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文檔簡介

主成分分析圖

(PrincipalComponentAnalysis)

2021.12.12在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關(guān)的變量（或因素），因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。但是，變量個數(shù)太多就會增加課題的復雜性。變量之間有一定相關(guān)關(guān)系。通過正交變換將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，新變量盡可能保持原有的信息。就是對數(shù)據(jù)進行降維處理，轉(zhuǎn)換后的這組變量叫主成分。背景參考文獻：Investigationoflongnon‐codingRNAexpressionprofilesinpatientswithpost‐menopausalosteoporosisbyRNAsequencing.ExpTherMed.

2020Aug;20(2):1487-1497.doi:10.3892/etm.2020.8881.分分合合不同類型的樣本分開；相同類型的樣本聚集。參考文獻：ComprehensiveAnalysisofAutophagy-AssociatedlncRNAsRevealPotentialPrognosticPredictioninPancreaticCancer.FrontOncol.

2021;11:596573.doi:

10.3389/fonc.2021.596573Theprincipalcomponentsanalysisshowedthatthehigh-riskandlow-riskgroupsweredividedintotwoobviousdistributionpatterns.ThePCAplotshowedclearseparationbetweenCTRLandAFB1treatedgroups.參考文獻：RNA-SeqProfilingRevealsNovelHepaticGeneExpressionPatterninAflatoxinB1TreatedRats.2013Apr22;8(4):e61768.

doi:10.1371/journal.pone.0061768.

參考文獻：ASimpleGuidelinetoAssesstheCharacteristicsofRNA-SeqDataBiomedResInt.

2018Nov4;2018:2906292.doi:10.1155/2018/2906292.DifferentialRNA-seqqualityHeterogeneoustranscriptomesduetothedifferentcellpopulations

參考文獻：ASimpleGuidelinetoAssesstheCharacteristicsofRNA-SeqDataBiomedResInt.

2018

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