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Tentative houleuse d'interprétation de l'ACP

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thaaoblues 2024-12-27 22:45:23 +01:00
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Projet.Rmd
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@ -278,6 +278,9 @@ fviz_pca_var(res_pca,axes=c(1,2),label="none")
``` ```
Contexte : les relevés aux heures sont décrits par les gènes ( les gènes sont considérés comme les variables). Contexte : les relevés aux heures sont décrits par les gènes ( les gènes sont considérés comme les variables).
- les genes proches d'un axe sont très représentés par celui-ci
- les genes dont l'angle entre eux est petit sont corrélés entre eux
#### Dire : Ce coté on voit bien qu'on est plus ce type de gènes et vers le haut c'est plutot ce type là etc... #### Dire : Ce coté on voit bien qu'on est plus ce type de gènes et vers le haut c'est plutot ce type là etc...
## ON EST SENSE VOIR UN TRUC IMPORTANT D'APRES LA PROF MAIS JE VOIS RIEN ## ON EST SENSE VOIR UN TRUC IMPORTANT D'APRES LA PROF MAIS JE VOIS RIEN
### interprétation globale du couple de graphes ### interprétation globale du couple de graphes
@ -288,18 +291,19 @@ Il n'y a pas de tendance particulière sur la direction selon l'axe 2 des flèch
Le traitement 1 est entièrement groupé sur des valeurs très negatives de l'axe 1. On remarque dans ce groupement la présence des T3 et T4 à la première heure de relevés d'expression des gènes. Le traitement 1 est entièrement groupé sur des valeurs très negatives de l'axe 1. On remarque dans ce groupement la présence des T3 et T4 à la première heure de relevés d'expression des gènes.
axe 1: force du changement d'expression : si on sur-exprime/sous-exprime de beaucoup ( genre 0=>5) ou pas, polarisation ?
### hypothèses sur la signification axe 2 : vers le haut => ça va changer d'expression bientot, vers le bas => ça se stabilise ( donc les genes pointant vers le haut changent d'expression, et ceux vers le bas ont tendance à rester plutot pareil )
- qu'est-ce qu'ils ont en commun ces gènes polarisés qui pourrait décrire ces relevés aux différentes heures et les différents traitements #### On remarque que les traitements ne sont pas du tout décris de la même manière selon les horaires mais il y a une régularité d'apparition dans chaque tranche horaire.
- Dim 1 gènes qui varient progressivement et ceux qui varient rapidement ?? T1 prendrait ceux qui varient rapidement car de tout manière il ne les fait pas varier ? T2 et T3 p ?
En ayant en tête les histogrammes de l'analyse descriptive, on pourrait y voir un axe représentant l'expression : les valeurs négatives portent les gènes dont l'expression relative est généralement sous-exprimée est les positives ceux généralement sur-exprimés. ### hypothèses sur la signification : qu'est-ce qu'ils ont en commun ces gènes qui pourrait décrire ces relevés aux différentes heures et les différents traitements
On comprendrai alors que T1 fais se sous-exprimer le peu de gènes qu'il touche ? chelou ya à peu près autant de sous que de sur pour T1
En ayant en tête les histogrammes de l'analyse descriptive, on pourrait y voir un axe représentant l'expression : les valeurs négatives portent les gènes dont l'expression relative est.
En regardant le graphe des individus (résultats aux heures de relevés), on a effectivement les heures groupées à des valeurs negatives de l'axe 1 correspondant aux relevés du traitement 1 qui, souvenons-nous toujours des histogrammes, ne change l'expression relative que de très peu de gènes. En regardant le graphe des individus (résultats aux heures de relevés), on a effectivement les heures groupées à des valeurs negatives de l'axe 1 correspondant aux relevés du traitement 1 qui, souvenons-nous toujours des histogrammes, ne change l'expression relative que de très peu de gènes.
@ -312,7 +316,7 @@ En regardant les individus, on observe que plus l'heure est tardive, plus ils te
### afin de visualiser les corrélations des variables intiales avec toutes les méta-variables ### afin de visualiser les corrélations des variables intiales avec toutes les méta-variables (pas trs utile on a déjà le cercle)
```{r fig.height=18} ```{r fig.height=18}
corrplot(res_pca$var$cor[1:50,],method="ellipse", type="lower", bg = "lightgrey") corrplot(res_pca$var$cor[1:50,],method="ellipse", type="lower", bg = "lightgrey")
``` ```