已有log2(CPM+1)的基因表达矩阵txt文件，画3DPCA的R语言代码

以下是已有log2(CPM+1)的基因表达矩阵txt文件，画3DPCA的R语言代码：

# 加载所需的库
library(plotly)

# 读取数据
data <- read.table("log2_CPM.txt", header=TRUE, row.names=1, check.names=FALSE)

# 进行3DPCA
pca <- prcomp(data, scale=TRUE)
pc1 <- pca$x[,1]
pc2 <- pca$x[,2]
pc3 <- pca$x[,3]

# 绘制3DPCA图
plot_ly(x=pc1, y=pc2, z=pc3, type="scatter3d", mode="markers")

其中，log2_CPM.txt 是已经进行log2(CPM+1)转换后的基因表达矩阵，第一列为基因名，其余列为样本的表达值。

相关问题

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。

已有15组样本log2(CPM+1)的基因表达矩阵txt文件，且每组样本5至6个生物学重复，画3DPCA的R语言代码

以下是已有15组样本log2(CPM+1)的基因表达矩阵txt文件，且每组样本5至6个生物学重复，画3DPCA的R语言代码：

# 加载所需的库
library(plotly)

# 读取数据
data <- read.table("log2_CPM.txt", header=TRUE, row.names=1, check.names=FALSE)

# 提取每组样本的均值
groupMeans <- aggregate(data, by=list(substr(colnames(data),1,2)), FUN=mean)

# 进行3DPCA
pca <- prcomp(groupMeans[,-1], scale=TRUE)
pc1 <- pca$x[,1]
pc2 <- pca$x[,2]
pc3 <- pca$x[,3]

# 绘制3DPCA图
plot_ly(x=pc1, y=pc2, z=pc3, color=groupMeans$Group.1, type="scatter3d", mode="markers")

其中，log2_CPM.txt 是已经进行log2(CPM+1)转换后的基因表达矩阵，第一列为基因名，其余列为样本的表达值。在代码中，我们通过 substr 函数提取了每组样本的编号（前两个字符），并使用 aggregate 函数计算了每组样本的均值。最后，我们使用 prcomp 函数进行3DPCA，然后绘制3DPCA图，以组别为颜色分类。