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...
8成分分析(PCA图) 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...
我搬砖多年,从未见过如此神奇的PCA图。是代码有问题,还是数据本身就是这样? 我们先回顾一下分析流程。 RNA-seq由Salmon定量,然后通过DESeqDataSetFromTximport()导入DESesq2. 数据经过基本的过滤之后用vst()做variance stabilizing transformation, 然后plotPCA()做PCA并画图。Batch correction由limma package的removeBatch...
DESeq2有一个内置函数,可以在后台使用ggplot2生成PCA图。这很棒,因为它使我们不必输入代码行,也不必摆弄不同的 ggplot2 层。此外,它直接将rlog对象作为输入,从而省去了我们从中提取相关信息的麻烦。 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...
01单碱基质量分布图（体现了测序错误率⾼不⾼）为什么⼀个样本会有2张这个图？答: 测序的时候，所有上机⽚段都是约300bp的⽂库。测序采⽤2*150bp 的测序模式，即从最左端测150bp，再从最右端测150bp。所以每个⽚段都会得到2个序列，这两个序列就是我 们常说的read。所以，碱基质量分布图会有2...
主成分分析(PCA)是一种统计过程,它使用变换将一组观测值转换为一组称为主成分的线性不相关变量的值。进行变换的目的是使第一个主成分尽可能多地解释数据中的变异性,并且每个后续主成分在必须与前一个成分正交的约束下,解释最大的可能方差。 PCA图是概览数据的好方法,有时可以帮助识别解释数据中大量变异的混杂因素...
图6 基线、2D、和TDO与正常卵巢组织RNA-seq数据分析结果。A:Top100高变基因。B:2D细胞培养系统富集分析结果。C:RNA-seq数据的PCA分析,显示卵巢癌2D细胞和正常组织与TDO和基线分离。 2 验证卵巢癌中PI3K-AKT信号通路配体和受体基因相关性 使用RNA-seq数据研究分析了scRNA-seq结果中区分每个CAFs簇与其它腹水细胞的to...
下图是我们利用PCA绘制的图形,正常的细胞是wt,突变的 细胞是ko,其中正常的细胞集中在左下角,敲除的细胞集中在右下方,如下所示: image 从图中我们可以发现,这两类数据的差异主要体现在x轴上,如下所示: image 相反,Y轴的差异没那么大,如下所示: image ...
PCA减少了显示数据重要方面所需的轴数。这是一个在神经细胞上做的RNA-seq实验的PCA图。“wt”样本是“正常的”。“ko”样本是研究人员突变的样本。“ko”样品在角落里形成了一个漂亮的小簇。“wt”样本都在左侧,但分布在y轴上。这些图的绘制方式,最重要的区别是在x轴上,在y轴的区别不重要,这意味着“wt”...