R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least-squares discrimination analysis,PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)等分析方法,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。
正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）可以通过多种软件工具实现，这些工具包括但不限于：1. R语言：提供了`ropls`包来实现PCA、PLS(-DA)和OPLS(-DA)方法。该包包括R²和Q²质量指标、VIP值的计算，以及用于异常值检测的分数和正交距离等图形。2. SIMCA：SIMCA是一款专业的统计分析软件，用于多元数据分析，包...
PLS是偏最小二乘分析,DA是判别分析。再加一个o就是加了一个正交,OPLS-DA就是正交偏最小二乘法判别分析。 当变量数量远大于样品数量时(行数小于列数), PLS或 PLS-DA模型容易过拟合,但是PCA效果也不好。但是加入正交矫正之后数据检出假阳性会降低,所以会更准确。数据处理的时候一般是先做PCA,然后做OPLS-DA。
但PCA对相关性较小的变量不敏感,而PLS-DA(偏最小二乘判别分析)能够有效解决这个问题。而OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)结合了正交信号和PLS-DA来筛选差异变量。 “本分析主要用于代谢组学中差异代谢物的筛选。 数据集 液相色谱高分辨质谱法(LTQ Orbitrap)分析了来自183位成人的尿液样品。 sacurinelist 包含了...
DA是判别分析,PLS-DA用偏最小二乘回归的方法,在对数据“降维”的同时,建立了回归模型,并对回归结果进行判别分析。 OPLS-DA是在PLS-DA的基础上,进行了正交变换的矫正,可以滤除与分类信息无关的噪音,提高了模型的解析能力和有效性。 Question2:什么是OPLS-DA? OPLS是一种多因变量对多自变量的回归建模方法,其最...
正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）在代谢组学等领域应用广泛。它通过多因变量对多自变量的回归模型，去除自变量中与分类变量无关的数据变异，将分类信息集中在主成分中，简化模型，易于解释。OPLS-DA能建立代谢物表达量与样本类别之间的关系模型，预测样品类别，PCA则无法实现。对于如何在线绘制OPLS-DA图...
OPLS-DA结合了正交信号与PLS-DA，有效筛选差异变量，适用于代谢组学中差异代谢物的筛选。分析采用LTQ Orbitrap技术，对183位成人尿液样本进行液相色谱高分辨质谱法分析。数据集由三部分组成，数据矩阵记录183个样本中109种代谢物的含量信息，样本元数据包含个体年零、体重、性别等信息，变量元数据提供109种...
2.3 方法选择:OPLS_DA(正交偏最小二乘回归分析)、PLS_DA(偏最小二乘回归分析) 2.4选择比较组:OPLSDA仅支持两组数据进行分析。 2.5横纵坐标字体大小:按需求自行设置 2.6元素大小:图中显示的元素图形大小 2.7是否添加椭圆:图例如下 椭圆一:按照正常计算方式得到分组椭圆(有些结果可能加不上分组椭圆) ...
主成分分析(PCA)无监督降维方法,能有效处理高维数据。PCA对相关性小的变量不敏感PLS-DA(偏小二乘判别分析)能有效解决这个问题。OPLS-DA(正交偏最小二乘分析)结合正交信号PLS-DA筛选差异变量。 “ 本分析主要用于代谢组筛选不同代谢物。 数据集 液相色谱高分辨质谱法(LTQ Orbitrap)对183名成年人的尿样进行了分析...
OPLS-DA分析 1、使用opls包中的opls函数进行分析: #由于排序分析函数所需数据格式原因,需要对数据进行转置otu<-t(otu_raw)##opls-da分析——opls-da仅适用于二元分类,多元分类适用于pls-da分析df1_oplsda<-opls(otu,group$group,predI=1,orthoI=NA) ...