已有15组样本log2(CPM+1)的基因表达矩阵txt文件和样本分组文件，画3DPCA的R语言代

码如下：

# 导入必要的包
library("plotly")
library("ggplot2")
library("ggrepel")
library("scatterplot3d")

# 导入基因表达数据
expr_matrix <- read.table("expr_matrix.txt", header = TRUE, row.names = 1)
# 导入样本分组信息
sample_info <- read.table("sample_info.txt", header = TRUE, row.names = 1)

# 对基因表达数据进行log2转换和归一化处理
expr_matrix_log2 <- log2(expr_matrix + 1)
expr_matrix_norm <- t(scale(t(expr_matrix_log2)))

# 对样本进行分组
groups <- sample_info$group

# 计算3DPCA主成分
pc <- prcomp(expr_matrix_norm, center = TRUE, scale = TRUE)
pc_scores <- data.frame(pc$x[,1:3])
pc_scores$group <- groups

# 画3DPCA图
pca_plot <- scatterplot3d(pc_scores, xlab = "PC1", ylab = "PC2", zlab = "PC3", color = groups, pch = 19)
pca_plot$legend <- TRUE
pca_plot$legend.col = levels(groups)
pca_plot$hovertext <- paste("Group: ", groups)

你可以将基因表达矩阵文件和样本分组文件的路径替换为你自己的文件路径，然后运行这段代码即可得到3DPCA图。