正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）可以通过多种软件工具实现，这些工具包括但不限于：1. R语言：提供了`ropls`包来实现PCA、PLS(-DA)和OPLS(-DA)方法。该包包括R²和Q²质量指标、VIP值的计算，以及用于异常值检测的分数和正交距离等图形。2. SIMCA：SIMCA是一款专业的统计分析软件，用于多元数据分析，包...
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。
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。 数据集 液相色谱高分辨质谱法(LTQ Orbitrap)分析了来自183位成人的尿液样品。 sacurinelist 包含了三个数据矩阵: dataMatrix为样本-代谢物含量矩阵(log10转换过),记录了各种类型的代谢物在...
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。 OPLS-DA是在PLS-DA的基础上,进行了正交变换的矫正,可以滤除与分类信息无关的噪音,提高了模型的解析能力和有效性。 Question2:什么是OPLS-DA? OPLS是一种多因变量对多自变量的回归建模方法,其最...
两种方法相比,偏最小二乘(PLS)是一种基于预测变量和响应变量之间协方差的潜在变量回归方法,已被证明可以有效地处理具有多共线性预测变量的数据集。正交偏最小二乘(OPLS)则分别对与响应相关且正交的预测变量的变化进行建模。将它们与判别分析结合,即分别为PLS-DA和OPLS-DA。
正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）在代谢组学等领域应用广泛。它通过多因变量对多自变量的回归模型，去除自变量中与分类变量无关的数据变异，将分类信息集中在主成分中，简化模型，易于解释。OPLS-DA能建立代谢物表达量与样本类别之间的关系模型，预测样品类别，PCA则无法实现。对于如何在线绘制OPLS-DA图...
OPLS-DA分析结果显示，模型对X和Y矩阵的解释率（R2X和R2Y）及预测能力（Q2）越接近于1，表明模型拟合度越高，训练集样本能够被更准确地划分到其原始归属中。通过OPLS-DA分析，可以直观地筛选出差异代谢物，对代谢物进行筛选，进而可视化分析，以加深对代谢过程的理解。此方法在代谢组学研究中具有重要...
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,需要对数据进行转置otu<-t(otu_raw)##opls-da分析——opls-da仅适用于二元分类,多元分类适用于pls-da分析df1_oplsda<-opls(otu,group$group,predI=1,orthoI=NA) ...
OPLS-DA分析 1、使用opls包中的opls函数进行分析: 注:不指定或orthoI = 0时,执行PLS;orthoI = NA时,执行OPLS 得到初步的图形,具体解释见此前PLS-DA分析文章: 2、提取作图数据 基于ggplot2包进行可视化 提取VIP值并进行可视化 1、提取VIP值 2、将VIP值与原始数据合并 ...
简介: R实战 | OPLS-DA(正交偏最小二乘判别分析)筛选差异变量(VIP)及其可视化 数据集 液相色谱高分辨质谱法(LTQ Orbitrap)分析了来自183位成人的尿液样品。 sacurine list 包含了三个数据矩阵: dataMatrix为样本-代谢物含量矩阵(log10转换过),记录了各种类型的代谢物在各样本中的含量信息。共计183个样本(行)...