生信分析FAQ彙總
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在主成分分析（PCA）中，"主成分"是資料集中的正交線性組合，它們依次捕獲了資料的最大方差。 1.第一個主成分捕獲了資料中的最大方差。 2.第二個主成分捕獲了剩餘資料中的最大方差，且與第一個主成分正交。 3.依此類推，直到捕獲所有的方差或達到所需的主成分數量。 每個主成分都有與之關聯
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• 主成分分析後可不可以將用各個主成分的得分作為自變數與因變數進行迴歸分析？
主成分分析後可以使用主成分得分作為自變數與因變數進行迴歸分析。這種方法可以降低資料的維度，減少自變數之間的相關性，並提高迴歸模型的穩定性。然而，在解釋主成分得分與因變數之間的關係時，需要謹慎考慮主成分得分的含義。 百泰派克生物科技--生物製品表徵，多組學生物質譜檢測優質服務商 相關服務
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• 請問主成分分析中自變數可以既包括連續性變數也包括分類變數嗎？
主成分分析（PCA）最初是為連續性變數設計的。當你的資料中同時包含連續性變數和分類變數時，直接進行PCA可能會導致問題。這是因為PCA依賴於計算協方差或相關性矩陣，而分類變數（尤其是名義尺度的變數）不能直接提供有效的協方差或相關性資訊。 但是，有一些方法可以在包含分類變數的資料集上進行PC
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• 主成分分析後，有一個成分只有一個指標應該怎麼處理，這個指標需要剔除嗎？
當進行主成分分析後，如果某個主成分只有一個變數對其貢獻較大，而其他變數對該主成分的貢獻較小，我們可以考慮剔除這個主成分。這樣做的目的是避免過度依賴單個變數對整體分析結果的影響，以保證主成分分析的結果更加全面和準確。 在決定是否剔除主成分時，還需要綜合考慮其他因素，如資料的可解釋性、主成分的
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是的，如果主成分分析（PCA）只提取了一個主成分（或被稱為“因子”），那麼你可以認為它是資料中的一個主要維度，該維度捕獲了資料中最大的方差。這意味著這一個主成分概括了資料中的主要變化模式或趨勢。 提取單一的主成分在某些場合下是有意義的，尤其是當該主成分解釋了資料中大部分的方差時。然而，決定
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在完成主成分分析（PCA）後，資料已經被轉換到了由主成分定義的新的座標系統中。在處理這些主成分資料時，我們可以採取以下幾個步驟： 1.選擇主成分的數量： 基於方差解釋的累積百分比或特定的需求，選擇你想保留的主成分數量。通常，我們希望選擇那些能解釋大部分方差的主要主成分。 2.建立得分矩陣
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和因子分析（Factor Analysis）是常用的多變數資料分析方法，它們都可以應用於總體資料或樣本資料。具體應用的選擇取決於研究的目的和資料的性質。 在總體資料分析中，它們可以提供總體水平上的資訊和關係；在樣
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KEGG分析後，你會得到一個表格和通路圖： 1.KEGG通路表格基本資訊： Pathway Name: 該列顯示通路的名稱，即通路描述。 Pathway ID: 該列為每個通路提供一個獨特的識別符號，例如hsa04110（代表人類細胞週期通路）。 p-value: 這是統計測試的結果，表
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KEGG圖是基因組、代謝組和訊號傳導網路的視覺化表示。它由節點和邊組成，節點代表基因、化合物或反應，邊代表它們之間的關係。 1.解讀KEGG圖的節點： 節點可以是基因、代謝物或反應。瞭解節點的含義和功能是分析KEGG圖的關鍵。 對於基因節點，可以查詢其註釋資訊，瞭解其命名、功能和調控機制
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在KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）上找某一物種的代謝通路可以按照以下步驟進行： 1.開啟KEGG網站（https://www.kegg.jp/）並選擇"Pathway"選項卡。 2.在搜尋框中輸入你感興趣的物種名稱，比如人類（Hom
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