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提到主成分分析,一般我们都是使用Plink,GCTA等软件基于SNP数据来操作,那么如果我们用蛋白质序列,能不能做主成分分析,如何做呢? 答案是可以做,让我们一起来学习怎样做出与文献一样的图吧~
提到主成分分析,一般我们都是使用Plink,GCTA等软件基于SNP数据来操作,那么如何用DNA序列做主成分分析呢? 思路是先比对,之后使用R语言的adegenet包把比对的数据转换成snp数据,用到的函数是fasta2genlight(),再进行PCA分析及绘图。
我们常看到的PCA图中,每个成分都对应了每个特征方差贡献率。通常,求得了PCA降维后的特征向量,我们就可以绘图,但各个维度的方差解释率没有得到,就无法获得PC坐标的百分比。 (文...
群体遗传进化PCA分析
I型标尺与II型标尺
R语言补齐缺失值进行 聚类分析 PCA分析
非约束排序(PCA、CA、PCoA、NMDS)中被动拟合解释变量
GCTA 分析PCA
处理统计RNA-seq 表达量数据,绘制柱状图,PCA散点图,还有不同样品表达基因维恩图。
PCA(principal component analysis )主成分分析,可以分析样品之间相关性,确定样品总体上的差异,或者查看是否有批次效应等
降维排序分析方法包括:PCA、PCOA、CA、DCA、NMDS、RDA、CCA等等还有很多,理解他们的区别与联系才能熟练运用。
PCA pcoa分析取舍