corr.test() 結果問題

Question

我正在運行 corr.test() 以使用以下代碼查看數據框中基因和細菌之間的潛在相關性：

spearman=cor.test(FullSet$counts.Bac, FullSet$counts.Gene, method="spearman", alternative=c("two.sided"))

我的數據框結構如下：

主題	名字.Bac	計數.Bac	姓名.基因	計數.基因
10℃	芬戈迪亞	-2.07	CCL4	1.73
10℃	芬戈迪亞	-2.07	CKAP4	6.7

我的數據框總共有大約 400 萬行，因為我正在針對 24 名患者的 33 種細菌測試大約 2000 個基因。

當我運行上面的代碼時，我得到以下結果：

Spearman's rank correlation rho

data:  FullSet$counts.Bac and FullSet$counts.Gene
S = 1.1501e+19, p-value = 8.368e-09
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
         rho 
-0.002845856 

但是，我的目標是將結果作為矩陣獲得，其中包含單獨的測試結果和每次比較的 p.values，因此我可以使用 corrplot() 繪制結果。 做這個的最好方式是什么？

Answer 1

也許像這樣？
按name.Bac和name.Gene對數據進行分區，並在lapply循環中運行測試。 然后使用一系列sapply循環提取相關值，並使用cbind形成結果矩陣。

sp <- split(FullSet, list(FullSet$name.Bac, FullSet$name.Gene))
spearman_list <- lapply(sp, \(x) {
  cor.test(x$counts.Bac, x$counts.Gene, data = x, method = "spearman", alternative = "two.sided")
})

stat <- sapply(spearman_list, `[[`, 'statistic')
pval <- sapply(spearman_list, `[[`, 'p.value')

cbind(stat, pval)