OPLS-DA,即正交偏最小二乘判别分析,是PLS-DA的改进版本,它结合了正交信号矫正技术,能够更有效地滤除与分类信息无关的噪声,从而提高模型的解析能力和预测准确性。在OPLS-DA分析中,X矩阵(样本的预测变量矩阵)被分解为与响应变量Y相关的预测主成分和与Y无关的正交主成分。预测主成分用于解...
OPLS-DA是一种强大的分析工具，它通过结合预测和正交成分，提供了一种有效的方法来识别和解释数据中的模式和关系，尤其适用于复杂数据集的分类和特征选择。
OPLS-DA分析在代谢组学数据分析中，可以用于筛选不同组之间的差异代谢物。通过OPLS-DA分析，每个代谢物可以得出一个VIP值，VIP值越大，代表该物质对于区分两组所具有的贡献越大，因此我们在挑选差异代谢物时，通常会将VIP值作为其中一项重要的考察指标。问：如何解读OPLS-DA的结果？说到OPLS-DA分析，不得不说的就...
- 提高分离效果:OPLS-DA能够更好地分离组间差异,特别是对于两组样本间的分离,效果优于PCA和PLS-DA。 - 更好的模型解释性:由于OPLS-DA模型中的正交化约束,它通常具有更好的模型解释性,更容易理解变量之间的相互关系。 - 适用于多组别分析:虽然OPLS-DA通常用于两组样本的对比,但它也可以用于多组别的分类比较。
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，作为PLS-DA的升级版，通过分离与响应变量无关的噪声信息，将自变量X中的正交成分（即无关信息）与预测成分（与Y相关的信息）进行明确区分。这使得OPLS-DA模型在解释性上更胜一筹，能够更加直观地揭示数据中的主要趋势和结构。接下来，我们将通过R语言中的ropls包，对iris数据集进行OPLS-DA分析。iris数据...
主成分分析(PCA)是一种无监督降维方法,能够有效对高维数据进行处理。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。
Q2表示PLS-DA模型的预测效果,一般Q2大于0.5表示预测能力较好,并且R2与Q2的值应该比较接近。 模型验证图 permutation test的横坐标表示模型的准确率,纵坐标表示100次 permutation test 中100个模型的准确率的频数,箭头表示本PLS-DA模型准确率所在的位置。 ③OPLS-DA图形解读 横坐标表示OSC过程中的主要成分的得分值( ...
PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)和OPLS-DA(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis)是常用的多变量统计分析方法,用于寻找代谢组中与不同组别之间差异显著的代谢物。虽然两种方法都可以用于分类和预测,但它们在建模和解释方面有一些区别: ...
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...