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...
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。
右上图,OPLS-DA模型的R2Y和Q2Y与随机置换数据后获得的相应值进行比较。 离群点展示(左下) 展示了各样本在投影平面内以及正交投影面的距离,具有高值的样本标注出名称,表明它们与其它样本间的差异较大。颜色代表性别分组。 x-score plot(右下) 各样本在OPLS-DA轴中的坐标,颜色代表性别分组。 可视化 library(ggp...
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...
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...
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(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis)是一种多元统计分析方法,常用于区分两个或多个组别的样本,以及识别影响组别分类的变量。在R语言中,可以使用“ropls”包进行OPLS-DA分析。 设置工作环境并加载R包 1、设置工作环境 rm(list=ls())#clear Global Environmentsetwd('D:/桌面/OPLS-DA分析...
OPLS-DA分析 1、使用opls包中的opls函数进行分析: 注:不指定或orthoI = 0时,执行PLS;orthoI = NA时,执行OPLS 得到初步的图形,具体解释见此前PLS-DA分析文章: 2、提取作图数据 基于ggplot2包进行可视化 提取VIP值并进行可视化 1、提取VIP值 2、将VIP值与原始数据合并 ...
OPLS-DA # 分组以性别为例 # 通过orthoI指定正交组分数目 # orthoI = NA时,执行OPLS,并通过交叉验证自动计算适合的正交组分数 oplsda = opls(dataMatrix, genderFc, predI = 1, orthoI = NA) OPLS-DA 183 samples x 109 variables and 1 response standard scaling of predictors and response(s) R2X...