批量计算相关系数工具使用教程
相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。
在生物信息领域中相关系数使用很广泛，比如观察两个基因的表达模式，分析基因的共表达等等
我们开发了这个批量计算相关系数的工具，可以很便捷的计算多个基因的相关性，软件集成SangerBox中，他可以让你不需要编程即可实现相关系数的批量计算
谍照在此：
软件界面很简单
分三步：
1、选择数据矩阵
2、选择阈值和相关系数的方法
3、导出
我们的小工具一贯的思路就是简单明了
要使用小工具，首先我们得准备数据，需要记住的是 这款软件 是以行进行计算相关系数的，如果你传给他一个数据矩阵，他会计算每一行之间的相关性，两两计算,如案例1；如果你传给他的是两个数据矩阵，那么他会计算这两个数据矩阵中每一行之间的相关性如案例2
案例1：
比如我们有一个测试数据TestData1.txt
选择文件导入TestData1.txt如下图：
使用0.5和0.05作为相关系数阈值（这里根据你的实际需要选择阈值）
然后点击 选择文件 按钮，选择保存的目录，等待运行完成
就得到了这个矩阵中每行之间的相关系数结果了，如图：
案例2：
有时候我们可能不仅仅只有一个数据文件，可能我们有两套数据，想看一下两套数据中元素的相关性，比如 想看一下miRNA和mRNA的表达相关性，这个时候我们有两个表达谱，所以此时我们可以将两个表达谱同时导入到软件中
首先导入矩阵1，如图
再导入矩阵2，如图
使用默认的参数，点击 选择文件 按钮 保存结果
最终在目录下生成了三个文件，如图
从中可以看出，其中有两个文件是咱们输入的表达谱，success_TestData2.1.txtTestData2.2.txt才是最终的相关系数结果如图：
那么问题来了，这两个表达矩阵该怎么准备呢，其实这两个表达矩阵的表头要有共同的，软件是根据你导入的两个表达矩阵的表头，提取出共同的样本才能计算相关系数的
最后测试数据已经打包上传，下载在这里：一分钱下载（为了防止被人无限制下载拖垮网站，故设置一分钱下载）
- 发表于 2018-04-04 21:56
- 阅读 ( 13418 )
- 分类：软件工具
