演示数据为Ge_1的表达量(每个基因包括两组类型的值各100个,且两个组的表达量有差异),接下来创建根据数据创建矩阵,设置样本的名称标签,添加新列R,并生成一个表格输出基因在200个样本中的表达量,每一行为一个样品,每一列为基因的表达值。 c_data <- data.frame(Ge_1=c(Ge_1a,Ge_1b), Group=c(gro_a,...
我们使用前面用到的数据data3来演示下如何用R函数实现PCA的计算,并与R中自带的prcomp做个比较。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 library(knitr) kable(headTail(data3), booktabs=T, caption="Expression profile for 3 genes in 100 samples") Gene1 Gene2 Gene3 Group a1 5.99 5....
PCA是降维的一种方法。 很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。 这里,介绍使用亲缘关系分解PCA的方法,原理上来说,A矩阵,G矩阵,H矩阵都可以进行PCA分析并可视化。详见我之前的博客介绍A矩阵与聚类分析(如何利用系谱进行家系划分并可视化?) 绘制后的图...
主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)非常有助于我们理解高维数据,我利用Stack Overflow的每日访问数据对主成分分析进行了实践和探索,你可以在rstudio :: conf 2018上找到其中一篇演讲的录音。演讲的重点主要是我对于PCA的理解,而这篇文章中,我将主要介绍我是如何实现PCA的,以及我是如何制作演讲中使用到的图表...
简介:R语言中如何进行PCA分析?利用ggplot和prcomp绘制基因表达量分析图(下) PCA的实现流程 使用上面创建的data_3数据来进行后续操作。首先生成表达矩阵,包含3个基因在200个样本中的表达情况。 > kable(headTail(data_3),booktabs=T,caption = "Expression 3Gene in 200 samples")Table: Expression 3Gene in 200...
数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维。 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间。例如,将原数据向量x,通过构建 维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常( ...
我们使用前面用到的数据data3来演示下如何用R函数实现PCA的计算,并与R中自带的prcomp做个比较。 library(knitr) kable(headTail(data3), booktabs=T, caption="Expression profile for 3 genes in 100 samples")Expression profile for 3 genes in 100 samples ...
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 (Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这)、ChIP-seq分析 (ChIP-seq基本分析流程)、单细胞测序分析 (重磅综述:三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘(典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step...
(paste0(grp_a, 1:count), paste0(grp_b, 1:count)) row.names(cy_data) <- label library(knitr) library(psych) # Add additional column to data only for plotting cy_data$Y <- rep(0,count*2) kable(headTail(cy_data), booktabs=TRUE, caption="Expression profile for Gene1 in 100 ...
演示数据为Ge_1的表达量(每个基因包括两组类型的值各100个,且两个组的表达量有差异),接下来创建根据数据创建矩阵,设置样本的名称标签,添加新列R,并生成一个表格输出基因在200个样本中的表达量,每一行为一个样品,每一列为基因的表达值。 c_data <- data.frame(Ge_1=c(Ge_1a,Ge_1b), Group=c(gro_a,...