如何计算lncRNA与基因的表达相关性

这篇文章将为大家详细讲解有关如何计算lncRNA与基因的表达相关性，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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)

关于“如何计算lncRNA与基因的表达相关性”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。