R语言并行计算spearman相关系数代码和测试文件.zip
共现（co-occurrence network）网络分析日益成为微生物生态学分析中重要的组成部分，成为目前文章发表的热点技术。利用spearman相关性分析是构建共现网络的重要方法，但由于OTU table往往有成千上万行，用R自带的corr.test()函数计算较为费时，严重制约我们的分析速度。对spearman相关性分析进行并行化运行可大大节省计算时间，为此我们手写了spearman相关性分析函数来实现并行化运行。为方便讲解，本文以OTU table 数据为例，对OTU进行两两spearman相关性分析，获得相关系数r和显著性p值。我们将自己手写的函数network_construct()与psych包中的corr.test()函数两者运行时间和计算的结果进行了比较，我们自己的函数network_construct()计算时间远远少于corr.test()函数且结果相同，具体的R代码见下文。
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[{"title":"（ 3 个子文件 288KB ） R语言并行计算spearman相关系数代码和测试文件.zip","children":[{"title":"R语言并行计算spearman相关系数代码和测试文件","children":[{"title":"spearman correlation test.R <span style='color:#111;'> 1.65KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"otu.txt <span style='color:#111;'> 193.86KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"R语言并行计算spearman相关系数.pdf <span style='color:#111;'> 250.40KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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