在代谢组学分析中,除了通过Student’s t检验、ANOVA检验获得P值筛选不同比较组间的差异代谢物,通常还结合多元统计分析PL-DA或OPLS-DA的VIP值进行筛选,即差异代谢物阈值条件:OPLS-DA模型中VIP≧1 且Student t-检验 p<0.05。常用的图形包括差异柱状图、火山图、VIP图、z-score、热图和ROC图。 图5 差异代谢物分析...
·此外,如果是两组比较,也可以通过OPLS-DA的S-plot进行标记物筛选。选择分布在S-plot两端的变量作为标记物,同时可以参考得分图(Score plot)来观察变量在不同组别的相对含量高低(即处于S-plot右上方的变量在得分图中处于y轴右侧的组别中含量较高,反之亦然)。 02 通过统计数值...
可通过Hotelling's T2或PC1的score plot(PC1的数据解释率最高)来判断(图3),通常红线之外的样本为严重离群点,需要进一步处理。PCA的离群点也可以分组来看,以减少组间的干扰,如下图4所示。但对于离群点,不建议简单粗暴地删除,因为离群点通常是有趣且值得深究的。研究人员需要仔细地排查离群究竟是因为采样、前...
可通过Hotelling's T2或PC1的score plot(PC1的数据解释率最高)来判断(图3),通常红线之外的样本为严重离群点,需要进一步处理。PCA的离群点也可以分组来看,以减少组间的干扰,如下图4所示。但对于离群点,不建议简单粗暴地删除,因为离群点通常是有趣且值得深究的。研究人员需要仔细地排查离群究竟是因为采样、前...
mSet <- CalculateOraScore(mSet,"rbc","hyperg")# "rbc"表示红细胞, "hyperg"表示使用超几何检验 # 绘制通路分析概览图 mSet <- PlotPathSummary(mSet, T,"path_view_0_","png", 72, width=NA)# T表示显示图例, "path_view_0_"表示文件名前缀, "png"表示图像格式, 72表示分辨率, width=NA表示...
一般用的较多的是Z-score标准化 2. 数据分析 2.1 多元统计分析 PCA分析 PCA分析主要是为了看数据的一个质量,也就是稳定性如何,QC样品如果比较集中,那么则反映数据的质量较好。另外可以直观的观察被分析样本有无天然的分组(适用于疾病-正常或者case-control研究中) ...
peakgroup usernotes tstat qvalue fscore mzmin mzmax rtmin rtmax dat...
可通过Hotelling's T2或PC1的score plot(PC1的数据解释率最高)来判断(图3),通常红线之外的样本为严重离群点,需要进一步处理。PCA的离群点也可以分组来看,以减少组间的干扰,如下图4所示。但对于离群点,不建议简单粗暴地删除,因为离群点通常是有趣且值得深...
一般用的较多的是Z-score标准化/Auto scaling。 多元统计分析非常重要的一步是降维。提到降维,很多人的反应便是PCA、LASSO、PLS等方法。代谢组学中较多使用PLS(偏最小二乘法),因为信号峰之间的相关性较高,LASSO降维不仅会将意义较小的变量剔除,也会将相关性较高(共线性)的变量中剔除多余的。一般代谢组学需要探...
(3)VIP score和coef的意义及选择; (4)分类算法:支持向量机,随机森林 C4一组代谢组学数据的分类算法实现的R演练 (1)数据解读; (2)演练与操作; 第四天 D1 代谢组学数据清洗与 R语言进阶 (1)代谢组学中的t、fold-change和响应值; (2)数据清洗流程; ...