r - 如何在两个不同的数据帧上运行 cor.test()

Question

我想在两个单独的数据帧上运行 cor.test()，但我不确定如何继续。

我有两个具有相同列(患者)但不同行(分别为细菌和基因)的示例数据框:

<表类="s-表"><头>1C1L2C2L<正文>葡萄球菌1040020600肠球菌1560739800

<表类="s-表"><头>1C1L2C2L<正文>IL46030090450IL83060054750TNFA8945096600

我想在两个数据帧之间运行 spearman 相关性测试，以确定细菌计数(丰度)是否与基因表达增加有关。所以基本上我想针对所有基因测试所有细菌。

我试过运行:

cor.test(df1, df2, method = "spearman", alternative = c("two.sided"))

但是我得到这个错误:

Error in cor.test.default(df1, df2, method = "spearman",  : 
  'x' and 'y' must have the same length

根据提供的代码生成的图像:

Answer 1

我认为您遇到的问题是当函数采用相同长度的 x 和 y 向量时尝试对三个变量运行相关。

为了比较受试者的所有基因与所有细菌计数，您必须将它们转化为函数可以使用的表格格式。您可以为此使用 tidyr 中的 pivot_longer()，然后合并以加入主题。

Bacteria <- data.frame(name=c("Staph", "Enter"), C1=c(10,15), L1=c(400,607), C2=c(20,39), L2=c(600, 800))
Genes <- data.frame(name=c("IL4", "IL8", "TNFA"), C1=c(60,30,89), L1=c(300,600,450), C2=c(90,54,96), L2=c(450,750,600))

Bacteria <- pivot_longer(Bacteria, -1, names_to = "Subject", values_to="Counts")
Genes <- pivot_longer(Genes, -1, names_to = "Subject", values_to="Counts")

FullSet <- merge(Bacteria, Genes, by="Subject", suffixes = c(".Bac", ".Gene"))

cor.test(FullSet$Counts.Bac, FullSet$Counts.Gene, method="spearman", alternative=c("two.sided"))

编辑以使用 p 值矩阵创建一个漂亮的 corrplot

library(tidyverse)
library(tidyr)

MakeStats <- function(x) {

result <- cor.test(x$Counts.Bac, x$Counts.Gene, method="spearman", alternative=c("two.sided"))
return(data.frame(Bacteria=x$name.Bac[1], Gene=x$name.Gene[1],    Estimate=result$estimate[1], PValue=result$p.value, row.names=NULL))
}

ListOfTests <- split(FullSet, list(FullSet$name.Bac, FullSet$name.Gene))
Results <- bind_rows(lapply(ListOfTests, MakeStats))
PValues <- Results[,-3]
Estimates <- Results[,-4]
Estimates <- pivot_wider(Estimates, id_cols="Gene", names_from="Bacteria", values_from="Estimate")
PValues <- pivot_wider(PValues, id_cols="Gene", names_from="Bacteria", values_from="PValue")

EstMatrix <- as.matrix(data.frame(Estimates[-1], row.names = Estimates$Gene))
PMatrix <- as.matrix(data.frame(PValues[-1], row.names = PValues$Gene))

corrplot(EstMatrix, method="square", p.mat = PMatrix, pch=8)