Matriz de correlación para bioestadística

Question

Quiero convertir la expresión de los genes de un array en una matriz de correlación de genes, para conocer la correlación de cada gen con los demás genes. Tengo 6 muestras, 3 controles y 3 test, ¿es correcto calcular la matriz de correlación utilizando las 6 muestras? ¿Debo considerar las 6 muestras o sólo un control y una prueba?

Gracias.

Answer 1

Se trata de una cuestión complicada, porque la forma de definir la relación entre dos genes es bastante complicada. A mi entender, los bioinformáticos tienden a utilizar algo como la agrupación jerárquica o el mapa de calor para comparar genes.

El enfoque más sencillo consiste en tomar toda la matriz de expresión génica y aplicarla a la matriz de R cor función. De acuerdo con:

https://support.bioconductor.org/p/30566/

y

https://www.rdocumentation.org/packages/qpgraph/versions/2.6.1/topics/qpPCC

es posible que desee utilizar el qpPCC función. Tenga en cuenta:

• Lo único que hace es introducir todas sus muestras en el algoritmo. La función ignora las etiquetas de sus muestras.
• Se obtiene una medida de correlación lineal entre dos pares de genes. Pero la función no sabe realmente lo que quiere decir con "expresar". No sabe de qué patrón estás hablando, lo único que hace es comparar la correlación lineal entre los dos genes.