PCA 对不同时间点的控制和处理数据进行复制 [关闭]

Question

我是 PCA 的新手，所以我很困惑。我有一个包含 12 个样本的数据，其中 6 个是对照，6 个是经过处理的。每个对照和处理有2个时间点，每个时间点3个重复，总共12个样本。

我的数据如下所示：

                           C21 C22  C23 C41 C42 C43 T21 T22 T23 T41 T42 T43
ENSG00000000003        660  451 493 355 495 444 743 259 422 204 149 623

ENSG00000000005           0 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0

ENSG00000000419         978 928 1161 641 810807 1265 361 998 326 239 1055

ENSG00000000457        234 248 444  192 218 326 615 122 395 134 100 406

ENSG00000000460    1096 919 1253 693 907 1185 1648 381 1119 422 269 1267

现在我想对这些数据进行 PCA，显示每个基因、对照样本的点和处理样本的点（计算对照和处理基因之间的欧几里德距离）。前六个样品应作为控制点，后六个样品应作为处理。 注意：我需要将基因绘制在 PCA 图上，用于对照和处理样本（不是它自己的样本）。

我做了 PCA 区域，但它获取了所有数据并为每个基因给出了一个点，而不是单独的控制点和每个基因的处理点。我该如何处理？有人可以帮忙吗？

Answer 1

DF <- read.table( text = "   C21 C22  C23 C41 C42 C43 T21 T22 T23 T41 T42 T43
                  ENSG00000000003        660  451 493 355 495 444 743 259 422 204 149 623
                  ENSG00000000005           0 0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
                  ENSG00000000419         978 928 1161 641 810 807 1265 361 998 326 239 1055
                  ENSG00000000457        234 248 444  192 218 326 615 122 395 134 100 406
                  ENSG00000000460    1096 919 1253 693 907 1185 1648 381 1119 422 269 1267", header = TRUE)

只需在 PCA 之前重新排列输入数据。控制观察和治疗观察应该在彼此之下。

DFc <- DF[, 1:6] 
DFt <- DF[, 7:12]

names(DFc) <- gsub("[[:alpha:]*]", "", names(DFc))
names(DFt) <- gsub("[[:alpha:]*]", "", names(DFt))
rownames(DFt) <- paste0(rownames(DFt), "_t")

DF1 <- rbind(DFc, DFt)

summary(pca <- princomp(DF1))

biplot(pca)

请注意，此答案不支持您的统计方法，仅回答编程问题。