Análise de componentes principais

RNA-Seq com Bioconductor em R

Mary Piper

Bioinformatics Consultant and Trainer

Exemplo de PCA

RNA-Seq com Bioconductor em R

Análise de componentes principais (PCA): Teoria

PCA com 2 amostras

RNA-Seq com Bioconductor em R

Análise de componentes principais (PCA): Teoria

PC2

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Análise de componentes principais (PCA): Teoria

Influência dos PCs

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Análise de componentes principais (PCA): Teoria

Influência da PCA

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Análise de componentes principais (PCA): Teoria

Influência da PCA

Sample1 PC1 score = (4 * -2) + (1 * -10) + (8 * 8) + (5 * 1) = 51
Sample1 PC2 score = (4 * 0.5) + (1 * 1) + (8 * -5) + (5 * 6) = -7 

Sample2 PC1 score = (5 * -2) + (4 * -10) + (8 * 8) + (7 * 1) = 21
Sample2 PC2 score = (5 * 0.5) + (4 * 1) + (8 * -5) + (7 * 6) = 8.5
RNA-Seq com Bioconductor em R

Valores das amostras na PCA

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exemplo de PCA

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Análise de componentes principais (PCA): Teoria

# Plot PCA 
plotPCA(vsd_wt, intgroup="condition")

pca_DESeq2

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Vamos praticar!

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