小姐姐告诉你2秒钟的PCA图2分钟就能学会| 生信快闪

最近我们推出了一系列小姐姐专题微信稿，在后台收获了很多留言。在开始今天的专题之前我们先来介绍我们的小姐姐——吕枫烨同学。

她于2016年加入联川生物，从事生物信息分析工作已经超过3年，目前是联川生物云平台的负责人之一。擅长R语言和各种统计做图分析。日常工作除了搭建云平台和售后外，还是R语言培训的主力讲师之一，编写各种教材和培训材料有几万字。你们现在拿到的结题报告里，95%的图都是用她写的代码画的，是不是很厉害呢？

云工具地址：http://www.lc-bio.cn/overview/32?tools=PCA_16s_V3.0

分析需求

在进行微生物组的PCA分析时，有时会出现变量少于样本数的情况，如下示例文件。对于这种情况，PCA分析一般会报错，联川云工具针对这种情况开发了微生物组PCA，当变量少于样本数时自动转换算法，从而进行PCA分析。

输入文件如图，变量少于样本数的意思就是，行数少于列数。一列对应图上的一个点：注意把您要展示的信息放在列的位置，如果在行的位置上，直接在excel表格中做一个“转置”处理即可。

分析步骤

图片解读PC1、PC2等都是实际不存在的东西，它是在空间中找到一个平面，所有点到这个平面的距离之和最短，如图就是这个平面，图上的点就是空间中的点在这个平面上的投影。同理，点也可以投影到一条线（一个维度）上，如PC1。根据贡献度大小降序排列就分成了PC1、PC2......。贡献度指这个维度对于数据整体的解释能力。由于做了降维处理，势必损失掉一部分信息，保留原数据特征信息越多的维度就是贡献度越大的维度，所以一般我们只观察PC1和PC2。图中的R值和P值分别用于计算组间相关性和差异显著性，专用于微生物组，如果不需要，可以在作图红框处选择“隐藏”

数据解读第一二列分别是分组和样本信息，后续列是每个维度的信息，列名记录了该维度的贡献度。表格中的数据就是它们在图上对应的位置，如，C_2样本的PC1是0.04，PC2是0.02，对应图上的代表C_2这个点的x轴坐标位置是0.04，y是0.02。


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