使用 prcomp 分組的 PCA 置信區間

Question

我正在進行 RNA-seq 分析，我對哪些基因驅動基因表達的組織特異性變異感興趣。 PCAs 在 RNA-seq 分析中很常見，但大多數軟件包（例如 DESeq2）僅將其用於 2D plot。 因此，我使用了 prcomp 和 fviz_pca_ind 來生成我的 2D plot，這樣我可以在之后進行更進一步的分析。 但是，由於輸入數據結構，我似乎無法將我的分組信息（即組織）包含在我的 prcomp object 中，因此無法對我的樣本進行顏色編碼或在我的組周圍生成置信區間。

套餐：

library(ggplot2)
library(factoextra)
library(Deseq2)

我從 DESeq2 object 的方差穩定轉換開始（抱歉，這是多長時間......）：

即使是子集，數據集也太大了-這是一個鏈接（希望這是可以接受的） https://drive.google.com/file/d/1Gtw5GUCAyBVr3MI6CpgsF4n81KZuq8WI/view?usp=sharing

還有我的 PCA 代碼（這實際上只是 DESeq2 中的 function）

####################################################################################################
# Principle component analysis - PRComp
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# set number of genes to include in PCA
ntop = 500

# calculate the variance for each gene
rv <- rowVars(assay(vst))

# select the ntop genes by variance
select <- order(rv, decreasing=TRUE)[seq_len(min(ntop, length(rv)))]

# perform a PCA on the data in assay(x) for the selected genes
tissue_pca <- prcomp(t(assay(vst)[select,]))

還有我的可視化代碼：

# Visualize samples on PC1 and PC2
fviz_pca_ind(tissue_pca,
            # col.var = ,
             palette = cbPalette,
             ellipse.type = "confidence",
             repel = TRUE,
             mean = FALSE) 

產生這個：

正如您將在 prcomp object 中看到的，沒有分組信息。 關於如何 1) 將此信息包含在 prcomp object 或 2) 將此信息合並到圖形代碼中的任何想法？fa

Answer 1

您的 dput 似乎有點大，但這是一個可重復的示例 - 只需添加habillage和 colors，您對 go 就很好了。

suppressPackageStartupMessages(invisible(
  lapply(c("DESeq2", "factoextra"),
         require, character.only = TRUE)))
set.seed(123)
dds <- makeExampleDESeqDataSet(n=5e3, betaSD=.8)
dds$group <- gl(4,3, labels = paste0("Group_", LETTERS[1:4]))
counts(dds)[, 1:3] <- as.integer(counts(dds)[, 1:3] *
  stats::runif(1.5e4, 0.8, 1.2))
vst <- vst(dds)
ntop = 500
rv <- rowVars(assay(vst))
select <- order(rv, decreasing=TRUE)[seq_len(min(ntop, length(rv)))]
tissue_pca <- prcomp(t(assay(vst)[select,]))

fviz_pca_ind(tissue_pca, 
  habillage = vst$group,
  palette = c("blue", "red", "cyan", "magenta"),
  ellipse.type = "confidence",
  repel = TRUE,
  mean = FALSE)

^{由reprex package (v0.3.0) 創建於 2020 年 8 月 5 日}