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:javascript 复制 # PlotPCAplotPCA(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。 p...
同样的,Box plot是对每个样本counts分布的箱线图展示,PCA plot是主成分分析结果展示。 Density plot是对各组log2counts值的密度分布展示,MSD plot展示了每个基因在样本中标准偏差与平均值的关系,它用来检测counts和方差之间是否存在依赖关系。 点击proceed下一步,进入差异分析环节。Networkanalyst提供3种差异分析的方法—...
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。 # Plot PCAplotPCA(rld,intgroup="sampletype") 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。 plotPCA()函数将只返回 PC1 ...
DESeq2有一个用于绘制PCA图的内置函数,它在底层使用ggplot2。这是非常棒的,因为它节省了我们输入代码行和摆弄不同ggplot2层的时间。此外,它直接将rlog对象作为输入,从而省去了从其中提取相关信息的麻烦。 ###PlotPCA plotPCA(rld,intgroup="sampletype") plotPCA()函数需要两个参数作为输入rlog对象和intgroup(...
9.1. PCA # 将所有样本转换为 rlogddsMat_rlog<-rlog(ddsMat,blind=FALSE)# 按列变量绘制 PCAplotPCA(ddsMat_rlog,intgroup="Group",ntop=500)+theme_bw()+geom_point(size=5)+scale_y_continuous(limits=c(-5,5))+ggtitle(label="Principal Component Analysis (PCA)",subtitle="Top 500 most vari...
dds2 <- DESeqDataSetFromMatrix(countmatrix,colData=table2,design =~condition) dds2 <- dds[rowSums(counts(dds2)) > 1,] head(dds2) rld1<- rlog(dds2) plotPCA(rld1, intgroup=c( "name","condition")) library(ggplot2) data1 <- plotPCA(rld1, intgroup=c("condition","name"), retu...
同样的,Box plot是对每个样本counts分布的箱线图展示,PCA plot是主成分分析结果展示。Density plot是对各组log2counts值的密度分布展示,MSD plot展示了每个基因在样本中标准偏差与平均值的关系,它用来检测counts和方差之间是否存在依赖关系。 点击proceed下一步,进入差异分析环节。Networkanalyst提供3种差异分析的方法—...
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。 # Plot PCAplotPCA(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。
plotPCA 9.2. Heatmap 代码语言:javascript 复制 # 将所有样本转换为 rlog ddsMat_rlog <- rlog(ddsMat, blind = FALSE) # 收集30个显著基因,制作矩阵 mat <- assay(ddsMat_rlog[row.names(results_sig)])[1:40, ] # 选择您要用来注释列的列变量。 annotation_col = data.frame( Group = factor...
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。 # Plot PCA plotPCA(rld, intgroup="sampletype") 1. 2. 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。