大家好！我是BioLadder生物信息在線可視化云平臺(tái)的工程師小宇，今天我來給大家分享怎樣用BioLadder畫出常用的PCA圖！

如果您反饋問題，報(bào)告Bug，提出新的需求，請(qǐng)直接在公眾號(hào)內(nèi)發(fā)留言給我哦！為感謝您對(duì)BioLadder的認(rèn)可我們還有星爸爸同款收納包相贈(zèng)哦！小宇先謝謝大家嘍！

人眼一般能感知的空間為二維和三維。高維數(shù)據(jù)可視化的重要目標(biāo)就是將高維數(shù)據(jù)呈現(xiàn)于二維或三維空間中。高維數(shù)據(jù)變換就是使用降維度的方法，使用線性或非線性變換把高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，去掉冗余屬性，但同時(shí)盡可能地保留高維空間的重要信息和特征。主成分分析法，也被稱為主分量分析法，是很常用的一種數(shù)據(jù)降維方法。主成分分析法采用一個(gè)線性變換將數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)，使得任何數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到第一個(gè)坐標(biāo)（第一主成分）的方差最大，在第二個(gè)坐標(biāo)（第二主成分）的方差為第二大，以此類推。因此，主成分分析可以減少數(shù)據(jù)的維數(shù)，并保留對(duì)方差貢獻(xiàn)最大的特征。本文我們就來討論一下PCA圖是如何繪制的以及如何對(duì)其進(jìn)行解讀。

用BioLadder云平臺(tái)畫PCA圖

2.繪圖前的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

demo數(shù)據(jù)可以在

https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/PCA/PCA.rar下載。

2.1?PCA數(shù)據(jù)?

數(shù)據(jù)來源一般是搜庫(kù)結(jié)果定量表。包含2個(gè)維度的數(shù)據(jù)，一般情況下，每一行是一個(gè)基因，每一列是一個(gè)樣本。

2.2?分組數(shù)據(jù)（可選）

行名的名稱和個(gè)數(shù)要和之前的PCA數(shù)據(jù)保持一致，列名為分組名稱，可以包含不止一個(gè)分組。

3.BioLadder生信云平臺(tái)在線繪制PCA圖

不想寫代碼？可以用BioLadder生信云平臺(tái)在線繪制PCA圖。

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網(wǎng)址：https://www.bioladder.cn/web/#/chart/13

3.1?導(dǎo)入數(shù)據(jù)

3.1.1?上傳文件

點(diǎn)擊“選擇”按鈕上傳自己的文件

備注：

1. 第2文件為分組信息，非必選；

2. 點(diǎn)擊查看按鈕可以查看自己的上傳的數(shù)據(jù)；

3. 點(diǎn)擊下載示例，可以下載demo數(shù)據(jù)；

4. 支持txt，csv，xlsx，xls四種格式；

3.2?調(diào)整參數(shù)

PCA特有參數(shù)

根據(jù)需求調(diào)整參數(shù)即可

??按分組畫圖：勾選后按照樣本名稱進(jìn)行繪制，否則按照基因進(jìn)行繪制

??是否畫橢圓：是否圍繞分組畫個(gè)橢圓（當(dāng)分組內(nèi)重復(fù)《=2時(shí)，不能畫橢圓）

??label字體大?。赫{(diào)整標(biāo)記文字的大小

通用參數(shù)

??坐標(biāo)軸選項(xiàng)卡：可以調(diào)整坐標(biāo)軸名字，刻度大小，方向，圖例位置大小等

??顏色選項(xiàng)卡：可以調(diào)整圖案顏色和透明度，以及可以選擇畫板背景主題。

3.3?提交查看

上傳完數(shù)據(jù)，并調(diào)好參數(shù)后，點(diǎn)擊右上方“提交”按鈕，圖像會(huì)出現(xiàn)在左側(cè)。如果沒有上傳自己的數(shù)據(jù)，會(huì)使用默認(rèn)的demo數(shù)據(jù)繪圖。

3.4?下載

首先，挑選自己想要的格式有png，jpg和pdf供選擇，接著調(diào)整圖片的寬，高和分辨率（注：這里的寬高比會(huì)反饋到左上的繪圖區(qū)），最后點(diǎn)擊“Download”下載按鈕。

更多選項(xiàng)里，可以手動(dòng)拖拽調(diào)整圖片大小，也可以在下方的輸入框內(nèi)直接輸入想要的大小，支持下載PNG，PDF，SVG，JPEG，BMP，EPS，TIFF等多種格式。

4. PCA結(jié)果解讀

PCA是主成分分析的PC1和PC2的結(jié)果，橫縱坐標(biāo)分別為前兩個(gè)主成分，括號(hào)內(nèi)的百分比為該主成分能解釋的變量的百分比。PCA得分圖能將對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組樣本區(qū)分開。在PCA圖中，如果樣本之間聚集在一起，說明這些樣本差異性??；反之樣本之間距離越遠(yuǎn)，說明樣本之間差異性越大。不同顏色的散點(diǎn)表示不同實(shí)驗(yàn)分組的樣本。

5.BioLadder云平臺(tái)

網(wǎng)址：https://www.bioladder.cn/

BioLadder目前上線了生物學(xué)分析最常用的50多個(gè)模塊，主要包括以下四類：

數(shù)據(jù)可視化：箱線圖，南丁格爾玫瑰圖，韋恩圖，UpSet圖，餅圖，詞云圖，核密度圖，小提琴圖，弦圖，柱形圖等

組學(xué)數(shù)據(jù)分析：序列的多重比對(duì)，表達(dá)數(shù)據(jù)的CV曲線圖，PCA，T-SNE，熱圖，相關(guān)性熱圖等，趨勢(shì)分析的mFuzz，差異分析的火山圖，富集分析的氣泡圖，修飾位點(diǎn)上下游模體分析的seqLogo，Motif熱圖等

功能分析：GO弦圖，相互作用網(wǎng)絡(luò)圖，富集分析

數(shù)據(jù)預(yù)處理：歸一化，補(bǔ)值，F(xiàn)DR校正，長(zhǎng)寬表互換等

好了PCA圖的繪制就到這里了，后續(xù)大家想要了解什么內(nèi)容可以給我們?cè)u(píng)論反饋，我們會(huì)根據(jù)大家的意見持續(xù)更新。我們歡迎您以任何方式提出您的優(yōu)化意見，使BioLadder平臺(tái)成為廣大科研工作者的生物信息分析首選平臺(tái)！

青蓮百奧可提供一站式蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、多組學(xué)聯(lián)合分析等科研服務(wù)。青蓮百奧在整體實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方面經(jīng)驗(yàn)豐富，界內(nèi)最全的Bioactive Database、NeuroPedia Database，專業(yè)分析軟件Peaks，海歸坐鎮(zhèn)生信分析團(tuán)隊(duì)，助您在科研道路上乘風(fēng)破浪，沖擊高水平文章。

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