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(一)

作者: e嘉医

作者简介: 生物信息学习道路上的一只双眼皮儿小白鼠

描述: 利用cor函数计算相关性系数，并利用corrplot对结果进行可视化 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)