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 复制 # 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。 p...
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") 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()函数将只返...
但是,如果使用全长测序,则应考虑转录本长度。 主成分分析 (PCA) 主成分分析(PCA)是一种既强调相似性又强调变异的技术,用来在数据集中产生强模式(降维)。我们将在简要介绍PCA(改编自StatQuests/Josh Starmer的YouTube视频),强烈建议您浏览YouTube的StatQuest视频,有更全面的讲解。 解释一个简单例子 假设您已经量化...
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。 主成分分析是用来从一个多变量数据表中提取...
Step1、PCA分析 我们这里就不关心原理了，仅进行简单实操：Group <- factor(c(rep("Normal",3),rep...
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。 QC 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...
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。
挑选各组中Top1000高变基因,发现表达未明显聚集,较分散。PCA看样本重复性及分布,TDO和基线位于2D和正常组织之间。 2D细胞培养中最高表达的基因用于富集分析,分析富集到的通路,结果说明2D细胞富含ECM成分的分泌细胞,组成了一个富含CAFs的细胞培养体系。 图6 基线、2D、和TDO与正常卵巢组织RNA-seq数据分析结果。A:Top...
MachineLearning 1. 主成分分析(PCA) MachineLearning 2. 因子分析(Factor Analysis) MachineLearning 3. 聚类分析(Cluster Analysis) MachineLearning 4. 癌症诊断方法之 K-邻近算法(KNN) MachineLearning 5. 癌症诊断和分子分型方法之支持向量机(SVM)