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北京蛋白質(zhì)組學(xué)——[BioLadder云平臺] 不編程怎么畫出常用的PCA圖！
大家好！我是BioLadder生物信息在線可視化云平臺的工程師小宇，今天我來給大家分享怎樣用BioLadder畫出常用的火山圖！
為感謝您對BioLadder的認可我們還有星爸爸同款收納包相贈哦！小宇先謝謝大家嘍！
mini收納包
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線性變換將數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標系統(tǒng)，使得任何數(shù)據(jù)點投影到一個坐標（一主成分）的方差很大，在二個坐標（二主成分）的方差為二大，以此類推。因此，主成分分析可以減少數(shù)據(jù)的維數(shù)，并保留對方差貢獻很大的特征。
本文我們就來討論一下PCA圖是如何繪制的以及如何對其進行解讀。
繪圖前數(shù)據(jù)準備
demo數(shù)據(jù)可以在
https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/PCA/PCA.rar下載。
PCA數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)來源一般是搜庫結(jié)果定量表。包含2個維度的數(shù)據(jù)，一般情況下，每一行是一個基因，每一列是一個樣本。
分組數(shù)據(jù)（可選）
行名的名稱和個數(shù)要和之前的PCA數(shù)據(jù)保持一致，列名為分組名稱，可以包含不止一個分組。
BioLadder生信在線云平臺在線畫PCA圖
不想寫代碼？可以用BioLadder生信云平臺在線繪制熱圖。網(wǎng)址：https://www.bioladder.cn/web/#/chart/13
上傳文件
點擊“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點擊查看按鈕可以查看自己的上傳的數(shù)據(jù)；
3點擊下載示例，可以下載demo數(shù)據(jù)；
4支持txt，csv，xlsx，xls四種格式；
調(diào)整參數(shù)
PCA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行繪制，否則按照基因進行繪制
是否畫橢圓：是否圍繞分組畫個橢圓（當分組內(nèi)重復(fù)《=2時，不能畫橢圓）
label字體大?。赫{(diào)整標記文字的大小
通用參數(shù)
坐標軸選項卡：可以調(diào)整坐標軸名字，刻度大小，方向，圖例位置大小等
顏色選項卡：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。
提交查看
上傳完數(shù)據(jù)，并調(diào)好參數(shù)后，點擊右上方“提交”按鈕，圖像會出現(xiàn)在左側(cè)。如果沒有上傳自己的數(shù)據(jù)，會使用默認的demo數(shù)據(jù)繪圖。
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：這里的寬高比會反饋到左上的繪圖區(qū)），點擊“Download”下載按鈕。
更多選項里，可以手動拖拽調(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。
PCA結(jié)果解讀
PCA是主成分分析的PC1和PC2的結(jié)果，橫縱坐標分別為前兩個主成分，括號內(nèi)的百分比為該主成分能解釋的變量的百分比。PCA得分圖能將對照組和實驗組樣本區(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，說明樣本之間差異性越大。不同顏色的散點表示不同實驗分組的樣本。
BioLadder云平臺
BioLadder目前上線了生物學(xué)分析很常用的40多個模塊，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，表達數(shù)據(jù)的CV曲線圖，PCA，T-SNE，熱圖，相關(guān)性熱圖等，趨勢分析的mFuzz，差異分析的火山圖，富集分析的氣泡圖，修飾位點上下游模體分析的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，補值，F(xiàn)DR校正，長寬表互換等
https://www.bioladder.cn/搜索
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)容可以給我們評論反饋，我們會根據(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平臺成為廣大科研工作者的生物信息分析平臺！
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