文献引用:Bioinformatic analysis was performed using the OECloud tools at https://cloud.oebiotech.com.
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根据样本一一对应关系对,计算微生物(OTU/门/纲/目/科/属/种)的相对丰度,与对应代谢物的响应强度数据之间的关联性。相关性算法可选用的有pearson相关性、spearman相关性、kendall相关性。如果不指定,默认使用spearman相关性计算方法。
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程序运行出错,报错信息如下:
使用须知:本工具根据物种丰度和代谢物含量,最多选取top100的物种和代谢物进行绘图和分析,多于100的分析可选用小工具--共表达分析得到相关性数据
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1. 样本对应关系及分组信息文件(必选)
示例文件为必填参数,需包含列名 "Microbiome", "Other_omics", "Group"(注意列名的首字母大写)。
第一列为微生物样本名称(即物种表达矩阵表头),第二列为代谢组样本名称(即代谢物表达矩阵表头),第三列为样本分组信息。
demo数据下载:samplelist.xlsx
2. 代谢组表达量矩阵文件(必选)
示例文件为必填参数,第一列为代谢物名称,其余各列为各样品中相应表达量。
demo数据下载:group2-vs-group1.xlsx
3. 微生物物种表达量矩阵文件(可同时导入多个物种水平文件)
示例文件为微生物属水平相对丰度矩阵,第一列为种属名称,其余各列为各样品中相应表达量。
demo数据下载:genus.diff.heatmap.xlsx
1. 输出
示例数据为相关性分析结果。表格中,category1 为 代谢物名称,category2 为 物种分类,Correlation 为 相关性高低,p-value 为 相关的显著性,Significance 为 显著性高低,其中 *代表p小于0.05,**代表p小于0.01,AdjPvalue 为 矫正后的p值。
示例图为相关性矩阵图。图中,每行为不同的物种-代谢物,每列为对应的物种-代谢物,图中橘红色为正相关,蓝色为负相关,颜色越深相关性越大,圆圈大小代表相关性的大小,圆圈越大相关性越大。
示例图为相关性聚类热图。图中,每列为不同的物种,每行为对应的代谢物,图中橘红色为正相关,蓝色为负相关,颜色越深相关性越大,颜色越接近白色代表相关性越接近零。图中的 ***代表相关性p value小于0.001,图中的 **代表相关性p value小于0.01,图中的 *代表相关性p value小于0.05(即相关的显著性)。
示例图为关联网络图。基于 spearman 相关性分析计算物种和代谢物数据间的关联性,选取 pvalue<=0.05 的关系对绘制的网络图。红色线代表正相关,绿色线代表负相关。线的粗细代表相关性系数的高低。
版本 | 更新日期 | 更新内容 |
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v1.04 | 2020.09.05 | 上新 |
v1.05 | 2020.10.12 | 修复相关性热图色系,top参数bug |
v1.06 | 2020.10.12 | 删除png结果输出 |
v1.1 | 2021.03.07 | 添加字体参数,修改R脚本传参形式 |
v1.2 | 2021.06.04 | 修复样本名不一致报错提示 |
v1.3 | 2021.06.17 | 修改相关性分析结果表头信息; 修改相关性热图样式,使用pheatmap进行行列聚类 |
v1.4 | 2021.06.20 | corheatmap调整相关性热图高宽, 总脚本增加矩阵去重,检查空值,非数字型数据及解决行名重复问题 |
v1.5 | 2021.07.31 | 增加热图可选聚类或不聚类,热图是否进行行列转置 |
v1.7 | 2021.11.15 | 修改top上限值为100 |
v1.8 | 2022.06.13 | 增加热图格子高度和宽度参数,增加字体类型为无 |
v1.9.4 | 2023.05.11 | 邮件报错:样本重复、数据为空,特征值恒定、txt格式index错误 |