用前必读
1,使用输入检查工具检查输入数据,默认仅支持英文字符(部分模块除外)
2,使用excel存储并调整数据(wps不行),然后再粘贴到输入框
3,使用SVG图片编辑器修改文字、字体,图例位置,处理文字截断等,参考inkscape实操
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PCA在线绘图操作步骤

主成分分析(PCA)

简介
主成分分析(Principal components analysis,PCA)利用正交变换对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换,从而投影为一系列线性不相关变量的值,这些不相关变量称为主成分(Principal Components)。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下,这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构,从而更好的解释数据的变量的方法。
数据说明
1)若行为样品,列为特征(例如基因):第一列为样品名,第二列为组名,第3及以后列为特征。图中坐标轴Dim1和Dim2为第一、第二主成分(即潜在变量对差异的解释率);点代表样品(individuals),不同颜色表示不同分组。调用:prcomp计算PCA,FactoMineR包绘图。
2)若行为特征(例如基因),列为样品:第一行为样品名,第二行为组名,第3及以后行为特征。
该包默认对数据进行scale转化。
论文例子
[Nature communications] Sympathetic axonal sprouting induces changes in macrophage populations and protects against pancreatic cancer. Fig4h
输入 示例数据
输出

1)如何作图?
1,准备作图数据;2,用excel打开数据,调整为示例格式;3,将调整后的数据粘贴到输入框;4,选择参数;5,提交出图
2)为什么不出图?
对输入数据格式有严格要求。请观看输入框上面的视频介绍,并仔细阅读右侧说明,示例数据。
3)如何引用?
1500+篇google学术,1000+篇知网学术引用
请使用原生R包,Python包进行引用,或使用如下格式(推荐直接写网址)
Method: Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Jul 2023), an online platform for data analysis and visualization.
Acknowledgement: We thank Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd. (https://www.bioinformatics.com.cn, last accessed on 10 Jul 2023) for providing data analysis and visualization support.