计算lncRNA 与基因的表达相关性

计算lncRNA 与基因的表达相关性

在构建ceRNA 网络时,需要计算lncRNA 与 蛋白编码gene  (pc gene) 间的表达相关性,一般采用皮尔逊相关系数。具体如何做呢?

1.  首先获得lncRNA 的表达矩阵

> head(lncRNA)
     lncRNA1 lncRNA2 lncRNA3 lncRNA4 lncRNA5
sam1    7.80    5.81    6.40    6.11    4.87
sam2    1.47    1.75    2.49    2.20    2.02
sam3    0.00    0.00    1.28    0.00    0.00
sam4    0.00    0.00    1.74    0.00    0.00
sam5    1.83    0.99    0.72    0.69    0.50
sam6    0.00    4.04    0.00    0.00    0.00
> dim(lncRNA)
[1] 100   5

从lncRNA 的表达数据来看,是5个lncRNA 在100个样本中的表达量矩阵。

2. 获得 gene 的表达矩阵

> head(gene)
     gene 1 gene 2 gene 3 gene 4
sam1   7.66   7.19   7.30   6.98
sam2   1.34   0.29   1.77   1.61
sam3   0.00   0.00   0.00   0.00
sam4   0.14   0.41   0.56   0.77
sam5   0.50   0.48   0.73   0.27
sam6   0.00   0.00   0.00   0.00
> dim(gene)
[1] 100   4

从基因的表达矩阵来看,是4个基因在100个样本的表达量矩阵。

3. 计算lncRNA 与gene 的表达相关性

# 相关性计算,就这么简单
> cor_matrix <- cor(lncRNA,gene)
> cor_matrix
              gene 1       gene 2       gene 3      gene 4
lncRNA1  0.116393943  0.082464228  0.070419800  0.08509885
lncRNA2 -0.001455028 -0.004848818  0.008653588 -0.01047322
lncRNA3  0.027655655  0.019760497  0.029196236  0.00464662
lncRNA4 -0.016414621 -0.024633893 -0.012498862 -0.03835430
lncRNA5 -0.018116788 -0.018668500 -0.013198682 -0.03287980
> pheatmap(cor_matrix)

采用cor 函数计算相关性,并绘制热图,如下:

attachments-2018-12-T0ljbnTA5c09d411d074a.jpg




如果你想学习lncRNA与基因表达的相互调控,可以学习我的ceRNA课程。

TCGA-ceRNA调控网络分析

  • 发表于 2018-12-07 10:00
  • 阅读 ( 6373 )
  • 分类:TCGA

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