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0.68circle = 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

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