转录组pca聚类分析

### 转录组数据的PCA（主成分分析）聚类分析

#### 准备工作
为了执行转录组数据的PCA聚类分析，首先需要准备经过预处理后的基因表达矩阵文件。通常这类文件可以从公共数据库如UCSC Cancer Genome Browser下载得到[^4]。

#### 加载必要的库和读取数据
在Python环境中加载所需的库，并导入之前提到的数据集：

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设GeneMatrix.txt为基因表达矩阵, clinical_data.txt为临床信息表
gene_expression_df = pd.read_csv('GeneMatrix.txt', sep='\t')
clinical_info_df = pd.read_csv('clinical_data.txt', sep='\t')

# 合并两个表格以便于后续操作
merged_df = gene_expression_df.join(clinical_info_df.set_index('sample_id'), on='Unnamed: 0')

#### 数据清理与标准化
确保数据质量良好对于任何类型的统计建模都至关重要，在这里同样适用。去除缺失值较多或者方差极小的特征可以帮助提高模型性能；另外还需要对数值型变量做适当缩放以消除量纲影响:

# 移除含有大量NA值得列/行
cleaned_df = merged_df.dropna(axis=[0,1], thresh=0.8*len(merged_df))

# 对每一列表达水平进行Z-score变换
normalized_exprs = cleaned_df.iloc[:, :-len(clinical_info_df.columns)].apply(lambda col: (col-col.mean())/col.std(), axis=0)

# 将标准化后的表达谱重新连接上临床资料
final_dataset = normalized_exprs.join(cleaned_df.loc[:, list(clinical_info_df)])

#### 执行PCA降维
使用`sklearn`包里的PCA函数来进行维度约减，提取前几大主分量作为新的坐标轴表示原始样本点的位置关系：

pca_model = PCA(n_components=2)  # 只保留头两维方便绘图展示
reduced_dimensions = pca_model.fit_transform(normalized_exprs.T)

principalDf = pd.DataFrame(data=reduced_dimensions,
                           columns=['PC1', 'PC2'],
                           index=normalized_exprs.index)

#### 结果可视化
最后一步是绘制散点图来观察各个样品间的分布规律及其潜在群落特性：

plt.figure(figsize=(8,6))
sns.scatterplot(x="PC1", y="PC2",
                hue="phenotype", style="phenotype",
                palette=sns.color_palette("hls", n_colors=len(final_dataset['phenotype'].unique())),
                data=pd.concat([principalDf, final_dataset[['phenotype']]],axis=1),
                s=50);

plt.title('PCA of Breast Cancer Transcriptome Data');
plt.show()

此过程展示了如何基于已有的转录组数据完成一次完整的PCA聚类分析流程，包括但不限于数据整理、标准化处理、降维计算及最终的结果呈现[^3]。