OPLS-DA是PLS-DA的改进版本,它结合了正交信号矫正技术,能够滤除与分类信息无关的噪声,提高模型的解析能力和有效性。在OPLS-DA得分图上,有两种主成分,即预测主成分t[1]和正交主成分to[1]。OPLS-DA将组间差异最大化的反映在第一个主成分(即t[1])上,而正交主成分则反映了组内的变异。 OPLS-DA通常用于两组...
而OPLS-DA(正交偏最小二乘回归分析)则是在PLS-DA的基础上加入了正交因子,可以更准确地识别主要差异和副差异,从而进行更精细的样本分类和特征选择。OPLS-DA通过正交化处理,将数据分为与响应变量相关的部分和与响应变量无关的部分,从而更好地分离出影响样本分类的关键特征。总之,PLS-DA和OPLS-DA在数据处理和分析方...
1) 分离变异：OPLS-DA通过分离与类别归属相关的变异和其他变异，提高了模型的解释力和预测性能。2) 简...
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。
在实际应用中，OPLS-DA通常能提供比PLS-DA更清晰的代谢物分类和解释。实验结果展示了正模式下样品中代谢物的鉴定结果，显示了OPLS-DA在非靶向代谢组学分析中的优势。通过对比分析，研究者能够更准确地识别差异代谢物，并进一步探究其在生命体功能、疾病发生发展过程中的作用机理。相关研究实例包括植物代谢组...
在选择PLS-DA(偏最小二乘判别分析)和OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)来分析模型的预测能力时,考虑因素包括数据的特性和研究的具体需求。这两种方法都是用于多变量统计分析,尤其在代谢组学和化学计量学领域中广泛应用,但它们有一些关键的区别: 1.PLS-DA: ...
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…
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。
偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）是一种有监督的判别分析方法，旨在最大化组间的差异，用于分类数据。与PCA相比，PLS-DA能提供更好的分离效果，因为它能根据预先定义的分类变量最大化组间的差异。正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）进一步整合了PLS-DA与正交信号过滤技术，能够最大化与分类无关的信息...
其中PLS-DA是基于偏最小二乘回归的方法,主要用于分析连续型响应变量与多个预测变量之间的关系,例如生物样本的代谢物含量与其表型(如疾病状态)之间的关系;而OPLS-DA则是在PLS-DA的基础上加入正交因子,可更准确地识别主要差异和副差异,用于更精细的样本分类和特征选择。