主成分分析(PCA)





选择文件  示例文件



可选输入:


2:输入列的ID (二选一)


选择文件  示例文件


3:输入行的ID (二选一)



选择文件  示例文件





  任务完成后发邮件通知我

 使用一次消耗奥币数 2



功能:
将多个变量通过线性变换,筛选出数个比较重要的变量。


输入:

① 矩阵文件:文件为二维矩阵文件,第一行一般为样本,第一列为基因名。

② 列的ID:筛选用来做聚类分析的列,一般为样本名。如果不填即默认用上传矩阵文件中的全部列做聚类分析。列表中的每一行表示一个列名,且列名必须在矩阵文件中存在。

③ 行的ID:筛选用来做聚类分析的行,一般为基因名。如果不填即默认用上传矩阵文件中的全部行做聚类分析。列表中的每一行表示一个行名,且行名必须在矩阵文件中存在.


参数:

归一化:我们利用z-score进行数据的归一化,即将每个基因的表达量减去这个基因在所有样本中表达量的均值,然后除以其标准差。对数据进行归一化,可消除表达量异常高的基因的影响,减少数据间的“贫富差距”。我们推荐对数据进行归一化。


输出:

程序将输出主成分分析结果图


PCA分析的参数、结果和原理解读
选择矩阵文件:示例文件

输入需要分析的样本和指标

z13-15
z14-8
yh2
    
protein-5
POD-10
SOD-5
SOD-10
    

生物云平台

输出结果:


生物云平台