bulk RNA-seq，R语言画3DPCA

要使用R语言绘制3DPCA图，你可以使用`plot3DPCA()`函数。以下是一个示例代码，展示如何使用`plot3DPCA()`函数绘制一个基于bulk RNA-seq数据的3DPCA图：

# 加载所需的库
library(Biobase)
library(pca3d)
library(edgeR)

# 读入bulk RNA-seq数据
counts <- read.table("counts.txt", header = TRUE, row.names = 1)
samples <- read.table("samples.txt", header = TRUE, row.names = 1)

# 进行标准化和差异表达分析
y <- DGEList(counts = counts, group = samples$Group)
y <- calcNormFactors(y)
design <- model.matrix(~ Group, data=samples)
y <- estimateDisp(y, design)
fit <- glmQLFit(y, design)
qlf <- glmQLFTest(fit, coef = 2)
topTags(qlf)

# 提取主成分
pcs <- prcomp(t(cpm(y)))
pca3d(pcs$x, col = samples$Group)

在上述代码中，我们首先使用`edgeR`包对bulk RNA-seq数据进行标准化和差异表达分析，然后使用`prcomp()`函数提取主成分，最后使用`pca3d()`函数将主成分绘制成3DPCA图。注意，在使用`pca3d()`函数之前，我们需要将主成分矩阵`pcs$x`转置。`col`参数用于指定不同分组的颜色。你需要将上述代码中的文件名和路径替换为你自己的文件名和路径。