RNAseq背景知识(四)|主成分分析(PCA) 主成分分析是一种降维的方法,它将多个变量简化为少数、具有代表性的综合变量,以便于对整体基因表达情况进行描述、分析。通过主成分分析可以更直观的看到不同样本的整体差异。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 桃花流水窅然去 2025-02-26 社保缴费年限对退休金的影响有多大?退休...
在RNA-seq中,主成分分析(PCA)是最常见的多元数据分析类型之一。基因表达定量后获得了各样本中所有基因的表达值信息,随后我们通常会期望比较样本之间在基因表达值的整体相似性或者差异程度。基因数量成千上万,肯定不能对每个基因的表达都作个比较,这时候就要用到"降维"算法,PCA分析因此派上用场。PCA设法将N维(N=基...
plotPCA()需要两个参数作为输入:DESeqTransform对象和intgroup,即元数据中包含有关实验样本组信息列的名称。 代码语言:text AI代码解释 # Plot PCA plotPCA(rld, intgroup="sampletype") PCA 默认情况下,plotPCA()使用前 500 个最易变的基因。您可以通过添加ntop=参数并指定您希望函数考虑的基因数量来更改此设置。
与距离矩阵紧密相连的是主成分分析(PCA)图,它将样本映射在由前两个主成分构成的二维平面上。利用这种图表,我们可以直观地观察实验协变量以及批次效应所产生的整体影响。 plotPCA(vsd, intgroup=c("condition", "type")) 还可以使用 ggplot 函数自定义 PCA 图。 pcaData <- plotPCA(vsd, intgroup=c("conditio...
了解如何使用PCA和层次聚类评估样本质量 1. 质控 DESeq2工作流程的下一步是QC,其中包括样本和基因程度上,以对计数数据执行QC检查,以帮助我们确保样本或重复看起来良好。 2. 样本QC RNA-seq分析中一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性:
与组织学结果一致,基于基因表达(RNA-seq)和染色质可及性(ATAC-seq)数据的PCA显示,皮质和髓质样本之间有明显的分离(图2b)。使用KPMP肾脏组织图谱中的snRNA-seq数据作为参考,作者使用BisqueRNA对大量RNA-seq数据中不同肾细胞类型的估计丰度进行了去卷积(图2c)。与预期的一样,在皮质样本中有更大比例的近端小管...
RNA-seq表达数据之样本PCA分析 Principal component analysis (PCA) 分析 主成分分析(PCA)帮助我们归纳总结和可视化数据集中的信息,这些数据包含由多个相互关联的变量描述的个体 / 观察主成分分析。 可以将每个变量视为不同的维度。 但如果您的数据集中有3个以上的变量,那么很难在多维超空间可视化。 主成分分析是...
RNA-seq:Ilumina Hiseq 2000 PE 76 50-100M WES:Ilumina Hiseq PE 76 WGS:Ilumina X-ten PE 151 2.技术路线 研究结果 1、PCA分析结果 对247个样本进行PCA分析,结果显示: a.基于聚类结果,剔除两个患者的样本,(聚类上这个两个样本更倾向于脂肪组织), 剔出后的样本与组织污染或晚期退化性肌肉病理一致。
现在我们已经很好地理解了通常用于RNA-seq的QC步骤,让我们为将要使用的Mov10数据集实现它们。 使用rlog转换标准化计数 为了改进PCA和分层聚类可视化方法的距离/聚类,我们需要通过对标准化计数应用rlog变换来调节均值方差。 在质量评估期间,标准化计数的rlog转换仅对这些可视化方法是必要的。我们不会在下游使用这些标准计...
A-B:全脑组织中甘油磷脂通路基因的表达随着年龄的增长而增加(bulk-seq),在老龄的E4小胶质细胞中表达最高(scRNA-seq);C:空间代谢组MALDI-MSI实验流程;D:脂质定量热图;F:MALDI MSI检测脂质的主成分分析(PCA)图显示E3 5XFAD和E4 5XFAD脑区明显分离;G:磷脂酰胆碱离子强度图。