可视化批次效应
在嗅觉干细胞实验中，共有 7 种处理，每种处理有 4 个重复，总计 28 个样本。然而，这 28 个样本是在 4 个不同的批次中处理的。处理效应是生物学上感兴趣的信号，而批次效应属于技术噪声。请使用降维方法，判断这两类效应中哪一个对基因表达数据的影响更大。
本练习是课程的一部分
在 R 中使用 limma 进行差异表达分析
练习说明
已在您的工作区加载包含嗅觉干细胞数据的 ExpressionSet 对象 eset。
使用
plotMDS绘制主成分图。按样本所接受的处理进行标注，并将gene.selection设为"common"。重新可视化主成分，这次按样本的批次进行标注。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Load package
library(limma)
# Plot principal components labeled by treatment
___(eset, labels = pData(eset)[, "___"], gene.selection = "___")
# Plot principal components labeled by batch
___(eset, labels = pData(eset)[, "___"], gene.selection = "___")