Как построить PCA с парными данными?

Question

В настоящее время я работаю с генетическими данными c от разных пациентов. На сегодняшний день я всегда работал с СПС, сравнивая независимые группы. Пример: (больной против контроля, лечение против контроля и т. Д. c.)

Но теперь у меня есть парные данные. Я имею в виду, что существует связь между образцами разных групп. Типичным примером является наличие группы субъектов и измерение каждого из них до и после лечения.

Я сделал этот PCA с программой Thermofisher, но я бы хотел сделать это в R. Это вывод программы ThermoFisher. B (До лечения) P (Последующая обработка)

Я пытался найти любой пример в Google, но не нашел его.

Примером может быть что-то вроде этого:

data.matrix <- matrix(nrow=100, ncol=10)
colnames(data.matrix) <- c(
  paste("P_BT", 1:5, sep=""),
  paste("P_AT", 1:5, sep=""))
rownames(data.matrix) <- paste("gene", 1:100, sep="")
for (i in 1:100) {
  wt.values <- rpois(5, lambda=sample(x=10:1000, size=1))
  ko.values <- rpois(5, lambda=sample(x=10:1000, size=1))

  data.matrix[i,] <- c(wt.values, ko.values)
}
head(data.matrix)