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我有一个包含 47,303 个探针和 6 个样本处理时间点的微阵列。

它们在一个大矩阵中：

dim(microarray)

47303 6

我做了以下事情：

pca <- prcomp(x = t(microarray), scale. = T, center = T)

使用 ggplot2 我可以使用以下代码可视化 PCA：

pca.data <- data.frame(micro_9a = rownames(pca$x),
                       X = pca$x[,1],
                       Y = pca$x[,2])

colnames(pca.data) <- c("Induction",
                        "X",
                        "Y")

ggplot(data = pca.data,
       aes(x = X, y = Y)) +
  geom_text(label = pca.data$Induction) +
  geom_point(aes(color = Induction), size = 50, alpha = 0.4) +
  labs(x = "PC1 (35.66%)",
       y = "PC2 (26.50%)",
       title = "Principle Component Analysis of the TCP4 microarray") +
  theme_few()

ggplot2 生成的 PCA 可视化

我想使用 ggbiplot 生成信息量更大的可视化，如下所示：https ://datacamp.com/community/tutorials/pca-analysis-r 。

如果我使用 ggbiplot 使用以下代码执行此操作：

ggbiplot(pca, scale = 1, obs.scale = 1, 
         varname.abbrev = T, var.axes = F,
         pc.biplot =TRUE, circle = TRUE,
         ellipse = T)

我得到以下图表：

基本 PCA 图

但是，如果我这样更改一个设置var.axes = T：

g <- ggbiplot(pca, scale = 1, obs.scale = 1, 
              varname.abbrev = T, var.axes = T,
              pc.biplot =TRUE, circle = TRUE,
              ellipse = T)

然后我得到以下空白图：

空白的红色图表

任何人都可以帮我解决这个问题吗？

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