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[软件使用] Origin 也能做主成分分析?

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    发表于 2018.7.26 09:14:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
    最早了解到主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是在一位师兄的毕业答辩上,当时听得是云里雾里,一头雾水。其实,主成分分析是因子分析的一种常用方法,主要目的是为了减少变量数目,也就是降维。

    在高通量测序中,主要基于基因表达量、种群丰度等进行样本的聚类,下图是一篇客户文章的基于表达量的PCA结果。



    (Plant biotechnology journal, 2018)

    那么该如何进行主成分分析呢?今天为大家介绍如何用Origin进行分析并完成散点图的绘制。

    数据准备

    本文所用的数据是OmicShare PCA分析工具的示例文件(如下图),大家可随意下载练习(http://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/pca)。



    示例为6个样本的1300多个基因的表达量数据,接下来需要做得是把每个样本的对应的1300多个数据用2个数据表示,降到2维后,就可用二维的散点图展示。

    这里每个基因的名称视作1个变量,因此需要对数据进行手动转置,为了分组着色,在前面加1列分组数据,如下图(Sheet1 →Sheet3)。然后打开Origin,将数据粘贴到Origin的表格中。



    对于这一点OmicShare的 PCA工具就显得智能和方便多了,直接上传数据,点提交任务就好啦。 分析作图 点窗口右侧的Apps,在弹出的窗口中点今天要用的PCA插件。



    然后选择输入数据(Input data),具体方法如下图,注意这里的数据添加小技巧。


    在绘图设置中这里选2D的散点图,如下图,当然你也可以选3D的散点图(使用3个主成分),点OK 即可完成分析和作图。如果样本较多,也可以选择显示置信区间椭圆(Show Confidence Ellipse)。



    双击Score Plot中的图表,放大散点图,然后就可以对图表进行个性化调整,比如改变标记的形状、颜色、大小,显示数据标签等。



    最终的的效果如下:



    APP安装

    Origin的强大之处在于具有很多官方的拓展工具(Apps),安装方法与之前介绍的Google Map Import、Heat Map Dendrogram等一样,只要将.opx的文件拖拽到打开的Origin界面即可完成安装,注意最好安装Origin 2017之后的版本。

    本文用到的PCAC插件和示例数据已经上传到论坛,(戳这里)可以下载。

    关于PCA分析,更详细的教程请查阅周老师的帖子《Omicshare tools——二维PCA分析使用教程》

    拓展阅读

    《群体结构图形三剑客——PCA图》

    参考文献

    Guo J, Qi J, He K, et al. The Asian cornborer Ostrinia furnacalis feeding increases the direct and indirect defense ofmid‐whorl stage commercial maize in the field[J]. Plant biotechnologyjournal, 2018.
             
    本文作者:基迪奥莫北

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    棒棒哒!
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    发表于 2018.7.31 15:01:35 | 显示全部楼层
    学习了!!
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     楼主| 发表于 2018.8.1 09:59:36 | 显示全部楼层
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    发表于 2019.7.29 11:49:36 | 显示全部楼层
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    发表于 2019.7.30 15:10:56 | 显示全部楼层
    好像需要PCA的包
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