如何计算lncRNA与基因的表达相关性

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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 lncRNA5sam1    7.80    5.81    6.40    6.11    4.87sam2    1.47    1.75    2.49    2.20    2.02sam3    0.00    0.00    1.28    0.00    0.00sam4    0.00    0.00    1.74    0.00    0.00sam5    1.83    0.99    0.72    0.69    0.50sam6    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 4sam1   7.66   7.19   7.30   6.98sam2   1.34   0.29   1.77   1.61sam3   0.00   0.00   0.00   0.00sam4   0.14   0.41   0.56   0.77sam5   0.50   0.48   0.73   0.27sam6   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 4lncRNA1  0.116393943  0.082464228  0.070419800  0.08509885lncRNA2 -0.001455028 -0.004848818  0.008653588 -0.01047322lncRNA3  0.027655655  0.019760497  0.029196236  0.00464662lncRNA4 -0.016414621 -0.024633893 -0.012498862 -0.03835430lncRNA5 -0.018116788 -0.018668500 -0.013198682 -0.03287980> pheatmap(cor_matrix)

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