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e嘉医 | R语言绘图小案例:利用corrplot包进行相关性分析可视化(二)
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利用相关性系数和统计显著性p值对相关性分析结果可视化 代码直接放在这里啦↓↓↓ ####1_读入数据#### gene_exp <- read.table("gene_exp.txt", header = T, row.names = 1, sep = "\t") ####2_相关性分析#### res <- cor(gene_exp, method = "pearson") #相关系数类型,pearson、kendall、spearman ####3_可视化#### library(corrplot) #install.packages进行安装 corrplot(res) #默认参数绘图 corrplot(res, method = "square", #形状,circle、square、number、color、pie type = "upper", #展示一半还是全部,full、lower、upper tl.col = "black", #调节字体颜色 order = "hclust") #展示顺序 #计算统计显著性p值 res1 <- cor.mtest(gene_exp) #corrplot包带的函数 #只展示带p值的数据 corrplot(res, method = "square", type = "upper", tl.col = "black", order = "hclust", p.mat = res1$p, #输入含有pvalue的矩阵 insig = "blank") #填充为空 #展示带有*号的结果 corrplot(res, method = "square", type = "upper", tl.col = "black", order = "hclust", p.mat = res1$p, #输入含有pvalue的矩阵 insig = "label_sig", sig.level = c(0.01,0.05), pch.cex = 2)
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