r语言如何用在医学论文

测序行业的蓬勃发展，带来微生物组学日新月异的变化。目前，单一组学的文章不断“贬值”，前沿研究的目光从单一组学逐步拓展至多组学对贯穿分析，即结合多个组学的分析角度，从多个层面阐述生物学机制。

微生物多组学贯穿分析策略十分丰富：如常见的16s与宏基因组贯穿分析，可以验证物种的特征、丰富功能的探究；而16s与代谢组的贯穿分析思路同样常见于高分文章中，通过16s探究不同处理/环境下菌群的物种组成变化，结合代谢组对应的代谢物的变化，进而找到不同处理/环境下引发细菌丰度差异最终导致代谢表型差异的机制。参考阅读《选好思路和方法，给自己一篇多组学高分文章 》

在16s与代谢组贯穿分析中，相关性热图是一个重要的分析手段，主要用于逐一呈现细菌物种与代谢物间的相关性高低，是筛选潜在关联的物种与代谢物的主要途径，对于下游的实验起到指导意义。此类相关性热图在高分文章中频繁出现，足见其重要性（图1、图2）。

图1 物种代谢物热图（2015，Cell Host& Microbe，IF= ）[1]

图2 物种代谢物热图（2018，NatureMedicine，IF=）[2]

那么，该如何画出此类高分文章中的相关性热图呢？这里，以16s与代谢组的数据为例，向大家分享如何使用R语言进行两个组学数据的相关性计算、绘制相关性热图。

1.加载R包

library(psych)

library(pheatmap)

library(reshape2)

2.读入数据

phy <(file = "", sep = "t", header = T, 1)

图3 微生物丰度信息表格

met <(file = "", sep = "t", header = T, 1)

图4 代谢物丰度信息表格

3.计算相关性、p值

cor <(phy, met, method = "pearson",adjust= "none")

cmt <-cor$r

pmt <- cor$p

head(cmt)

head(pmt)

4.数据保存

<-cbind(rownames(cmt),cmt)

( "",sep= "t",)

图5 相关性系数表格

<-cbind(rownames(pmt),pmt)

( "",sep= "t",)

图6 p值表格

df <-melt(cmt, "cor")

df$pvalue <- (pmt)

head(df)

(df,file= "",sep= "t")

图7 关系对信息

5.绘制显著性标记

if(!(pmt)){

ssmt <- pmt<

pmt[ssmt] <- '**'

smt <- pmt > pmt <

pmt[smt] <- '*'

pmt[!ssmt&!smt]<- ''

} else{

pmt <- F

}

6.绘制相关性热图

mycol<-colorRampPalette(c("blue","white","tomato"))(800)

pheatmap(cmt,scale = "none",cluster_row = T, cluster_col = T, border=NA,

display_numbers = pmt,fontsize_number = 12, number_color = "white",

cellwidth = 20, cellheight =20,color=mycol)

图8 R语言绘制的物种+代谢物相关性热图

pheatmap(cmt,scale = "none",cluster_row = T, cluster_col = T, border=NA,

display_numbers = pmt, fontsize_number = 12, number_color = "white",

cellwidth = 20, cellheight = 20,color=mycol，filename= "")

参考文献

[1]Kostic AD, Gevers D, Siljander H, et al. The dynamics ofthe human infant gut microbiome in development and in progression toward type 1diabetes. Cell Host Microbe. 2015;17(2):260–

[2]Hoyles, Lesleyet al. “Molecular phenomics and metagenomics of hepatic steatosis innon-diabetic obese women.” Nature medicine vol. 24,7 (2018):1070-1080. doi: 原文