使用scatterplot3d画3DPCA,基因表达矩阵和样本组别信息分别放于2个txt文件时,如何将组别与表示样本的点的颜色对应?
时间: 2024-03-04 12:49:37 浏览: 16
假设你的基因表达矩阵数据存储在 `expr.txt` 文件中,样本组别信息存储在 `group.txt` 文件中。可以按照如下步骤来将组别与表示样本的点的颜色对应:
1. 读入数据文件,将基因表达矩阵和组别信息存储到数据框中。假设样本组别信息在 `group.txt` 文件中,每行对应一个样本,那么可以使用如下代码将组别信息存储到 `group` 列中:
```r
df <- read.table("expr.txt", header = TRUE)
group <- read.table("group.txt", header = FALSE)
df$group <- as.factor(group$V1)
```
2. 使用 `prcomp` 函数进行 PCA,得到每个样本在三个主成分上的投影值:
```r
pca <- prcomp(df[, -1], scale. = TRUE)
```
3. 使用 `scatterplot3d` 函数画出散点图。在函数中,将 `color` 参数设置为组别信息即可:
```r
library(scatterplot3d)
scatterplot3d(pca$x[,1], pca$x[,2], pca$x[,3], color = df$group)
```
这样,每个组别的样本点就会显示为不同的颜色了。需要注意的是,为了能够正确显示颜色,组别信息需要被转换为因子类型。此外,在进行 PCA 时,需要将每列数据进行标准化处理。
相关问题
使用scatterplot3d画3DPCA,基因表达矩阵和样本组别信息分别放于2个txt文件时,如何将3组样本设置为红色、绿色和黑色?
假设你的基因表达矩阵数据存储在 `expr.txt` 文件中,样本组别信息存储在 `group.txt` 文件中。可以按照如下步骤来将样本组别与颜色对应:
1. 读入数据文件,将基因表达矩阵和组别信息存储到数据框中。假设样本组别信息在 `group.txt` 文件中,每行对应一个样本,那么可以使用如下代码将组别信息存储到 `group` 列中:
```r
df <- read.table("expr.txt", header = TRUE)
group <- read.table("group.txt", header = FALSE)
df$group <- as.factor(group$V1)
```
2. 将需要设置为特定颜色的样本的组别信息存储到一个向量中。例如,如果需要将组别为 `1`、`2`、`3` 的样本设置为红色、绿色和黑色,可以使用如下代码:
```r
col <- rep("black", nrow(df))
col[df$group == 1] <- "red"
col[df$group == 2] <- "green"
col[df$group == 3] <- "black"
```
这样,向量 `col` 中的元素就对应着每个样本的颜色信息。
3. 使用 `prcomp` 函数进行 PCA,得到每个样本在三个主成分上的投影值:
```r
pca <- prcomp(df[, -1], scale. = TRUE)
```
4. 使用 `scatterplot3d` 函数画出散点图。在函数中,将 `color` 参数设置为颜色向量即可:
```r
library(scatterplot3d)
scatterplot3d(pca$x[,1], pca$x[,2], pca$x[,3], color = col)
```
这样,每个组别为 `1`、`2`、`3` 的样本点就会显示为红色、绿色和黑色。
使用scatterplot3d画3DPCA,基因表达矩阵和样本组别信息分别放于2个txt文件时,如何将3组样本按照Group设置为红色、绿色和黑色,同时按照type类型将形状画为圆形,三角形和正方形?
可以按照以下步骤实现:
1. 读取基因表达矩阵和样本组别信息的txt文件,存储为数据框或矩阵。
2. 进行3DPCA分析,提取前三个主成分的得分,存储为数据框。
3. 将样本组别信息和3DPCA分析结果的得分数据框进行合并。
4. 根据样本组别信息设置颜色,根据type类型设置形状。
5. 使用scatterplot3d函数绘制散点图,设置颜色和形状参数。
以下是代码示例:
```R
# 读取基因表达矩阵和样本组别信息的txt文件
gene_expr <- read.table("gene_expr.txt", header = TRUE, row.names = 1)
group_info <- read.table("group_info.txt", header = TRUE)
# 进行3DPCA分析,提取前三个主成分的得分
library("PCA")
pca_result <- PCA(gene_expr, graph = FALSE)
pca_scores <- as.data.frame(pca_result$ind$coord[,1:3])
# 合并样本组别信息和3DPCA分析结果的得分数据框
pca_scores$Group <- group_info$Group
pca_scores$type <- group_info$type
# 根据样本组别信息设置颜色,根据type类型设置形状
colors <- c("black", "red", "green")
shapes <- c(16, 17, 15)
pca_scores$Color <- colors[as.numeric(pca_scores$Group)]
pca_scores$Shape <- shapes[as.numeric(pca_scores$type)]
# 使用scatterplot3d函数绘制散点图,设置颜色和形状参数
library("scatterplot3d")
with(pca_scores, {
scatterplot3d(x = Comp.1, y = Comp.2, z = Comp.3,
color = Color, pch = Shape,
xlab = "PC1", ylab = "PC2", zlab = "PC3")
})
```