如何将其他包生成的相关矩阵转换为corrr的cor_df对象供下游分析

WGCNA包bicor()函数输出的双权中相关结果为基础R matrix类的对称方阵，和corrr包要求的cor_df对象结构差异很小，按以下步骤调整即可直接兼容：

前置格式校验与清理 #

转换前先清理矩阵多余属性、校验格式，可避免90%以上的兼容报错：

• 剥离WGCNA附加在矩阵上的计算日志、参数等冗余属性，转为纯数值矩阵
• 确认矩阵行名、列名完全一致，为参与相关计算的特征/基因名
• 确认矩阵内数值均在[-1,1]的相关值合理区间，无意外引入的字符型、逻辑型值
  对应参考代码：

# 假设bicor输出的矩阵对象名为wgcna_bicor_mat
wgcna_bicor_mat <- as.matrix(wgcna_bicor_mat)
# 强制同步行名、列名
colnames(wgcna_bicor_mat) <- rownames(wgcna_bicor_mat)
# 校验数值范围
stopifnot(min(wgcna_bicor_mat, na.rm = T) >= -1, max(wgcna_bicor_mat, na.rm = T) <= 1)

执行格式转换 #

直接调用corrr包内置的as_cordf()函数完成转换，注意明确指定对角线参数匹配相关矩阵定义即可：

library(corrr)
# 转换为标准cor_df对象
corrr_compatible_obj <- as_cordf(
  x = wgcna_bicor_mat,
  diagonal = 1,
  quiet = TRUE
)

常见报错排查 #

如果转换或后续调用corrr下游函数报错，按以下场景排查：

• 提示非方阵/维度不匹配：检查是否在矩阵取子集时只筛选了行/列其中一个维度，重新做行列同步筛选即可
• 提示列类型异常：大概率是矩阵被意外转为带非数值列的数据框，重新用as.matrix(..., mode = "numeric")转换即可
• 转换后网络绘图、相关过滤函数报错：检查矩阵中是否存在NA值，可根据分析需求用na.omit()或值填充处理NA后重新转换

转换有效性校验 #

转换完成后可通过两个简单操作确认格式符合要求：

• 运行class(corrr_compatible_obj)，返回结果应包含cor_df、tbl_df、data.frame三类
• 运行corrr::shave(corrr_compatible_obj)可正常生成上/下三角为NA的相关表，即说明格式完全兼容corrr后续分析流程

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eunice Choi