【数据分析】调控网络分析：调节因子在肿瘤样本中的表达相关性与生存效应分析

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介绍

在生物医学研究中，N⁶-甲基腺苷（m⁶A）修饰作为一种重要的表观遗传调控机制，近年来受到了广泛关注。m⁶A 调控因子在多种生物学过程中发挥着关键作用，包括基因表达调控、细胞分化、免疫反应以及肿瘤发生等。为了深入理解这些调控因子之间的相互作用及其对细胞功能的影响，构建一个系统化的调控网络显得尤为重要。本研究通过模拟数据，展示了一个完整的分析流程，从基因表达矩阵的生成到基于 Spearman 相关性的网络可视化，旨在为研究者提供一个可复现的分析模板。

数据准备与模拟

研究首先定义了 21 个 m⁶A 调控因子，包括 METTL3、METTL14、WTAP 等，这些因子被随机分配到四个功能簇（A、B、C、D）中。每个基因还被赋予了生存效应（风险或有利）和 log-rank P 值，用于后续的节点属性展示。为了模拟基因表达数据，研究生成了一个包含 120 个样本的表达矩阵。通过潜在因子模型，确保了簇内基因表达的强正相关性和簇间基因表达的轻微负相关性，同时加入了随机噪声以模拟真实数据的复杂性。

相关性分析与边表生成

利用 Hmisc 包中的 rcorr 函数，研究计算了基因表达矩阵的 Spearma