pca百分比取多少比较好

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作散点图，则PC1为x轴，PC2为y轴。

2、pca_rotation.txt：记录了每个基因对各主成分的贡献度。

3、pca_importance.txt：记录了各维度解释结果的百分比。如果PC1值为50%，则表示PC1的差异可以解释全面分析结果的50%。

4、pca_plot.pdf : PCA分析图

示例：

PCA分析图(不提供分组文件)。

PCA分析图(提供分组文件)。不同分组的样品以不同的颜色标识。

注：PCA 分析基于每个样品中全部基因的表达信息，图中每个点代表了一个样本。两点之间在横、纵坐标上的距离，代表了样品受主成分(PC1 或 PC2)影响下的相似性距离；样本数量越多，该分析意义越大；反之样本数量过少，会产生个体差异，导致PCA分析成图后形成较大距离的分开。

分析模块引用R语言(v3.2.1)中的PCA统计和分析函数进行数据运算和做图。

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