已知15组样本的cpm,每组样本5至6个生物学重复,且分组信息与cpm值放在两个txt中,基于R语言和scatterplot3d包画出三维PCA图
时间: 2024-03-03 21:53:27 浏览: 21
好的,以下是基于R语言和scatterplot3d包画出三维PCA图的代码:
首先,我们需要安装scatterplot3d包,并加载相应的库:
```
install.packages("scatterplot3d")
library(scatterplot3d)
```
然后,我们需要读取分组信息和cpm值:
```
group <- read.table("group.txt", header=TRUE, row.names=1)
cpm <- read.table("cpm.txt", header=TRUE, row.names=1)
```
接着,我们需要对cpm值进行归一化处理:
```
cpm_norm <- t(scale(t(cpm)))
```
然后,我们需要进行PCA分析:
```
pca <- prcomp(cpm_norm)
```
最后,我们可以用scatterplot3d包画出三维PCA图:
```
scatterplot3d(pca$x[,1], pca$x[,2], pca$x[,3], color=group$Group, pch=19, xlab="PC1", ylab="PC2", zlab="PC3")
```
其中,pca$x[,1]、pca$x[,2]和pca$x[,3]分别代表PCA分析后得到的第一、第二和第三主成分的值;color参数用于指定数据点的颜色,这里我们用group$Group表示不同组别的样本用不同的颜色表示;pch参数用于指定数据点的形状,这里我们用19表示实心圆形;xlab、ylab和zlab分别代表x、y和z轴的标签。