导读
用R软件corr.test函数进行两组数组的相关性分析，用Cytoscape绘制相关网络图。
一、输入数据
代谢数据：metabo.txt
# 数据导入 genus=read.table("genus.txt", row.names=1, header=T, sep="\t") metabo=read.table("metabo.txt", row.names=1, header=T, sep="\t") # 计算相关性: print & data.frame调整结果格式 result_pair=data.frame(print(corr.test(genus, metabo, use="pairwise", method="spearman", adjust="fdr", alpha=.05, ci=TRUE, minlength=10), short=FALSE)) # 查看结果 head(result_pair)三、整理分析结果
pair=rownames(result_pair) # 行名
result_pair2=data.frame(result_pair[, c(2, 4)], pair) # 提取信息
# P值排序
result_pair3=data.frame(result_pair2[order(result_pair2[,"raw.p"], decreasing=F),])
# 统计显著相关的数量
for(i in 1:nrow(result_pair3))
if(result_pair3[i, 2]<=0.05)
n=n+1
# n=71
# 提取显著相关结果
result_pair4=result_pair3[result_pair3$raw.p<=0.05, ]
# 保存提取的结果
write.table(result_pair4, file="corr.txt", sep="\t", row.names=F, quote=F)
查看结果：相关性大于在[-1, 1]之间，绝对值越接近1表示相关性越强