使用scatterplot3d画3DPCA,基因表达矩阵和样本组别信息分别放于2个txt文件时,如何将3组样本设置为红色、绿色和黑色?
时间: 2024-03-04 09:49:37 浏览: 53
假设你的基因表达矩阵数据存储在 `expr.txt` 文件中,样本组别信息存储在 `group.txt` 文件中。可以按照如下步骤来将样本组别与颜色对应:
1. 读入数据文件,将基因表达矩阵和组别信息存储到数据框中。假设样本组别信息在 `group.txt` 文件中,每行对应一个样本,那么可以使用如下代码将组别信息存储到 `group` 列中:
```r
df <- read.table("expr.txt", header = TRUE)
group <- read.table("group.txt", header = FALSE)
df$group <- as.factor(group$V1)
```
2. 将需要设置为特定颜色的样本的组别信息存储到一个向量中。例如,如果需要将组别为 `1`、`2`、`3` 的样本设置为红色、绿色和黑色,可以使用如下代码:
```r
col <- rep("black", nrow(df))
col[df$group == 1] <- "red"
col[df$group == 2] <- "green"
col[df$group == 3] <- "black"
```
这样,向量 `col` 中的元素就对应着每个样本的颜色信息。
3. 使用 `prcomp` 函数进行 PCA,得到每个样本在三个主成分上的投影值:
```r
pca <- prcomp(df[, -1], scale. = TRUE)
```
4. 使用 `scatterplot3d` 函数画出散点图。在函数中,将 `color` 参数设置为颜色向量即可:
```r
library(scatterplot3d)
scatterplot3d(pca$x[,1], pca$x[,2], pca$x[,3], color = col)
```
这样,每个组别为 `1`、`2`、`3` 的样本点就会显示为红色、绿色和黑色。
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