用前必读
1,输入数据格式(标题、行、列)必需与示例一致,请仔细看右侧说明和示例,标能缺,不能有中文,特殊符号等
2,推荐使用excel调整数据(wps不行),然后拷贝粘贴到输入框
3,修改文字字体,图例位置,处理文字截断等图片编辑,请参考inkscape实操
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主成分分析(PCA)


简介
主成分分析(Principal components analysis,PCA)利用正交变换对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换,从而投影为一系列线性不相关变量的值,这些不相关变量称为主成分(Principal Components)。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常情况下,这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构,从而更好的解释数据的变量的方法。
数据说明 矩阵形式,第一列为样品名,第二列为组名(不能为纯数字),第3及以后列为变量。图中坐标轴Dim1和Dim2为第一、第二主成分(即潜在变量对差异的解释率);点代表样品(individuals),不同颜色表示不同分组。调用:factoextra 包
生物医学常见应用
Sympathetic axonal sprouting induces changes in macrophage populations and protects against pancreatic cancer. Fig4h
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1)如何作图?
1,准备作图数据;2,用excel打开数据,调整为示例格式;3,将调整后的数据粘贴到输入框;4,选择参数;5,提交出图

2)为什么不出图?
程序对输入格式有严格要求。请务必仔细查看右侧说明及示例数据

3)如何引用?
640+篇google学术,490+篇知网学术引用
请使用原生R包,Python包进行引用,或使用如下格式(推荐直接写网址)
Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 30 July 2022), a free online platform for data analysis and visualization.

4)交流群/公众号