1. “PCA.data.txt”为基因表达值矩阵。其中第一列为基因名称,这里以ensembl id作为指代;其余各列记录了RNA-seq获得的各基因在各样本中的表达量信息。 All_gene_fpkm.list 2. “group.txt” 则为样本分组文件,记录了样本所属的不同分组。 group.txt 2. R代码实现部分 #读取基因表达值矩阵 #推荐使用 log ...
这样,一个完整的PCA分析过程就完整地展示出来了,包括输入文件准备,如何计算PCA,以及PCA图的可视化等,还是非常简单的对吗? 此外,若老师或同学们有RNAseq(mRNA、lncRNA、miRNA、circRNA)或蛋白质组等数据分析、绘图等问题疑问,欢迎大家来电咨询探讨。 ! ! ! 注:!!!***之间为R脚本内容。 搜索微信公众号“纪伟讲...
R语言中能够执行PCA分析的方法有很多,不过它们的算法都是统一的,随便使用任何一个R包就可以,例如这里选择使用FactoMineR包中的PCA方法。 #读取基因表达值矩阵#推荐使用 log 转化后的基因表达值,降低不同基因表达水平数量级相差过大的问题gene<-read.delim('PCA.data.txt',row.names=1,sep='\t')#将基因表达...
1. PCA与聚类的关系,PCA不是聚类,它只是降维,只是在RNA-seq当中,好的replicates往往会聚在一起,才会误以为PCA可以做聚类。PCA是降维,是聚类的准备工作,最常见的聚类是k-means聚类,为了降低计算复杂度,我们可以在PCA的结果里做聚类。 2. 协方差矩阵为什么比相关性矩阵用途更广?因为协方差里包含了两种信息,变量间...
在PCA图中,如果数个样本的点非常分散,或者点的连线距离长,就说明样本之间的相似度比较低,也就是差异性很大。如果数个样本的点聚集在一起,或者说点的连线距离短,就说明样本之间的相似度比较高,也就是差异性小。 例如,在RNA-seq分析中,我们获得了各样本中所有基因的表达量后,如果想比较样本之间在基因表达值的整...
首先是论文中提供的两个自定义函数,一个是用来做主成分分析的pca, 代码语言:javascript 复制 .pca<-function(data,is.log){if(is.log)data<-dataelsedata<-log2(data+1)svd<-base::svd(scale(x=t(data),center=TRUE,scale=FALSE))percent<-svd$d^2/sum(svd$d^2)*100percent<-sapply(seq_along(perc...
因此，与处理常规RNA-seq数据一样，批次效应往往是需要解决的关键干扰因素。在本教程将介绍几种单细胞RNA...
在进行PCA分析前,首先需要准备好转录组数据。转录组数据通常是一个基因表达矩阵,行表示基因,列表示样本。数据可以通过高通量测序技术(如RNA-Seq)获取,并经过预处理(如去除低表达基因和归一化处理)生成。 二、加载必要的R包 在R语言中,有许多包可以用来进行PCA分析,如`prcomp`、`PCA`等。通常,我们会使用`prcomp`...
R语言做主成分分析实例 在做多样本的RNA-Seq数据中经常会用到主成分分析(PCA)来分析,那么什么是PCA呢,这个可以百度一下,大概意思如下: 主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法,其最主要的用途在于“降维”,通过析取主成...