[英]How to reduce dimension of gene expression matrix by calculating correlation coefficients?
我對尋找基因列表之間的Pearson相關系數感興趣。 基本上,我有Affymetrix基因水平表達矩陣(行中的基因和列中的樣品ID),還有微陣列實驗觀察的注釋數據,其中行中的樣品ID和列中的描述標識。
數據
> expr_mat[1:8, 1:3]
Tarca_001_P1A01 Tarca_003_P1A03 Tarca_004_P1A04
1_at 6.062215 6.125023 5.875502
10_at 3.796484 3.805305 3.450245
100_at 5.849338 6.191562 6.550525
1000_at 3.567779 3.452524 3.316134
10000_at 6.166815 5.678373 6.185059
100009613_at 4.443027 4.773199 4.393488
100009676_at 5.836522 6.143398 5.898364
10001_at 6.330018 5.601745 6.137984
> anodat[1:8, 1:3]
V1 V2 V3
1 SampleID GA Batch
2 Tarca_001_P1A01 11 1
3 Tarca_013_P1B01 15.3 1
4 Tarca_025_P1C01 21.7 1
5 Tarca_037_P1D01 26.7 1
6 Tarca_049_P1E01 31.3 1
7 Tarca_061_P1F01 32.1 1
8 Tarca_051_P1E03 19.7 1
目標 :
我打算看看每個樣本中的基因如何與注釋數據中相應樣本的GA值相關聯,然后生成帶有目標觀察數據anodat$GA
的保持高度相關基因的子表達矩陣。
我的嘗試 :
gene_corrs <- function(expr_mat, anno_mat){
stopifnot(ncol(expr_mat)==nrow(anno_mat))
res <- list()
lapply(colnames(expr_mat), function(x){
lapply(x, rownames(y){
if(colnames(x) %in% rownames(anno_mat)){
cor_mat <- stats::cor(y, anno_mat$GA, method = "pearson")
ncor <- ncol(cor_mat)
cmatt <- col(cor_mat)
ord <- order(-cmat, cor_mat, decreasing = TRUE)- (ncor*cmatt - ncor)
colnames(ord) <- colnames(cor_mat)
res <- cbind(ID=c(cold(ord), ID2=c(ord)))
res <- as.data.frame(cbind(out, cor=cor_mat[res]))
res <- cbind(res, cor=cor_mat[out])
res <- as.dara.frame(res)
}
})
})
return(res)
}
但是,我的上述實現沒有返回我期望的結果,我需要通過找到與anodat$GA
有強烈相關性的基因來過濾掉這些基因。
另一嘗試 :
我讀過幾篇關於類似問題的文章,有些人討論過使用limma
軟件包。 這是我使用limma
嘗試。 在這里,我使用anodat$GA
作為協變量來擬合limma
線性模型:
library(limma)
fit <- limma::lmFit(expr_mat, design = model.matrix( ~ 0 + anodat$GA)
fit <- eBayes(fit)
topTable(fit, coef=2)
那么我期望從上面的代碼中獲得一個相關矩陣,並希望執行以下操作以獲得過濾后的子表達式矩陣:
idx <- which( (abs(cor) > 0.8) & (upper.tri(cor)), arr.ind=TRUE)
idx <- unique(c(idx[, 1],idx[, 2])
correlated.genes <- matrix[idx, ]
但是我仍然沒有得到正確的答案。 我對使用limma
方法limma
信心,但是我無法弄清楚代碼上方出了什么問題。 誰能指出我如何進行這項工作? 有什么有效的方法可以做到這一點嗎?
不要讓您的數據很難再次檢查,但是抽象地講,我會嘗試這樣做:
library(matrixTests)
cors <- row_cor_pearson(expr_mat, anodat$GA)
which(cors$cor > 0.9) # to get the indeces of genes with correlation > 0.9
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