主成分图（biplot）的目的是什么？
user
图中的散点图展示了主成分分析(pca)的结果。pca是一种统计方法，用于在保持重要信息的同时降低数据的维度。在这个例子中，散点图显示了肺癌不同标志物（ck19、ceacam5、dsg3、sftpa和sftpc）在原发肿瘤中的水平与病理亚型之间的关系。这种散点图有助于识别标志物与肺癌不同类型之间的模式和关联，这对于理解生物学基础以及可能改进诊断和治疗策略具有价值。
assistant
这些黑数字代表什么？
user
散点图中的黑色数字表示肺癌的组织学类型。每个数字对应一种特定类型的肺癌，具体如下：
1 = 腺癌
2 = 腺鳞癌
3 = 小支气管肺泡癌
4 = 神经内分泌癌
5 = 大细胞癌
6 = 小细胞癌
7 = 鳞状细胞癌

这些数字有助于我们理解pca图中各组织学类型在标记表达水平上的分布情况。
assistant
推荐的多标记生物标志物组合是什么？
user
根据验证结果和原发肿瘤级别的主成分分析，建议的多标记组合包括krt19、ceacam5和sftpa。这些标记物组合可能有助于更深入地理解、诊断和潜在治疗不同类型的肺癌，因为它能提供关于肿瘤特性和组织学亚型的更具体信息。
assistant