Bulk RNA-seq分析，基于cpm值使用scatterplot3d画PCA图的R语言代码

以下是基于cpm值使用scatterplot3d包画PCA图的R语言代码示例：

# 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。