pca图的目的是什么？
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在这种背景下，pca图的目的是可视化各种神经炎症标志物与mri病变评分之间的相互作用。主成分分析（pca）是一种统计方法，用于降低数据集的维度，同时尽可能保留原始信息。通过识别主要成分，pca图有助于揭示所选变量之间的模式和关联，从而更直观地理解数据的内在结构以及不同标记间的交互关系。
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两个主要的因素是什么？
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pca图中的两个主要成分（pc）解释了白质中选定变量的约55%方差。成分1与mri dscl和pvl病变评分以及cd68（病变模式2）最为相关，而成分2则与cd星形细胞、iba1和mhc-ii（免疫模式1）关联最紧密。这些组件揭示了神经炎症标志物与mri病变评分之间的主要变异源，有助于理解它们之间的关系。
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pca图中的变量是什么？
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pca图中的变量包括gfap、cd星形胶质细胞、cd68、iba1、mhc-ii、mri dscl和pvl。这些变量代表不同的神经炎症标志物和mri病变评分，研究人员通过分析它们在白质变化背景下的相互作用和关联，以期揭示其内在结构和可能与神经炎症及其对大脑影响相关的模式。通过在pca图中展示这些变量，科学家能够深入理解数据的本质，并发现有价值的观察结果。
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