其实在绝大部分代谢组数据里面,我们的分组,都是不太可能在全局PCA里面区分开来,所以有基于正交信号校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 来代替PCA,有点类似于我们前面的使用局部基因(免疫相关基因)后的PCA,它天然就可以把我们的生物学分组很好的区分开来。 首先在bioconductor有一个包mixOmics可以做 偏最小二乘判别分析(PLS
1) PLS-DA：当你的主要目的是区分不同的组别，并且不太关心模型的复杂度时，可以选择PLS-DA。它适合...
PLS-DA，即偏最小二乘判别分析，是一种监督式判别分析方法。它通过构建代谢物表达量与样本类别间的关系模型，来预测样品的类别。尽管它与PCA有些相似，但PLS-DA在分析过程中需要对样品进行预先的分组指定。这种模型计算方式能够强制将不同组分进行分类，从而有助于揭示各组间的差异与共性。PLS-DA的得分图，展示了...
在实际应用中，OPLS-DA通常能提供比PLS-DA更清晰的代谢物分类和解释。实验结果展示了正模式下样品中代谢物的鉴定结果，显示了OPLS-DA在非靶向代谢组学分析中的优势。通过对比分析，研究者能够更准确地识别差异代谢物，并进一步探究其在生命体功能、疾病发生发展过程中的作用机理。相关研究实例包括植物代谢组...
PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)和OPLS-DA(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis)是常用的多变量统计分析方法,用于寻找代谢组中与不同组别之间差异显著的代谢物。虽然两种方法都可以用于分类和预测,但它们在建模和解释方面有一些区别: ...
中国卫生统计年月第卷第期模型四种诊断统计量在代谢组学应用中的比较哈尔滨医科大学卫生统计学教研室柯朝甫武晓岩李康提要目的比较模型四种诊断统计量在代谢组学数据分析中的检验效能和稳定性方法采用双重交叉验证和置换检验的模型验证策略并分别使用四种诊断统计量对模拟数据和实际数据进行分析结果统计量较误判数率和统计量...
A. PCA分析:常用于数据降维,观察样本分布,是代谢组学的基础分析方法。 B. 方差分析:多用于单变量差异比较,代谢组学侧重多变量分析,故不常用作核心手段。 C. PLS-DA分析:有监督方法,适用于分类和变量筛选,代谢组学中广泛应用。 D. HCA:通过聚类揭示代谢物或样本的相似性,是代谢组学常规分析。 E. 多组分关联...
PCA PLS-DA OPLS-DA分析教程 博莱克代谢组学 1.4万 0 06:09 R语言保姆级教程之PCA。导入数据一键生成 R语言分析作图 1.1万 2 04:35 simca软件OPLS-DA/PLS-DA/PCA分析简单操作 花重失锦容 8.8万 47 04:12 蛋白质组学和代谢组学研究思路 联川生物 2.9万 3 ...
A. PCA分析:代谢组学常用作降维和样本分类。 B. 方差分析:适用于组间差异检验,但非代谢组学核心分析方法。 C. PLS-DA分析:专用于有监督的模式识别,区分组别差异。 D. HCA:通过聚类呈现代谢物或样本的相似性。 E. 多组分关联分析:研究代谢物间或与其他组学的关联性。 B选项不符合代谢组学主要分析手段,其余均...
为了能够对成像图样本数据进行具体分析,探寻空间分型之间的特异性,针对空间代谢组学像素点样本数量巨大的数据特点,我们进行了Bootstrap采样。Bootstrap是一种在统计中通过样本估计总体的方法。基于空间分型结果,对每一个空间分型区域进行多组多次Bootstrap 随机采样(单组内采样数至少大于20次),取代谢物离子信号值的平均...