrLH5b4858630a93b.png

最终在目录下生成了三个文件,如图

attachments-2018-07-vPMOrRvl5b4858cb3bbb1.png

从中可以看出,其中有两个文件是咱们输入的表达谱,success_TestData2.1.txtTestData2.2.txt才是最终的相关系数结果如图:

attachments-2018-07-E7U3srNv5b4858ed37d87.png

那么问题来了,这两个表达矩阵该怎么准备呢,其实这两个表达矩阵的表头要有共同的,软件是根据你导入的两个表达矩阵的表头,提取出共同的样本才能计算相关系数的

最后测试数据已经打包上传,下载在这里:一分钱下载(为了防止被人无限制下载拖垮网站,故设置一分钱下载)



  • 发表于 2018-04-04 21:56
  • 阅读 ( 592 )
  • 分类:软件工具

7 条评论

请先 登录 后评论
不写代码的码农
祝让飞

生物信息工程师

63 篇文章

作家榜 »

  1. 刘永鑫 64 文章
  2. 祝让飞 63 文章
  3. SXR 44 文章
  4. 张海伦 31 文章
  5. 爽儿 25 文章
  6. 调研图 20 文章
  7. 生信菜鸟团 13 文章
  8. deepxin 12 文章