请解释这段代码的含义如果可以用数学公式进行表达# 定义变量权重,包含datTrait的权重列 InterestedModule = samples$xinsheng#对哪一个性状感兴趣 InterestedModule = as.data.frame(InterestedModule) names(InterestedModule) = "InterestedModule" module <-"yellow" #模块名称(颜色) modNames = substring(names(MEs), 3)#提取或替换字符向量中的子字符串 #这段代码的作用是计算datExpr和MES两个数据集之间的相关系数,并计算出t检验的p geneModuleMembership = as.data.frame(cor(datExpr, MEs, use ="p"))#计算出 MMPvalue = as.data.frame(corPvalueStudent(as.matrix(geneModuleMembership),nSamples))#计算相关系数的p值 #paste 拼接函数 names (geneModuleMembership) = paste("MM", modNames, sep="") names(MMPvalue) = paste("p.MM", modNames , sep="") #这段代码的作用是计算datExpr和InterestedModule两个数据集之间的相关系数,并计算出t检验的p值 geneTraitsignificance = as.data.frame(cor(datExpr, InterestedModule, use = "p")) GSPvalue = as.data.frame(corPvalueStudent(as.matrix(geneTraitsignificance), nSamples)) #paste 拼接函数 names(geneTraitsignificance) = paste("GS", names(InterestedModule), sep="") names(GSPvalue) = paste("p.GS.", names(InterestedModule), sep="") datExpr <- as.data.frame(datExpr) table(moduleColors==module)#查看模块中基因数目 column = match(module, modNames)#查询感兴趣的基因模块在第几列 moduleColors <- mergedColors moduleGenes <- moduleColors==module#挑选基因列表中属于感兴趣模块module中的基因
时间: 2024-04-17 19:27:16 浏览: 116
这段代码的含义是对两个数据集进行相关性分析和 t 检验。下面是对每个部分的解释:
1. `InterestedModule` 的定义:从 `samples` 数据集中提取 `xinsheng` 列作为感兴趣的性状,并将其转换为数据框形式。然后,将列名改为 "InterestedModule"。
2. `module` 的定义:将模块名称定义为 "yellow"。
3. `modNames` 的定义:从 `MEs` 变量名中提取子字符串,去除前两个字符。
4. `geneModuleMembership` 的计算:计算 `datExpr` 和 `MEs` 之间的相关系数,并将结果转换为数据框形式。这里使用了 `cor` 函数来计算相关系数,其中 `use = "p"` 表示同时计算相关系数和 p 值。
5. `MMPvalue` 的计算:对 `geneModuleMembership` 中的相关系数进行 t 检验,得到对应的 p 值。
6. `names` 函数的使用:将 `geneModuleMembership` 和 `MMPvalue` 的列名修改为带有前缀 "MM" 和 "p.MM" 的模块名称。
7. `geneTraitsignificance` 的计算:计算 `datExpr` 和 `InterestedModule` 之间的相关系数,并计算出对应的 t 检验的 p 值。
8. `GSPvalue` 的计算:对 `geneTraitsignificance` 中的相关系数进行 t 检验,得到对应的 p 值。
9. `names` 函数的使用:将 `geneTraitsignificance` 和 `GSPvalue` 的列名修改为带有前缀 "GS" 和 "p.GS." 的感兴趣性状名称。
10. `table(moduleColors == module)`:查看模块中基因数目,返回一个逻辑向量。
11. `column` 的计算:查询感兴趣的基因模块在 `modNames` 中的列索引。
12. `moduleGenes` 的计算:通过比较 `moduleColors` 和 `module`,得到一个逻辑向量,表示属于感兴趣模块的基因。
最后,通过上述代码,你可以获得两个数据集之间的相关系数、相关系数的 p 值,以及感兴趣模块中的基因列表。
希望对你有所帮助。如果有任何进一步的问题,请随时提问。
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