Взаимосвязь или корреляция между двумя кадрами данных с несколькими столбцами

Question

У меня есть два кадра данных, и я хотел бы графически показать (график рассеяния) соотношение между строками этих двух данных (гены против белка), чтобы увидеть, как каждая строка связана. Поэтому я могу видеть две стратегии, которые необходимо использовать: 1. Линейная регрессия между обоими кадрами (не знаю, как) 2. Отношение между человеком, использующее среднее (и стандартное отклонение) столбцов.

Кто-нибудь может помочь мне в разработке этих графиков?

Вот Exemple моих данных:

genes <- "gene sample1 sample2 sample3 sample4 
gene1 1863.4 1972.94 1603.96 1185.6 
gene2 213.88 247.14 189.02 208.793 
gene3 8.06 9.25 9.59 7.33 
gene4 22.36 3.76 10.64 19.17" 
genes<-read.table(text=genes,header=T) 

protein <- "protein sample1 sample2 sample3 sample4 
protein1 314.2871797 426.8856595 405.7971059 334.1369651 
protein2 4747.866647 3070.916824 2780.352062 2990.085431 
protein3 1621.566329 1290.470104 1554.27426 1601.357345 
pretein4 8832.210499 7796.675008 8461.733171 9500.429355" 
protein<-read.table(text=protein,header=T) 

Спасибо

Answer 1

Я ценю ответы, которые были забитыми положительно со мной, а также помог мне решить эту выходку следующим образом:

#using the exemple data 


#getting the individuals average: 
mRNA_expression<- data.frame(genes=genes[,1], Means=rowMeans(genes[,-1])) 
Protein_abundance<- data.frame(protein=protein[,1], Means=rowMeans(protein[,-1])) 

#merging both to do the correlation graph 
mean_corr <- data.frame(mRNA_expression[,2],Protein_abundance[,2]) 
names(mean_corr) <- c("mRNA_expression","Protein_abundance") 

#deleting NA lines 
mean_corr <- mean_corr[complete.cases(mean_corr),] 

#appling log10 
mean_corr <- log10 (mean_corr) 

library(ggplot2) 

#to check the distribution 
ggplot(mean_corr, aes(x=Protein_abundance, y=mRNA_expression)) + labs(x = "Protein abundance (log10)", y = "mRNA expression (log10)") + theme(axis.title.y=element_text(margin=margin(0,10,0,0))) + theme(axis.title.x=element_text(margin=margin(10,0,0,0))) + 
    geom_point(shape=1) # Use hollow circles 
#Different kind of plots:: 

ggplot(mean_corr, aes(x=Protein_abundance, y=mRNA_expression)) + labs(x = "Protein abundance (log10)", y = "mRNA expression (log10)") + theme(axis.title.y=element_text(margin=margin(0,10,0,0))) + theme(axis.title.x=element_text(margin=margin(10,0,0,0))) + 
    geom_point(shape=1) + # Use hollow circles 
    geom_smooth(method=lm) # Add linear regression line 
# (by default includes 95% confidence region) 

ggplot(mean_corr, aes(x=Protein_abundance, y=mRNA_expression))+ labs(x = "Protein abundance (log10)", y = "mRNA expression (log10)") + theme(axis.title.y=element_text(margin=margin(0,10,0,0))) + theme(axis.title.x=element_text(margin=margin(10,0,0,0))) + 
    geom_point(shape=1) + # Use hollow circles 
    geom_smooth(method=lm, # Add linear regression line 
       se=FALSE) # Don't add shaded confidence region 

ggplot(mean_corr, aes(x=Protein_abundance, y=mRNA_expression)) + labs(x = "Protein abundance (log10)", y = "mRNA expression (log10)") + theme(axis.title.y=element_text(margin=margin(0,10,0,0))) + theme(axis.title.x=element_text(margin=margin(10,0,0,0))) + 
    geom_point(shape=1) + # Use hollow circles 
    geom_smooth()   # Add a loess smoothed fit curve with confidence region 

#statistics 
#to check the correlation 
cor(mean_corr) 

#linear regression 
#lm(genes_mean ~ protein$mean, data=mean_corr) 
lm(Protein_abundance ~ mRNA_expression, data=mean_corr) 

Answer 2

Для одного набора столбцов:

data <- data.frame(genes[,2],protein[,2]) 
names(data) <- c("genes_sample1", "protein_sample1") 
plot(data) 
abline(lm(genes_sample1 ~ protein_sample1, data=data)) 

cor(data) 
       genes_sample1 protein_sample1 
genes_sample1  1.0000000  -0.6247528 
protein_sample1 -0.6247528  1.0000000 

Answer 3

rownames(protein) <- protein$protein 
protein_t <- as.data.frame(t(as.matrix(protein[, - 1]))) 
rownames(genes) <- genes$gene 
genes_t <- as.data.frame(t(as.matrix(genes[, - 1]))) 
cor(protein_t, genes_t, method = "pearson") 
plot(cbind(protein_t, genes_t)) 

Что касается регрессии, я предполагаю, что вы хотите для каждого белка, регрессия, связывающая его выражение со всеми генами, поэтому она будет выглядеть так:

lapply(protein_t, function(protein) lm(protein ~ ., data = cbind(genes_t, protein = protein)))