ggbiplot | 带箭头的主成分分析(PCA)图绘制

ggbiplot

本期素材来源还是上期NC中的图，因为图比较一般，就不放在CNS绘图系列了，简单介绍一下ggbiplot 的用法即可。

PCA

❝

「Title：」Molecular determinants of response to PD-L1 blockade across tumor types

「DOI：」https://doi.org/10.1038/s41467-021-24112-w

❞

绘制

# 安装和载入包
library(devtools)
install_github("vqv/ggbiplot")
library(ggbiplot)
# 使用内置数据演示
data(wine)
head(wine)

# PCA分析
wine.pca <- prcomp(wine, scale. = TRUE)
# 可视化
ggbiplot(wine.pca, # PCA结果
         choices = c(1,2), # 主成分选择
         obs.scale = 1, # 标准化观测值
         var.scale = 1, # 标准化变量
         var.axes = TRUE, #为变量画箭头
         groups = wine.class, 
         ellipse = TRUE, # 置信椭圆
         ellipse.prob = 0.95, # 置信区间，默认0.68
         circle = F) +  # 画相关圈(仅适用于当scale = TRUE和var.scale = 1时调用prcomp)
  scale_color_manual(values = c('#fb9b8e','#00ac4c','#70abd8'))+
  theme_bw() +
  theme(legend.direction = 'horizontal', 
        legend.position = 'top',
        legend.text = element_text(size = 14),
        legend.title = element_text(size = 16))
ggsave('pca.pdf',width = 5, height = 5)

PCA1

❝

不带箭头即为文章中的图。

❞

PCA2

示例数据和代码领取

点赞、在看 本文，分享至朋友圈集赞20个并保留30分钟，截图发至微信mzbj0002领取。

「木舟笔记2022年度VIP可免费领取」。

木舟笔记2022年度VIP企划

「权益：」

1. 「2022」年度木舟笔记所有推文示例数据及代码(「在VIP群里实时更新」)。

   data+code

2. 木舟笔记「科研交流群」。

3. 「半价」购买跟着Cell学作图系列合集(免费教程+代码领取)|跟着Cell学作图系列合集。

「收费：」

「99￥/人」。可添加微信：mzbj0002 转账，或直接在文末打赏。

往期内容

1. 即将满员！CNS图表复现|生信分析|R绘图 资源分享&讨论群！(内附推文合集)

2. 跟着 Nature Communication 学作图 | 热图+格子注释(通路富集相关)

3. R绘图 | 时间线热图

---

木舟笔记矩阵