1.?背景介紹
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化分析的技術(shù)，這種方法可以有效的找出數(shù)據(jù)中最“主要”的元素和結(jié)構(gòu)，去除噪音和冗余，將原有的復(fù)雜數(shù)據(jù)降維，揭示隱藏在復(fù)雜數(shù)據(jù)背后的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)。其優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單且無(wú)參數(shù)限制。通過(guò)分析不同樣品OTU（97%相似性）組成可以反映樣品間的差異和距離
工具鏈接：http://www.cloud.biomicroclass.com/CloudPlatform/SoftPage/PCA
2.?操作方法
2.1.?上傳矩陣表格文件
可以選擇輸入文件或手動(dòng)輸入兩種上傳數(shù)據(jù)的方式，云平臺(tái)支持的格式為txt格式的二維矩陣文件，示例文件如下。第一列為基因ID，第一行為樣本名，每一列對(duì)應(yīng)的為這個(gè)樣本對(duì)應(yīng)基因經(jīng)過(guò)歸一化后的表達(dá)量。將這個(gè)矩陣文件上傳到“1.?上傳矩陣表格文件”
1.1.?參數(shù)選擇
可選參數(shù)包括是否顯示樣本名、是否歸一化和是否按分組繪圖三種，選擇不同的參數(shù)，繪制圖片的顯示效果也不同。
默認(rèn)參數(shù)是：進(jìn)行歸一化、不顯示樣本名和不按分組繪圖
1.1.1.?不按分組繪圖，直接點(diǎn)擊“提交”即可
1.1.2.?按分組進(jìn)行繪圖
這一步可以選擇手動(dòng)輸入或者上傳文件，可以選擇是否繪制分組圈，示例文件格式如下圖，第一列為樣品名，第二列為分組編號(hào)。上傳文件后點(diǎn)擊“提交”即可。
1.2.?查看任務(wù)
提交任務(wù)后，點(diǎn)擊界面右側(cè)的“PCA歷史任務(wù)”模塊，可以看到任務(wù)編號(hào)、提交時(shí)間、結(jié)束時(shí)間和狀態(tài)。
通過(guò)點(diǎn)擊界面“我的任務(wù)”可以查看任務(wù)編號(hào)、軟件名稱和狀態(tài)等信息，點(diǎn)擊任務(wù)編號(hào)，即可查看分析結(jié)果。
在任務(wù)詳情界面，展示的是任務(wù)參數(shù)、結(jié)果文件列表和在線調(diào)整圖片3個(gè)區(qū)域，提供結(jié)果文件下載和圖片調(diào)整功能。
2.?示例圖片
根據(jù)設(shè)置的不同參數(shù)會(huì)產(chǎn)生不同的示例圖片，下方圖片僅供參考
3.?結(jié)果文件列表
結(jié)果文件包括PCA結(jié)果圖、PCA值表格和特征向量矩陣表格，其中PCA結(jié)果圖可以根據(jù)參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整
