OPLS-DA分类模型分析疾病代谢组和脂质组学数据,通过模型筛选重要特征代谢产物以及关联下游信号通路富集挖掘,是目前代谢组学数据挖掘的主流分析方法。, 视频播放量 9435、弹幕量 1、点赞数 135、投硬币枚数 131、收藏人数 313、转发人数 31, 视频作者 脆皮在奔跑, 作者简介
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PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）是一种基于偏最小二乘法的判别分析技术，特别适用于高维度数据的分类任务。其优点在于能够处理大量变量与较少样本的数据集，且能有效识别不同群体间的差异，对于代谢物特征的区分和聚类分析有显著效果。OPLS-DA（Orthogonal Projections to Latent Structu...
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...
其实在绝大部分代谢组数据里面,我们的分组,都是不太可能在全局PCA里面区分开来,所以有基于正交信号校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 来代替PCA,有点类似于我们前面的使用局部基因(免疫相关基因)后的PCA,它天然就可以把我们的生物学分组很好的区分开来。
基于基因集的样品队列分组之层次聚类 基于基因集的样品队列分组之PCA, 基于基因集的样品队列分组之gsea等打分 实际上,这个过程在代谢组学数据里面就是OPLS-DA代替PCA,因为代谢组学矩阵即使我们有很明确的分组信息,它全局PCA通常是没办法像转录组表达量矩阵那样的成为一个三张图,详见:在生信技能树的教程:《你确定你...
基于基因集的样品队列分组之层次聚类 基于基因集的样品队列分组之PCA，基于基因集的样品队列分组之gsea等打分 实际上，这个过程在代谢组学数据里面就是OPLS-DA代替PCA，因为代谢组学矩阵即使我们有很明确的分组信息，它全局PCA通常是没办法像转录组表达量矩阵那样的成为一个三张图，详见：在生信技能树的教程：《你确定...
PCA与OPLS-DA 主成分分析(PCA) 主成分分析(principal component analysis,PCA)是多元统计分析中最常见的数据分析方法,它能够将大量相关变量通过线性变换转化为一组最能代表数据特征的不相关的变量,用这组不相关变量来描述样本,进而简化分析...
PCA与OPLS-DA 主成分分析(PCA) 主成分分析(principal component analysis,PCA)是多元统计分析中最常见的数据分析方法,它能够将大量相关变量通过线性变换转化为一组最能代表数据特征的不相关的变量,用这组不相关变量来描述样本,进而简化分析过程,这组不相关变量就是“主成分”,这种分解变量的方法就是对数据进行“降维...
与PCA不同,PLS是“有监督”模式的偏最小二乘法分析,也就是在分析数据时,已知样本的分组关系,这样可以更好的选择区分各组的特征变量,确定样本之间的关系。 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。