基于悟空云平台的蛋白质组和代谢组数据分析（九 统计分析.之.主成分分析）

本系列的基本逻辑路线：原始数据由来--->原始数据获取--->搜库获得表格数据--->表格数据分析（数据质量控制-->单元多元统计分析-->富集分析等等）。所以建议刚看的伙伴们从第一回看起。

后续所使用的分析工具主要是由本人亲手编写的“悟空云平台”，也不要忘了本平台的金牌赞助商---Omicsolution（http://www.omicsolution.com/），也请大家多多支持该司的业务。

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请大家关注转发，欢迎更多的小伙伴“入坑”，这个领域需要你的力量~~

往期回顾：

其背后的逻辑就是，同一组处理下的每一个生物学重复中，蛋白质、代谢物亦或基因表达量应该相近，那么在这种得分图中，他们应该离的比较近，并且不同组之间相距应该比较远。这样的话，才说我们的实验数据结果相对比较好。比如一个控制组和给药组的数据，如果在这种图中，不同组的样本交叉混合在一起了，很有可能说明：

1. 实验过程人员操作不严谨？样本搞混淆了？

2. 加的药根本没有任何用？药品买的是假货？

3. 数据处理过程不恰当？

4. 数据处理方法没有选择合适？

5. ......

这些有可能的问题都值得我们反思一下。所以，这也是我们在做代谢组数据分析时，用Quality Control（QC）的样本，来评价数据质量（比如批次效应处理的情况）的一种形式：

那么在悟空云平台怎么做呢？

首先，还是用电脑打开官网：http://www.omicsolution.org/wu-kong-beta-linux/main/，在“功能圈”的“统计分析”模块中，找到“PCA分析”：

其次，打开对应的模块：

还是那样，如果你不导入你自己的数据，这里给出的就是示例数据，你的数据形式应该跟示例数据保持一致。现在假设我们导入自己的数据（前几回那个细胞的数据，应该都还记得吧~~）：

然后，我们就要根据我们这个数据情况来简单设置下参数了，前面说这个，这个数据是有4种细胞，也就是4组，每一组生物学重复3次。所以这里的参数设置应该如下：

再次强调一点：这里，我们的样本有4组，所以类别名称应该有4个，颜色应该也选中4个！

最后就是点击对应的结果按钮，结果就直接算出来：

1. 碎石图：

该图展示每一个主成分占比的分布情况。

2. 2维得分图：

这个就是我们经常在文献里面看到的图形形式。

3. 载荷结果和得分结果表格：

这里的载荷表格给出的是一种系数，反映的是每一个蛋白质与主成分的相关性，这也是画后面载荷图以及载荷网络图的数据来源。主成分得分结果就是每一个样本在每一个主成分中的得分值，前两列数值也就是用来画上面说的得分图。不过这里多说一句，二维得分图，我们经常看到的是用第一主成分和第二主成分的得分来画，但是不说一定就要用这两个，这个表中，任何2列都可以用来画那种得分图，或者3列来画3维图！

4. 载荷图：

这里需要注意的是，当导入的数据量比较大时，也就是行数太多，这里会给一个提示，说的是，在计算的过程中，计算比较耗时:

如果你不介意多等一会，那么就勾上下面的选项（导入的数据越多，需要计算的时间越长），比如数据比较多的时候，给出的图是这样的：

是的，你没有看错，就是这样一坨，其表达的意思就是越红表示该蛋白质对主成分的贡献（或者相关性）越大~~所以当数量比较大的时候，这种图的可读性几乎就没有了。不过还是看你个人喜好。

当数据量少一点时：

是不是就容易看一些！~

5. 载荷网络图：

这个跟载荷图表达的意思一样，就是另外一种表达形式而已，所以当数据量比较多的时候，也会给一个提示：

如果你不介意，最后算出来的结果大体像这样子：

可读性也不高，中间的每一个白点就表示一个主成分，外面一圈就是每一个蛋白质，越红色表示越正贡献（或者正相关），越蓝表示越负相关。

当数据量少一些时：

结果显示稍微清晰一些~~

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这就是做PCA分析常用的一些结果展现。当然，PCA的用处远不止我上面说的这些，基于PCA的方法（亦或是奇异值分解）延伸的其他的方法也不少。以后有机会咱们再聊其他的，至少现在这些基本的，常用的咱们要掌握好。

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PCA分析是一种无监督方法，不预先考虑类别标签。那么有没有预先就考虑类别标签的方法呢？！是有的，咱们下回继续聊。

预知后事如何，且听下回唠嗑~~

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让人人都方便分析自己的数据！本人致力于打造一款国内较为实用的数据分析云平台(http://www.omicsolution.org/wu-kong-beta-linux/main/)，为广大国内有需求的小伙伴提供帮助，也感谢大家关注转发，以求帮助更多的人，谢谢

关注一下又不会怀孕，哈哈。。。

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