scatterplot3d画PCA图，分组文件示例

好的，这是一个分组文件的示例：

sample_name  group
sample1     A
sample2     A
sample3     B
sample4     B
sample5     C
sample6     C

其中，`sample_name` 是样本名称，`group` 是样本所属的组别。

下面是使用 `scatterplot3d` 绘制 PCA 图的示例代码：

library("scatterplot3d")
data <- read.table("pca_results.txt", header=TRUE, row.names=1)
groups <- read.table("group_file.txt", header=TRUE, row.names=1)
colors <- c("#FF0000", "#00FF00", "#0000FF", "#FFFF00", "#FF00FF", "#00FFFF")
symbols <- c(15, 16, 17, 18, 19, 20)

# 给每个样本的点着色
data_colors <- colors[as.numeric(factor(groups[rownames(data), "group"]))]
data_symbols <- symbols[as.numeric(factor(groups[rownames(data), "group"]))]

# 绘制 3D PCA 图
s3d <- scatterplot3d(data[,1:3], color=data_colors, pch=data_symbols, main="PCA Plot", xlab="PC1", ylab="PC2", zlab="PC3")
legend("topright", legend=unique(groups[,"group"]), col=colors, pch=symbols)

# 添加样本名称标签
text(s3d$xyz.convert(data[,1], data[,2], data[,3]), labels=rownames(data), pos=2, cex=0.8)

其中，`pca_results.txt` 是 PCA 分析的结果文件，包含每个样本在前三个主成分上的得分；`group_file.txt` 是分组文件，包含每个样本所属的组别信息。