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。一
PCA是一种无监督降维方法,对相关性较小的变量不敏感,而PLS-DA能够有效解决这个问题。而OPLS-DA结合了正交信号和PLS-DA来筛选差异变量,是一种有监督的判别分析统计方法。运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,实现对样本类别的预测。本分析主要用于代谢组学中差异代谢物的筛选。OPLS-DA需要样...
OPLS-DA:OPLS-DA通过正交成分的引入,可以更好地解释数据中的噪声和干扰,从而提高了模型的解释性。OPLS-DA可以通过检查预测成分的负荷(loadings)来确定哪些代谢物对于不同组别的区分起到了主要作用。 简单来讲,Pls-DA适用于简单的分类问题;而OPLS-DA通过引入正交成分,提高了模型的解释性,适用于复杂的代谢组学数据分析。
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。 正交偏最小二乘法(OPLS)是一种新型的多元统计方法,它由Johan Tryggde等人于2002年提出,近十年来,这种方法在理论和应用方面得到了迅速的发展,并在计量化学中有大量的应用。OPLS是一种多因变量对多...
VIP值越大,表示该变量对类别的分离作用越显著。可以通过设置一个合理的VIP阈值,筛选出对分类结果影响显著的变量,减少过多的变量选择。 为了避免代谢组学OPLSDA的过拟合问题,可以尝试以下策略和方法: 1.特征选择:在OPLSDA模型中,特征选择是非常重要的。通过选择具有显著差异的代谢物进行分析,可以减少数据噪声和冗余...
PLS-DA和OPLS-DA 如图4A1、B1所示,PLS-DA 模型的R2Y=0.847、Q2=0.524,表明模型对变量Y的解释率为84.7%,且Q2>0.50,说明模型拟合度较好,预测能力高;由置换检验结果可知,R2的截距为0.294,Q2的截距为-0.802,表明模型预测能力良好、有效可用,且不存在过拟合。
本发明提供了一种牛奶产地OPLS‑DA鉴别模型的构建方法及应用,属于牛奶产业技术领域。本发明以已知产地的牛奶作为标准样品,测定所述标准样品中17种氨基酸各自的含量,以所述17种氨基酸中每种氨基酸占17种氨基酸总量的相对含量作为自变量,以产地作为观察变量,建立校正集的OPLS‑DA模型。本发明构建的OPLS‑DA鉴别模型...
目的:分析高脂血症患者与正常人血浆内源性代谢指纹图谱变化.探讨代谢组学在高脂血症研究中的应用。方法:应用核磁共振氢谱(1H—NMR)仪检测正常对照(C)组和高脂血症(HLP)组各10例患者血浆标本得到代谢指纹图谱,采用正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)进行模式识别,并通过模型分析和非参数检验鉴别血浆代谢产物的变化...
代谢组学相关服务-PLS-DA/OPLS-DA二维图-技术服务-详情 不同于主成分分析(PCA)法,Partial Least Squares Discrimination Analysis(PLS-DA)或Orthogonal PLS-DA(OPLS-DA)是一种有监督的判别分析统计方法。该方法运用PLS-DA建立代谢物表达量与样品类别之间的关系模型,来实现对样品类别的预测。分别建立两两分组比较的...