组学关联散点图

文献引用:Bioinformatic analysis was performed using the OECloud tools at https://cloud.oebiotech.cn. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 本工具为组学关联散点图(Scatter plot),可以通过两组学在二维(即水平X轴和垂直Y轴)平面分布直观表现出两者总体关系趋势。 通过线性回归来衡量两组数据的相关性(可选Pearson,Spearman和 Kendall)。P值小于0.05的情况下,R2值越大,相关性越高。 另外,也可以计算置信区间,用浅灰色阴影绘制在散点图中。

参数调整

含有3列信息,第一列对应名称(基因/蛋白/代谢物等),若包含重复,请去重。第二列表示第一个组学的表达量,第三列表示第二个组学的表达量。
可以选pearson,spearman和 kendall中的一个
是否进行线性回归并添加置信区间,TRUE为添加,FALSE为不添加,如不添加此参数则默认不添加。
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结果与说明

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  1. 1. 输入文件

    第一列:对应名称(基因/蛋白/代谢物/微生物等),若包含重复,请去重

    第二列:表示第一个组学的表达量。

    第三列:表示第二个组学的表达量。


scatter_data.png


    demo数据下载:data.xls


  1. 1. 结果说明

    图中的每个点表示分别在X轴和Y轴的数值分布,通过线性回归可以来衡量两组学数据的线性关系。还可以计算两组数据的(Pearson,Spearman和 Kendall)相关性,结果保存在Scatter_plot.txt中。另外,线两边的浅灰色阴影代表置信区间。


    demo结果下载Scatter_plot.txt



scatter_t.png


    图中的每个点表示分别在X轴和Y轴的数值分布。可以计算两组数据的(Pearson,Spearman和 Kendall)相关性,结果保存在Scatter_plot.txt中。


scatter_f.png


    通过计算两组学数据的(Pearson,Spearman和 Kendall)相关性可以得到相关性系数R2和P值,P值小于0.05的情况下,R2值越大,相关性越高。



  1. (1) 程序读取3列数据,其中第2、3列为数值型数据;

  2. (2) 外来数据格式不兼容时,请使用本工具前,按照输入示例文件格式对数据进行修改;


版本
更新日期更新内容
v1.1
2020.10.25
更新说明文档
v2.02021.06.20解决输入文件读取问题,增加字体、字型参数





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