我们进行了主成分分析 (PCA) 并计算了每个主成分 (PC) 的p值。我们选择 20 作为缩减维度并执行 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 分析。

好的，下面是在R语言中进行主成分分析、计算p值以及执行t-SNE分析的示例代码：

1. 主成分分析

library(stats)
# 假设我们的数据存储在data矩阵中，每一行代表一个样本，每一列代表一个变量
pca <- prcomp(data, scale. = TRUE) # 进行主成分分析，并进行标准化
variance_ratio <- pca$sdev^2 / sum(pca$sdev^2) # 计算每个主成分的方差解释比例
cumulative_ratio <- cumsum(variance_ratio) # 计算累计方差解释比例

2. 计算p值

library(multtest)
# 假设我们已经进行了t检验，并将结果存储在t_values中
# 假设我们要计算每个变量的p值
p_values <- mt.rawp2adjp(t_values, n = nrow(data), "BH") # 使用Benjamini-Hochberg方法校正p值

3. t-SNE分析

library(Rtsne)
# 假设我们要将数据降至20维，并进行t-SNE分析
tsne_result <- Rtsne(data, dims = 20, perplexity = 30, verbose = TRUE) # 执行t-SNE分析，perplexity是一个超参数，需要根据具体情况进行调整
tsne_data <- data.frame(tsne_result$Y, label = labels) # 将结果存储在数据框中，方便后续绘图

需要注意的是，以上代码仅为示例代码，具体实现需要根据自己的数据和分析需求进行调整和修改。同时，t-SNE分析的结果通常需要进行可视化来进行解释和理解。我们可以使用ggplot2等包来绘制t-SNE分析的结果图。