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得分图的横坐标表示OSC过程中的主要成分的得分值(Tp),所以从横坐标的方向可以看到组间的差异;纵坐标表示OSC过程中的正交成分的得分值(TO);所以从纵坐标上看出组内的差异(组内样本间的差异) 图2 OPLS-DA得分图 [2].OPLS-DA的S-plot图 S-plot图的横坐标表示主成份与代谢物的协相关系数,纵坐标表示主...
箭头表示本OPLS-DA模型准确率所在的位置,其中R2X和R2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,Q2表示模型的预测能力,理论上R2、Q2数值越接近1说明模型越好,越低说明模型的拟合准确性越差,通常情况下,R2、Q2高于0.5较好,高于0.4即可接受。
其原理是以原假设为起点,假定两组没有差别,由此将两组样本合并,然后从中以无放回方式进行抽样,分别归入两个组再计算统计量,反复进行此过程,得到置换分布,在此基础上进行推断。对于OPLS-DA分析来说,置换检验针对的就是实验组和对照组,置换检验模型是随机打乱实验组和对照组的分组标签(Y变量),...
[1].OPLS-DA的得分图 OPLS-DA 得分图的横坐标表示OSC过程中的主要成分的得分值(Tp),所以从横坐标的方向可以看到组间的差异;纵坐标表示OSC过程中的正交成分的得分值(TO);所以从纵坐标上看出组内的差异(组内样本间的差异)。 图2 OPLS-DA得分图 [2].OPLS-DA 的S-plot图 S-plot图的横坐标表示主成份与代...
OPLS-DA分析,全称正交偏最小二乘法判别分析(OrthogonalPartialLeast Squares-DiscriminantAnalysis),它结合了正交信号矫正(OSC)和PLS-DA方法,能够将X矩阵分解成与Y相关和不相关的两类信息,通过去除不相关的差异来筛选差异变量。 2 OPLS-DA分析的原理是什么?
首先我们要了解一下OPLS-DA模型的一个基本原理。OPLS-DA(正交矫正偏最小二乘法判别分析)模型是一个有监督的机器学习方法,最早是2002年由Trygg和Wold在PLS算法基础上建立了OPLS得来。OPLS-DA作为一个有监督的模型,意味着模型使用了两组分类信息作为分类的Y变量,也就是说模型事先知道哪些样品是哪组的,然后开始...
OPLS-DA:正交篇最小二乘法判别分析 原理:结果图1:OPLS-DA得分图:结果图2:OPLS-DA的S-plot图 结果图3:OPLS-DA的模型验证 permutation Test图
百泰派克生物科技采用Fluidigm质谱流式系统进行单细胞质谱流式技术分析,采用金属元素标记物(通常是金属元素标记的特异抗体)标记细胞表面和内部的分子,然后用流式细胞原理分离单个细胞,再用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析单个细胞的原子质量谱,最后将原子质量谱数据转换为细胞表面和内部的信号分子表达量。