本教程采用Z-score标准化进行数据预处理,再做PCA分析,解析不同分组的代谢物整体在三维图上的可视化结果。 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种统计方法,它通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,这组新的变量称为主成分。PC...
Auto scaling:自动标度化,分为两步:第一步为mean-centering中心化,第二步为UV scaling(Unit Variance scaling),也就是中心化后除以该变量的标准差。Auto scaling也叫Z-score标准化。 Pareto scaling:柏拉图标准化,一般写成Par标准化,与UV scaling的不同之处就是对标准差开根号。 一般用的较多的是Z-score标准化/...
Z-score是用于做数据规范化处理的一种方法。Z-score图就是将所有标准化值以散点的方式标注在图中,用以预览所有变量的标准化取值分布情况,对于分类数据而言,还能纵览变量对不同类别样本的区分能力。差异代谢物Z值图可以非常直观地看到每个差异代谢物在不同组间的分布情况。 差异代谢物Z值图 05、差异代谢物Upset图 ...
Z-score是用于做数据规范化处理的一种方法。Z-score图就是将所有标准化值以散点的方式标注在图中,用以预览所有变量的标准化取值分布情况,对于分类数据而言,还能纵览变量对不同类别样本的区分能力。差异代谢物Z值图可以非常直观地看到每个差异代谢物在不同组间的分布情况。 差异代谢物Z值图 05、差异代谢物Upset图 ...
Pareto scaling:柏拉图标准化,一般写成Par标准化,与UV scaling的不同之处就是对标准差开根号。 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...
LC-MS和GC-MS都有用到;PQN(Probabilistic Quotient Normalization)即每个代谢物除以了一个稀释因子,这个因子则是依赖于样本与参考样本比值的分布,在NMR分析中被认为是一种稳健的方法;此外还有均值标准化、分位数标准化、中值标准化、z-score标准化等(Li et al.,2017),这些方法也可以结合使用(Di et al.,2016)...
1. 检查数据预处理和标准化 Z-Score标准化：确保数据标准化的过程没有引入异常值或偏差。Z-score标准...
数据标准化是将不同来源或不同尺度的数据转换到同一个尺度,以便于后续的比较和分析。常见的数据标准化方法包括Z-score标准化、Min-Max标准化等。Z-score标准化是通过数据的均值和标准差将数据转换为标准正态分布,而Min-Max标准化则是通过数据的最小值和最大值将数据转换到一个固定范围。数据标准化的目的是消除数...
数据预处理是代谢组数据挖掘的基础步骤,通常涉及数据过滤、标准化、归一化、去噪和缺失值填补等过程。数据过滤是指去除噪音和不准确的测量值,从而提高数据的质量。例如,可以通过设定一个信噪比阈值来滤除低质量的信号。标准化是使不同样本或实验条件的数据具有可比性的一种方法,常用的方法包括Z-score标准化和Min-Max...
LC-MS和GC-MS都有用到;PQN(Probabilistic Quotient Normalization)即每个代谢物除以了一个稀释因子,这个因子则是依赖于样本与参考样本比值的分布,在NMR分析中被认为是一种稳健的方法;此外还有均值标准化、分位数标准化、中值标准化、z-score标准化等(Li et al.,2017),这些方法也可以结合使用(Di et al.,2016)...