source("pca_and_ggplot2.R") library(ggplot2) library(ggpubr) library(cowplot) pca.ncg<-.pca(data = iris[,1:4], is.log = FALSE) .scatter.density.pc(pcs = pca.ncg$sing.val$v[, 1:3], pc.var = pca.ncg$variation, st
跟着Nature Genetics学做图:R语言ggplot2做热图展示基因存在缺失变异 axiselementggplot2论文数据 作图代码不是难点,主要是作图数据准备成什么格式。这里用来填充颜色的数据,基因不存在统一填充为0,基因存在填充为不同的群体值。 用户7010445 2023/12/19 3670 跟着Nature Genetics 学画图:R语言ggplot2散点图展示PCA结果...
2.PCA结果可视化,提取不同记录的PC1~PC4 score数值,即点的横纵坐标值。 #提取PC score; df1<-com1$x head(df1) #将iris数据集的第5列数据合并进来; df1<-data.frame(df1,iris$Species) head(df1) 3.对分析结果进行可视化,即即绘制散点图并添加置信椭圆 library(ggplot2) #提取主成分的方差贡献率,生...
利用ggplot函数作图,数据为c2data,此时能显示出Ge1和Ge2的分布情况,可以看出在Ge_1(x轴)上分成了两类,而Ge_2上分类趋势很小(因为Ge_2本身就没什么差异分组) p <- ggplot(c2_data,aes(Ge_1,Ge_2)) + geom_point(aes(color=factor(Group))) + theme(legend.position = c(0.5,0.8)) + theme(legen...
学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图,包括简单分析与操作流程,对比不同方式得到的结果差异,提供脚本代码供练习(下载链接见文末) PCA分析的原理 在处理基因差异表达数据时,有时候需要分析其中因素的影响最大,判断结果的关系,这个时候可以用PCA分析法,之前发过一篇PCA分析的简介和数学原理解析,如...
学习笔记的主要内容是在R语言中利用ggplot2进行PCA分析和绘图,包括简单分析与操作流程,对比不同方式得到的结果差异,提供脚本代码供练习. PCA分析的原理 在处理基因差异表达数据时,有时候需要分析其中因素的影响最大,判断结果的关系,这个时候可以用PCA分析法,之前发过一篇PCA分析的简介和数学原理解析,如果有兴趣点击这里...
这行代码如果运行成功会得到pca分析的结果,但是我运行的时候遇到报错 Error in rlm.default(x, y, weights, method = method, wt.method = wt.method, : 'x' is singular: singular fits are not implemented in 'rlm' Called from: rlm.default(x, y, weights, method = method, wt.method = wt.meth...
公众号后台有读者留言问这个图的实现办法,这个图相比于普通的PCA散点图是多了一个垂直和水平的误差线,这个如何实现之前还没有尝试过,所以查了查资料,找到了一个参考链接 https://cran.r-project.org/web/packages/SIBER/vignettes/Plot-SIA-ggplot2.html ...
通过使用prcomp()函数进行PCA分析。得到分析结果后，提取了主成分的得分，即点的PC1和PC2坐标值。接下来，利用ggplot2进行PCA结果的可视化。首先，提取主成分的方差贡献率，生成坐标轴标题。通过summary()函数计算分析结果，将重要性矩阵的方差贡献率转换为百分比形式，生成标题文本。设置绘图参数，包括数据集...
enviroPCA_plot <- ggplot(enviroPCA_sites, aes(x = PC1, y = PC2)) + geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dotted") + geom_vline(xintercept = 0, linetype = "dotted") + geom_line(aes(group = city), alpha = 0.7) + geom_point(size = 2.75, shape = 21, colour = "black...