对RNAsq的read count数据进行PCA分析 目的:PCA分析可以得到样本之间的相关性和离散程度。 内容:1 . 基因表达量数据进行标准化,用tpm和fpkm两种方法...
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。
基因表达数据处理 我们可以使用 SCTransform 对基因表达数据进行标准化,并使用 PCA 降低维度。 DefaultAssay(pbmc) <- "RNA" pbmc <- SCTransform(pbmc) pbmc <- RunPCA(pbmc) DNA可及性数据处理 在这里,我们通过执行潜在语义索引 ( LSI ),以处理 scATAC-seq 数据集的相同方式处理 DNA 可及性检测。 DefaultAssa...
使用FactoMineR中的PCA()函数进行PCA分析,factoextra包可用于提取PCA分析结果和绘图。 library(FactoMineR) library(factoextra) PCAData <- PCA(t(log2(exp_TPM + 1)), scale.unit = TRUE, ncp = 5, graph = FALSE) PCAPlot <- fviz_pca_ind(PCAData, geom.ind = "point",#geom.ind = c("point",...
在scRNA-seq 分析中,我们将比较细胞内不同基因的表达以对细胞进行聚类。如果使用基于 3' 或 5' 液滴的方法,基因的长度不会影响分析,因为仅对转录物的 5' 或 3' 末端进行测序。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...
3. PCA 主成分分析 (PCA) 是一种用于强调变化并在数据集中降维的技术。这是一种非常重要的技术，...
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 = ...
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...
在校正批次效应之前，使用PCA查看批次效应，果然C3、C4于C1、C2距离较远不能聚到一起，整个数据不能被...
主成分分析图(PCA图)---用RNA测序结果体现样本聚类 主成分分析图是生信分析中最朴实无华的,因为谁都能看的懂。我们不需要操心X,Y轴的主成分到底是什么,只要明白每个样本都被一个2维坐标(X,Y)定位到了这张图上。对于基于转录组的PCA图中,如果两个样本距离越远,则说明两个样本转录组差异越大。我们最想看到...