OPLS-DA不同于PCA,它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,来实现对样本类别的预测 OPLS-DA需要样本变量矩阵和样本分类矩阵两个文件确立样本关系,如下所示: 图1 结果图1:OPLS-DA得分图: 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...
OPLS是一种多因变量对多自变量的回归建模方法,其最大的特点是可以去除自变量X中与分类变量Y无关的数据变异,是分类信息主要集中在一个主成分中,从而模型变的简单和易于解释,其判别效果和主成分得分图的可视化效果更加明显。正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)在...
通过OPLS-DA分析,每个代谢物可以得出一个VIP值,即变量重要性投影(VariableImportance inProjection,VIP),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。 4 OPLS-DA分析的结果怎么看? OPLS-DA分析结果中最常用的图就是OPLS-DA得分图,图...
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
在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析(OPLS-DA),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
当涉及到用R语言进行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)分析以及制作相关的图表时,你可以使用一些R中的扩展包来实,大致步骤如下: 1.准备工作: 在开始之前,你需要在R环境中安装一些特定的包,这些包提供了进行PLS-DA和OPLS-DA所需的函数和方法。一些常用的包包括mixOmics、ropls和pl...
1. 登录平台，使用预设用户名密码和验证码登录。2. 在工具栏选择OPLSDA分析。3. 上传数据（支持.txt或.csv文件格式），确保数据格式符合示例。4. 设置分组信息、参数（如比较组、坐标字体大小、元素大小、是否添加椭圆等），调整后运行分析。5. 下载结果，通过矢量图处理软件（如Inkscape或AI）进行后...
OPLS-DA分析 1、使用opls包中的opls函数进行分析：#由于排序分析函数所需数据格式原因，需要对数据进行...
用SIMCA13做OPLS-DA图方法：成分含量作为矩阵的横排，品种做纵列，导入smica软件，设置横拍为第一变量，纵列为第二变量，下一步下一步，选pls-da，如果做多个重复的话，将重复的分成一组，分组完成点下一步，完成后，点上面的list,就可以看二维图，或3d图了!simca是一款元量变量统计分析软件，软件由...
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PLS-DA模型(图1)或OPLS-DA模型(图2),模型得到的...