1背景说到相关系数，学过生物统计的人应该不会太陌生。随着基因芯片和高通量测序技术的发展，相关系数在生物数据统计中的应用越来越普遍。例如，通过计算不同基因表达量的相关系数，来构建基因共表达网络。大部分基因网络分析的方法，都与基因间表达量相关系数的计算相关（即使是复杂一点的算法，相关系数的计算也可能是算法的基础部分）所以理解相关系数，对分析生物学数据非常重要。2皮尔森相关2.1概念在所有相关系数的计算方法里面，最常见的就是皮尔森相关。皮尔森相关百度百科解释：皮尔森相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient）也称皮尔森积差相关系数(Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient)，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。2.2数据测试公式是抽象的，我们利用几组值就可以更好理解相关系数的意义。从皮尔森相关系数定义来看，如果两个基因的表达量呈线性关系（数学上，线性相关指的是直线相关，指数幂函数、正弦函数等曲线相关不属于线性相关），那么两个基因表达量的就有显著的皮尔森相关系性。下面用几组模拟数值来测试一下：测试1：两个基因A、B，他们的表达量关系是B=2A，在8个样本中的表达量值如下：表1基因A、B在8个样本中的表达量值样本编号样本1样本2样本3样本4样本5样本6样本7样本8A0.60.712.12.93.25.56.7B1.21.424.25.86.41113.4图1基因A、B在8个样本中的表达量示意图123456780246810121416AB0123456780246810121416AB计算得出，他们的皮尔森相关系数r=1，P-vlaue≈0。测试2：两个基因A、C，他们的关系是C=15-2A，在8个样本中的表达量值如下：表2基因A、C在8个样本中的表达量值样本编号样本1样本2样本3样本4样本5样本6样本7样本8A0.60.712.12.93.25.56.7C13.813.61310.89.28.641.6图2基因A、C在8个样本中的表达量示意图123456780246810121416AC0123456789100246810121416AB计算得出，他们的皮尔森相关系数r=-1，P-vlaue≈0。从以上可以直观看出，如果两个基因的表达量呈线性关系，则具有显著的皮尔森相关性。如果两个基因“共舞”（如图1），则两者正相关；如果“你要往东，我偏往西”（如图2），则两者负相关。以上是两个基因呈线性关系的结果。如果两者呈非线性关系，例如幂函数关系（曲线关系），那又如何呢？我们再试试。测试3：两个基因A、D，他们的关系是D=A10，在8个样本中的表达量值如下：表3基因A、C在8个样本中的表达量值样本编号样本1样本2样本3样本4样本5样本6样本7样本8A0.60.712.12.93.25.56.7D6.0E-32.8E-211.7E34.2E41.1E52.5E71.8E8图3基因A、C在8个样本中的表达量示意图123456780.00E+002.00E+074.00E+076.00E+078.00E+071.00E+081.20E+081.40E+081.60E+081.80E+082.00E+08AD0123456780.00E+002.00E+074.00E+076.00E+078.00E+071.00E+081.20E+081.40E+081.60E+081.80E+082.00E+08DA计算得出，他们的皮尔森相关系数等于0.77，Pvalue=0.0267。可以看到，基因A、D相关系数，无论数值还是显著性都下降了。皮尔森相关系数是一种线性相关系数，因此如果两个变量呈线性关系的时候，具有最大的显著性。对于非线性关系（例如A、D的幂函数关系），则其对相关性的检测功效会下降。但在生物体内的许多调控关系，例如转录因子与靶基因、小干扰RNA与靶基因，可能都是非线性关系，那么是否有更合适的相关系数检测方法呢？其实可以考虑另外一个相关系数计算方法：斯皮尔曼等级相关。3斯皮尔曼等级相关斯皮尔曼等级相关（Spearman’scorrelationcoefficientforrankeddata）主要用于解决称名数据和顺序数据相关的问题。适用于两列变量，而且具有等级线性关系的资料。由英国心理学家、统计学家斯皮尔曼根据积差相关的概念推到而来，一些人把斯皮尔曼等级相关看做积差相关的特殊形式。n为等级个数d为二列成对变量的等级差数简单点说，就是无论两个变量的数据如何变化，符合什么样的分布，我们只关心每个数值在变量内的排列顺序。如果两个变量的对应值，在各组内的...
