9.1. PCA # 将所有样本转换为 rlog ddsMat_rlog <- rlog(ddsMat, blind = FALSE) # 按列...
PCA(principal component analysis )主成分分析,可以分析样品之间相关性,确定样品总体上的差异,或者查看是否有批次效应等 输入数据: 代码部分,筛选基因也可以参照另一篇文章,而不一定是选取200个变化最大的基因,R筛选基因: myfpkm<-read.table("All_gene_fpkm.xls",header=TRUE,comment.char="",sep = "\t",ch...
5.进行主成分分析 expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 fviz_screeplot(expr_pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 40)) 7.可视化——PCA图 PCA <- fviz_pca_ind(expr_pca, label = 'none', geom.ind = c('point','text'), habillage = g...
校正 library(limma)library(ggplot2)limma_count<-removeBatchEffect(exp,batch=condition$batch,design=mod)# 对负值取0(pmax()函数),对小数点四舍五入取整(round()函数)# limma_count_zero_int <-round(pmax(limma_count, 0))limma.pca<-PCA(t(limma_count),graph=FALSE)fviz_pca_ind(limma.pca,col....
5.进行主成分分析 expr_pca <- prcomp(pca_data[,1:1000],scale = T,center = T) 6.可视化——碎石图 fviz_screeplot(expr_pca, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 40)) 7.可视化——PCA图 PCA <- fviz_pca_ind(expr_pca, label = 'none', geom.ind = c('point','text'), habillage = ...
内容: 1 . 基因表达量数据进行标准化,用tpm和fpkm两种方法进行相对定量,后续分析我们一般会用tpm。2 . 使用标准化后的tpm数据做主成分分析(PCA)数据 :RNASEQ上游分析得到的read count矩阵。工具 :Rstudio。步骤:TPM=(Ni/Li)*1000000/sum(Ni/Li+……..+ Nm/Lm)Ni:mapping到基因i上...
输出结果文件“L_VS_R_cor.pdf” 3、PCA分析 vsd <- varianceStabilizingTransformation(dds) library(ggplot2) data <- plotPCA(vsd, intgroup=c("condition"), returnData=TRUE) percentVar <- round(100 * attr(data, "percentVar")) ggplot(data, aes(PC1, PC2, color=condition)) + ...
3、PCA分析 vsd <- varianceStabilizingTransformation(dds) library(ggplot2) data <- plotPCA(vsd, intgroup=c("sample"), returnData=TRUE) percentVar <- round(100 * attr(data, "percentVar")) ggplot(data, aes(PC1, PC2, color = sample)) + geom_point(size=3) + xlab(paste0("PC1: ",...
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...
Seurat使用的聚类算法也是基于图的,首先在PCA空间中基于欧氏距离构建一个KNN图,并根据局部邻域中两个...