[英]Calculate pairwise spearman's rank correlation from data present in all files in a directory
我正在嘗試計算Spearman的等級相關性,其中每個實驗的數據(名稱和等級的tsv)存儲在目錄中的單獨文件中。
以下是輸入文件的格式:
#header not present
#geneName value
ENSMUSG00000026179.14 14.5648627685587
ENSMUSG00000026179.14 0.652158034413075
ENSMUSG00000026179.14 0.652158034413075
ENSMUSG00000026179.14 1.852158034413075
ENSMUSG00000026176.13 4.13033421794948
ENSMUSG00000026176.13 4.13033421794948
ENSMUSG00000026176.13 15.4344068144428
ENSMUSG00000026176.13 15.4344068144428
ENSMUSG00000026176.13 6.9563523670728
...
我的問題是密鑰(基因名稱)是重復的,每個實驗文件包含不同但重疊的基因名稱集。 我需要的是每個對的基因名稱的交集,同時執行相關並刪除重復,可能類似於這個偽代碼:
# Find correlation for all possible pairs of input(i.e. files in directory)
files = list_Of_files("directory")
for(i in files) {
for(k in files) {
CommonGenes <- intersect (i,k)
tempi <- removeRepetitive(i, CommonGenes) #Keep the gene with highest value and remove all other repeating genes. Also, keep only common genes.
tempk <- removeRepetitive(k, CommonGenes) #Keep the gene with highest value and remove all other repeating genes. Also, keep only common genes.
correlationArray[] <- spearman(tempi, tempk) #Perform correlation for only the common genes
}
}
最后,我想使用corrplot或qtlcharts繪制相關矩陣。
首先,將所有數據讀入數據幀列表,有關詳細信息,請參閱此帖子 ,這里我們只是創建一個虛擬數據。
library(dplyr)
# dummy data
set.seed(1)
myDfs <- list(
data.frame(geneName = sample(LETTERS[1:4], 15, replace = TRUE), value = runif(15)),
data.frame(geneName = sample(LETTERS[1:4], 15, replace = TRUE), value = runif(15)),
data.frame(geneName = sample(LETTERS[1:4], 15, replace = TRUE), value = runif(15)),
data.frame(geneName = sample(LETTERS[1:4], 15, replace = TRUE), value = runif(15)),
data.frame(geneName = sample(LETTERS[1:4], 15, replace = TRUE), value = runif(15))
)
然后,就像你的兩個嵌套for循環一樣,我們這里有兩個嵌套的apply函數。 在循環內,我們聚合並獲得匹配的合並基因名稱的相關性。
res <- sapply(myDfs, function(i){
# group by gene, get max value
imax <- i %>% group_by(geneName) %>% summarise(i_Max = max(value))
sapply(myDfs, function(j){
# group by gene, get max value
jmax <- j %>% group_by(geneName) %>% summarise(j_Max = max(value))
# get overlapping genes
ij <- merge(imax, jmax, by = "geneName")
# return correlation
cor(ij$i_Max, ij$j_Max, method = "spearman")
})
})
res
將具有相關矩陣。
res
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,] 1.0 -0.2 1.0 0.4 -0.4
# [2,] -0.2 1.0 -0.2 0.8 0.0
# [3,] 1.0 -0.2 1.0 0.4 -0.4
# [4,] 0.4 0.8 0.4 1.0 -0.4
# [5,] -0.4 0.0 -0.4 -0.4 1.0
對於相關圖,有許多選擇可供選擇 。 這里我們使用corrplot作為例子:
corrplot::corrplot(res)
這是另一種解決方案。 它使用expand.grid
創建組合,然后使用<dplyr>動詞的管道來計算主表子集的相關性,而不是嵌套循環。
這種方法既有優點也有缺點。 最重要的是,它非常適合“整潔的數據”方法,並且有些人主張盡可能多地處理整潔的數據 。 實際代碼大約與zx8754一樣長。
library(dplyr)
genes = sprintf('ENSMUSG%011d', 1 : 50)
my_dfs = replicate(4, tibble(Gene = sample(genes, 20, replace = TRUE), Value = runif(20)),
simplify = FALSE)
首先,我們希望使基因名稱獨特,因為每個表隨后都需要每個表獨特的基因:
my_dfs = lapply(my_dfs, function (x) summarize(group_by(x, Gene), Value = max(Value)))
現在我們可以創建此列表的所有排列:
combinations = bind_cols(expand.grid(i = seq_along(my_dfs), j = seq_along(my_dfs)),
expand.grid(x = my_dfs, y = my_dfs))
此時,我們有一個表,其中包含所有成對組合i , j的索引,以及組合本身作為列表列:
# A tibble: 16 x 4
i j x y
<int> <int> <list> <list>
1 1 1 <tibble [17 x 2]> <tibble [17 x 2]>
2 2 1 <tibble [18 x 2]> <tibble [17 x 2]>
3 3 1 <tibble [19 x 2]> <tibble [17 x 2]>
…
我們現在按索引進行分組,並按基因名稱連接每個組中的單個列表列:
correlations = combinations %>%
group_by(i, j) %>%
do(inner_join(.$x[[1]], .$y[[1]], by = 'Gene')) %>%
print() %>%
summarize(Cor = cor(Value.x, Value.y, method = 'spearman'))
間歇:在print()
行,我們留下了一個完全展開的表,列出了所有基因表的所有成對組合(兩個原始表的Value
列分別重命名為Value.x
和Value.y
):
# A tibble: 182 x 5
# Groups: i, j [16]
i j Gene Value.x Value.y
<int> <int> <chr> <dbl> <dbl>
1 1 1 ENSMUSG00000000014 0.93470523 0.93470523
2 1 1 ENSMUSG00000000019 0.21214252 0.21214252
3 1 1 ENSMUSG00000000028 0.65167377 0.65167377
4 1 1 ENSMUSG00000000043 0.12555510 0.12555510
5 1 1 ENSMUSG00000000010 0.26722067 0.26722067
6 1 1 ENSMUSG00000000041 0.38611409 0.38611409
7 1 1 ENSMUSG00000000042 0.01339033 0.01339033
…
下一行使用相同的組輕松計算這些表的成對相關性。 由於整個表格為長格式,因此可以使用<ggplot2>方便地繪制:
library(ggplot2)
ggplot(correlations) +
aes(i, j, color = Cor) +
geom_tile() +
scale_color_gradient2()
...但是如果你需要這個作為方形相關矩陣,那么沒有什么比這更容易了:
corr_mat = with(correlations, matrix(Cor, nrow = max(i)))
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1.00 1.00 -0.20 -0.26
[2,] 1.00 1.00 -0.43 -0.50
[3,] -0.20 -0.43 1.00 -0.90
[4,] -0.26 -0.50 -0.90 1.00
聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.