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...
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$group, predI = 1, orthoI = NA) 注:不指定或orthoI = 0时,执行PLS;orthoI =...
1、使用opls包中的opls函数进行分析: #由于排序分析函数所需数据格式原因,需要对数据进行转置otu<-t(otu_raw)##opls-da分析——opls-da仅适用于二元分类,多元分类适用于pls-da分析df1_oplsda<-opls(otu,group$group,predI=1,orthoI=NA) 注:不指定或orthoI = 0时,执行PLS;orthoI = NA时,执行OPLS 得到...
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...
两种方法相比,偏最小二乘(PLS)是一种基于预测变量和响应变量之间协方差的潜在变量回归方法,已被证明可以有效地处理具有多共线性预测变量的数据集。正交偏最小二乘(OPLS)则分别对与响应相关且正交的预测变量的变化进行建模。将它们与判别分析结合,即分别为PLS-DA和OPLS-DA。
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...
优点：提高了建模的稳定性和可靠性，缺点：导致模型过拟合。1、优点：OPLS-DA在建模过程中引入正交化操作，可以有效解决多重共线性问题，提高了建模的稳定性和可靠性。2、缺点：由于OPLS-DA需要在特征空间中建立线性模型，因此需要足够多的样本来支持建模，不然会导致模型过拟合。
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...