生物學重複好不好 看看樣本相關性

生物學實驗中，常常需要設定重複，例如技術重複、生物學重複，以此確保不是個體的偶然變異對結果產生影響。以轉錄組資料為例，一般會設定3-5個生物學重複，如何確認生物學重複的效果好壞呢，方法有很多，可以計算兩兩樣本之間的相關性，可以進行樣本的pca分析，或者繪製聚類熱圖，這裡首先介紹樣本相關性方法。

我們將在r，使用rstudio進行計算繪圖。

轉錄組資料分析完成以後，我們會拿到基因表達矩陣，格式如下，行為基因，列為樣本（也可以是行為樣本，列為基因，在r中轉置函式t()可以秒秒種搞定）。

何謂相關？簡單來說若你高我也高，你低我也低，或者你高我低都可以叫做相關。數理統計上通過計算相關係數來衡量，取值[-1, 1]，負數表示負相關，正數表示正相關。在顯著性的前提下，絕對值越大，相關性越強。絕對值為0， 無線性關係；絕對值為1表示完全線性相關。有pearson, spearman和 kendall 三類相關係數，它們的特點是：

相關係數

適用變數型別

假設條件

pearson

連續變數

1.服從正態分佈，2.兩個變數的標準差不為0

spearman

連續變數/等級資料

成對等級相關資料即可

kendall

有序分類變數

成對等級相關資料即可

可以看到除了pearson相關係數對資料有嚴格要求外，其他兩種的適用範圍都比較廣，當你不確定資料分布時，一般適用spearman即可。

這裡要計算樣本之間的相關性，落實到**中，其實就是分別計算資料列與列之間的相關係數。

## 設定工作路徑

setwd(
'/users/yut/desktop/data'
)fpkm 
'control_case_fpkm.txt'
, header = t, row.names =1)
#header=t,第一行指定為列名，row.names=1指定第一列為行名
view(fpkm)
#檢視資料
## 計算樣本之間的相關性
corr 
'spearman'
)#cor函式計算兩兩樣本（列與列）之間的相關係數
view(corr)
#檢視樣本之間的相關係數

為了更直觀的展示，使用corrplot將相關係數矩陣對映成熱圖

## 如果不存在corrplot就安裝這個包if(

!requirenamespace(
'corrplot'
, quietly =
true))
install.packages(
'corrplot'
)library(
'corrplot'
)#載入corrplot包用於繪製相關性矩陣熱圖
# corrplot並不能直接計算兩兩樣本之間的相關係數，而需要通過r內建函式cor計算，corrplot真正做的是把cor計算得到的樣本相關係數矩陣對映成不同的顏色和樣式
# 對映成熱圖
corrplot(corr, type =
'upper'
, tl.col =
'black'
, order =
'hclust'
, tl.srt =
45, addcoef.col =
'white'
)# tl.col='black'：字型顏色黑色
# order='hclust'：使用層次聚類演算法
# tl.srt = 45：x軸標籤傾斜45度
一般來說：
0.8-1.0 極強相關

0.6-0.8 強相關
0.4-0.6 中等程度相關
0.2-0.4 弱相關
0.0-0.2 極弱相關或無相關
從上面的結果看，case組內和control組內的相關係數都較高，而組間的相關係數都較低，說明生物學重複效果好，可以繼續後續分析。若組內某個樣本與同組內其他樣本的相關係數都較低，則可以考慮去除，或者加測樣本進行重分析

# 《樣本相關性》

## 1.如果不存在corrplot就安裝這個包if(
!requirenamespace(
'corrplot'
, quietly =
true))
install.packages(
'corrplot'
)library(
'corrplot'
)#載入corrplot包用於繪製相關性矩陣熱圖
# corrplot並不能直接計算兩兩樣本之間的相關係數，而需要通過r內建函式cor計算，corrplot真正做的是把cor計算得到的樣本相關係數矩陣對映成不同的顏色和樣式
## 2.讀入基因fpkm的表達矩陣
##設定工作路徑
setwd(
'/users/yut/desktop/data'
)fpkm 
'control_case_fpkm.txt'
, header = t, row.names =1)
#header=t,第一行指定為列名，row.names=1指定第一列為行名
view(fpkm)
#檢視資料
##3.計算樣本之間的相關性
corr 
'spearman'
)#cor函式計算兩兩樣本（列與列）之間的相關係數
view(corr)
#檢視樣本之間的相關係數
# pdf('../sample_correlation.pdf', width = 8, height = 8) #開啟繪圖裝置，儲存為pdf檔案
corrplot(corr, type =
'upper'
, tl.col =
'black'
, order =
'hclust'
, tl.srt =
45, addcoef.col =
'white'
)# tl.col='black'：字型顏色黑色
# order='hclust'：使用層次聚類演算法
# tl.srt = 45：x軸標籤傾斜45度
# dev.off() #配合pdf（）使用，關閉繪圖裝置
 
軟體生物學
長久以來，軟體的建築學隱喻已經深入人心，可始終無法達到建築學那樣的成熟程度，我不知道是什麼原因，可是有一點是應該注意的，就是一座建築在完成後基本不可以也不需要進行修改，來增加新的樓層，新的門廳等 即使沒有任何修改，建築也可以很長時間的生存下去，除了用發酵的大豆蓋的樓 可軟體要生存，就需要不斷的增加新...
生物學專業 家長講座 生物學專業分析
演講人 龐欣阿姨 李約媽媽 演講內容今天的講座關於生物科學。阿姨首先介紹了生物科學的主要領域。生物科學是從分子 細胞 機體乃至生態系統等不同層次研究生命現象的本質 生物的起源進化 遺傳變異 生長發育等生命活動規律的科學。其中包括生物資訊學專業，生物工程專業，生物科學專業和生態學四大分割槽。然後她根據...
人單純點好不好？
今天在乙個群裡看到乙個人問 人單純點好不好？有人說 人太單純了會變傻的。有人說 單純點好！但是現在單純的人難找啊！有人說 現在單純的人總是被人欺負。人們眾說紛紜，但是總體觀點是人太單純了不好，這個世界上太單純的人是很少的。乙個人生活在這個複雜的社會上，有時想單純都很難，世事紛擾，瑣事繁雜，人際關係複...