已得到cpm的txt文件,使用scatterplot3d画PCA图的R语言代码
时间: 2024-03-03 21:52:58 浏览: 20
以下是使用scatterplot3d包画PCA图的R语言代码示例:
```r
# 导入所需库和数据
library(scatterplot3d)
# 读取cpm数据
cpm <- read.table("cpm.txt", header=TRUE, row.names=1, sep="\t")
# 进行log2转换
cpm.log <- log2(cpm + 1)
# 提取PCA数据
pcaData <- prcomp(t(cpm.log))
# 绘制PCA图
scatterplot3d(pcaData$x[,1], pcaData$x[,2], pcaData$x[,3], color=c("red","blue")[as.numeric(coldata$condition)], main="PCA Plot", xlab="PC1", ylab="PC2", zlab="PC3")
```
其中,cpm.txt为cpm值文件。在代码中,首先读取cpm值数据,然后使用log2转换cpm值,并使用prcomp函数提取PCA数据。最后,使用scatterplot3d包画出PCA图。在scatterplot3d函数中,将前三个主成分作为x、y、z轴,使用样本信息表中的condition变量作为颜色标识。最后,设置图形标题和坐标轴标签。
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以下是基于cpm值使用scatterplot3d包画PCA图的R语言代码示例:
```r
# 导入所需库和数据
library(edgeR)
library(scatterplot3d)
# 读取表达矩阵数据
counts <- read.table("counts.txt", header=TRUE, row.names=1, sep="\t")
# 创建DGEList对象
dge <- DGEList(counts)
# 进行基因表达量标准化和过滤
keep <- rowSums(cpm(dge) > 1) >= 2
dge <- dge[keep,]
dge <- calcNormFactors(dge)
# 提取PCA数据
cpm <- cpm(dge)
cpm.log <- log2(cpm + 1)
pcaData <- prcomp(t(cpm.log))
# 绘制PCA图
scatterplot3d(pcaData$x[,1], pcaData$x[,2], pcaData$x[,3], color=c("red","blue")[as.numeric(coldata$condition)], main="PCA Plot", xlab="PC1", ylab="PC2", zlab="PC3")
```
其中,counts.txt为表达矩阵文件。在代码中,首先读取表达矩阵数据,然后使用edgeR库创建DGEList对象,并进行基因表达量标准化和过滤。接着,使用log2转换cpm值,并使用prcomp函数提取PCA数据。最后,使用scatterplot3d包画出PCA图。在scatterplot3d函数中,将前三个主成分作为x、y、z轴,使用样本信息表中的condition变量作为颜色标识。最后,设置图形标题和坐标轴标签。
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以下是使用scatterplot3d包画PCA图的R语言代码示例:
```r
# 导入所需库和数据
library(DESeq2)
library(scatterplot3d)
# 读取表达矩阵数据
counts <- read.table("counts.txt", header=TRUE, row.names=1, sep="\t")
# 创建DESeq2对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = counts, colData = coldata, design = ~ condition)
# 进行基因表达量标准化
dds <- DESeq(dds)
# 提取PCA数据
pcaData <- plotPCA(dds, intgroup=c("condition"), returnData=TRUE)
# 绘制PCA图
scatterplot3d(pcaData$PC1, pcaData$PC2, pcaData$PC3, color=c("red","blue")[as.numeric(coldata$condition)], main="PCA Plot", xlab="PC1", ylab="PC2", zlab="PC3")
```
其中,counts.txt为表达矩阵文件,coldata为样本信息表。在代码中,首先读取表达矩阵数据,然后使用DESeq2对基因表达量进行标准化。接着,使用plotPCA函数提取PCA数据,并使用scatterplot3d包画出PCA图。在scatterplot3d函数中,将前三个主成分作为x、y、z轴,使用样本信息表中的condition变量作为颜色标识。最后,设置图形标题和坐标轴标签。