樣本間的相關性，可以反映公司加樣時是否存在重複加樣的錯誤。
下面簡要介紹一下如果利用甲基化資料計算樣本間的相關性
下面用的示例檔案是minfi包自帶的。
如果是自己的資料，那麼提取甲基化snp位點用的是沒有經過過濾的原始資料。
首先，安裝：
biocmanager::install(c("minfi","minfidata","sva"))
library(minfi)
library(minfidata)
library(sva)
basedir
targets
rgset
manifest
一條龍服務，提取甲基化探針的snp位點、cpg的beta值：
mset
rset
grset
beta
snps
cpg的beta值示例結果：
甲基化snp位點的示例結果：
計算樣本間的相關性，我們用r自帶的cor函式即可。選用的數值為snp的甲基化數值
結果如下：
這裡解釋一下，為什麼不選用cpg的beta值計算相關性。
如下圖所示，我分別用了前100、1000、10000個cpg的beta值計算樣本1（5723646052_r02c02）和樣本2（5723646052_r04c01）的相關性，相關性均在0.97以上（藍色框框），用snps位點計算相關性時，樣本1和樣本2的相關性則為0.1426071（紅色框框）。
可見，cpg的beta值計算出來的相關性都特別高，根本不能區別樣本間真實的相關性。
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