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

以下是使用scatterplot3d包画PCA图的R语言代码示例：

# 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。