pca百分比取多少比较好_PCA分析

最新推荐文章于 2025-05-20 09:21:37 发布
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PCA分析基于FPKM矩阵，输出包括样品在各主成分的位置、贡献度、解释百分比和散点图。PCA图可用于展示不同样品间的相似性，样本数量影响分析结果的准确性。选择合适的主成分百分比有助于理解数据的大部分变异。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

输入：

1、FPKM矩阵(FPKM Matrix)。

示例：

T4    T5    T6    T7    T8    T9

BM590_A0001         390.11      379.54      386.52      288.73      372.47      327.73

BM590_A0002         350.06      310.51      328.78      175.32      249.21      210.62

BM590_A0003         222.52      219.54      209.39      174.45      97.20        240.38

BM590_A0004         406.46      494.13      414.62      825.09      2678.41    555.67

BM590_A0005         605.70      755.09      643.55      1184.73    2980.14    568.58

BM590_A0006         306.72      311.16      351.08      282.26      204.19      310.56

……

2、样品分组信息表(可选)。

示例：

T4     group1

T5     group1

T6     group1

T7     group2

T8     group2

T9     group2

输出：

1、pca.sites.txt：记录了样品在各个维度上的位置，用于作图的数据。对PC1和PC2作散

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