library(PCAtools)p <- pca(gene_exp, metadata = sample_info, removeVar = 0.1) pca_loadings <- p$loadings #某基因对pc1\pc2\pc3\pc4的贡献 pca_rotated <- p$rotated #每个主成分与样本之间的关系 screeplot(p) #主成分对样本差异的解释度 biplot(p, x = 'PC1', y = 'PC2', colby = ...
为了更全面地揭示Mcl1在乳腺发育中的调控作用,本研究帮助客户采用层次聚类和多维缩放(MDS)等方法对RNA-seq数据进行深入分析。层次聚类可以帮助我们识别不同样本之间的相似性和差异性,从而揭示乳腺发育过程中不同阶段的基因表达模式。而MDS则可以将高维的基因表达数据转化为低维空间中的点,便于我们进行可视化和模式识别。
RNA-seq入门实战(二):上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 嘿嘿嘿嘿哈发表于bulk ... RNA-seq数据分析 10:GO分析 1.GO分析的作用经过差异表达分析,我们得到了在对照组与实验组中差异表达的基因,说明改变的条件对这些基因的表达产生了影响,但是这样还不够,我们希望进一步知道具体是对哪些生物学...
为了更全面地揭示Mcl1在乳腺发育中的调控作用,本研究帮助客户采用层次聚类和多维缩放(MDS)等方法对RNA-seq数据进行深入分析。层次聚类可以帮助我们识别不同样本之间的相似性和差异性,从而揭示乳腺发育过程中不同阶段的基因表达模式。而MDS则可以将高维的基因表达数据转化为低维空间中的点,便于我们进行可视化和模式识别。