正交偏最小二乘判别分析（Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis, OPLS-DA）是一种多变量统计分析方法，主要用于分类和特征选择，尤其在代谢组学和组学数据分析中非常有用。OPLS-DA结合了偏最小二乘回归（PLSR）和正交信号校正（OSC）两种技术，旨在区分不同组别的样本，并识别影响组别分类的关键变量。
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...
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...
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) 注:不指定或orthoI = 0时,执行PLS;orthoI = NA时,...
正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)在代谢组学分析中应用较多,利用偏最小二乘回归建立代谢物表达量与样本类别之间的关系模型,同时还可以有效分离样本,预测样品类别。 PLS-DA/OPLS-DA建立了代谢物表达量与分组关系之间的模型,PLS-DA/OPLS-DA可以更好地获取组...
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。PCA是最常见的基于特征分解的降维方...
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...
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...
主成分分析(principal component analysis,PCA)和正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)是化学识别模式最常用的分析方法,通过降维的方式对多变量进行分析,预测精度高,越来越多地用于评价...
品质成分差异为促进重楼药材的鉴别和功效研究,以21个品质成分为指标结合正交偏最小二乘判别分析法(Orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA),对滇重楼(Paris polyphylla var.yunnanensis)和华重楼(P.polyphylla var. chinensis)品质成分进行差异分析.结果显示,滇重楼和华重楼的主要品质成分存在明显...