從相關矩陣中找到具有良好相關性的基因

Question

我有一個矩陣文件，它基本上是跨各種細胞類型的基因之間的Spearman相關矩陣。 因此，現在我試圖找出相關值等於或大於0.6的一組基因或一組基因（如果我將其設置為閾值）。 我怎樣才能做到這一點？ 我正在發布數據的一部分。 這是502 x 502的矩陣。

        ACTL6B   ACTR5   ACTR6
ACTL6B  1        0.6        -0.4
ACTR5   0.4        1        -0.3
ACTR6  -0.4      -0.3         1

因此，我不希望同一組基因之間的相關性為1。我想要另一個比較。 像，讓說， ACTL6B和ACTR5之間的相關度為0.6。 我想保留這些價值觀和基因。

Answer 1

這是一個例子：

mat <- cor(longley)  # example 7 x 7 correlation matrix

# Find indices of correlations greater than 0.6
idx <- which(mat > 0.6 & lower.tri(mat), arr.ind = TRUE)

# names of the resulting variables
cbind(rownames(idx), colnames(mat)[idx[, 2]])

由於lower.tri ，對角線和較高矩陣中的所有值都將被忽略。

結果：

      [,1]         [,2]          
 [1,] "GNP"        "GNP.deflator"
 [2,] "Unemployed" "GNP.deflator"
 [3,] "Population" "GNP.deflator"
 [4,] "Year"       "GNP.deflator"
 [5,] "Employed"   "GNP.deflator"
 [6,] "Unemployed" "GNP"         
 [7,] "Population" "GNP"         
 [8,] "Year"       "GNP"         
 [9,] "Employed"   "GNP"         
[10,] "Population" "Unemployed"  
[11,] "Year"       "Unemployed"  
[12,] "Year"       "Population"  
[13,] "Employed"   "Population"  
[14,] "Employed"   "Year"