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。
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。
R包ropls的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 用PLS和OPLS分析代谢组数据 - 简书 (http://jianshu.com) ropls: PCA, PLS(-DA) and OPLS(-DA) for multivariate analysis and feature selection of omics data (http://bioconductor.org) 往期 单组学的多变量分析|1.PCA和P...
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...
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...
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...
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...
在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析(OPLS-DA),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
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(泛化能力不强),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,会更准确。OPLS是一种多因变量对多自变量的...