什么是PCA、PLS-DA、OPLS-DA ? 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的无监督分析方法,是一种多变量统计分析方法,又称主分量分析。可以初步了解各组样本之间的总体代谢物差异和组内样本之间的变异度大小,并可通过分析QC样本进行质量控制。 偏最小二乘法判别分析(Pa
PCA与PLSDA分析的区别 主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA, Partial Least Squares Discriminant Analysis)是两种常用的数据降维和分类技术,它们在原理、应用场景及效果上存在一些显著的差异。以下是对这两种方法的详细比较: 1. 基本原理 PCA: 目标:通过线性变换将数据投影到低...
3PLS-DA 分析 对于判别分析,我们设置因子Y来表示每个样本的类别隶属度。在PLS-DA过程中,将Y因子转化为一个虚拟矩阵。 Y = srbct$class summary(Y) #结果分类 > summary(Y) EWS BL NB RMS 23 8 12 20 PLS-DA模型采用10个成分来评估最终模型所需的性能和成分数量(见下文)。 ##样品图:将样本投影到前两...
PCA分析中，碎石图显示主成分的贡献率，得分图（二维或三维）直观展示样本之间的相似性和组间差异。荷载图显示变量对主成分的解释力度。PCA得分图中的点可以反映样本的相似性，而荷载图的点则表明变量与主成分的相关性。PLS-DA分析中，VIP（变量重要性投影）衡量了各代谢物对样本分类的重要程度，而交叉...
PLS-DA和OPLS-DA分析中,还会得到变量投影重要度(Variable Importance for the Projection,VIP)值,用于衡量各代谢物组分含量对样本分类判别的影响强度和解释能力,辅助标志代谢物的筛选。在遇到P值和FDR值已经卡过阈值但差异代谢物仍较多的情况下,可以通过卡VIP值进一步筛选差异代谢物,通常以VIP值>1作为筛选标准。对于P...
而且，当无监督(PCA)无法很好地区分组间样本时，PLS-DA可以实现有效分离。并且PLS-DA和OPLS-DA所构建的分类预测模型，可进一步用于识别更多的样本类别，这是探索性的PCA方法无法做到的。另外，PLS-DA和OPLS-DA所构建的分类模型中的载荷图可用于衡量各代谢物组分对样本分类判别的影响强度和解释能力，辅助...
(O)PLS-DA被广泛应用于差异代谢物分析。该工具为静态版,即输入数据与选择参数后一次完成结果图表的输出。 工具链接: https://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/diff_metabolin OmicShare (O)PLS-DA工具绘制示例 往期教程: 5. 基于坐标矩阵数据的个性化绘图 ...
A. PCA分析:常用于数据降维,观察样本分布,是代谢组学的基础分析方法。 B. 方差分析:多用于单变量差异比较,代谢组学侧重多变量分析,故不常用作核心手段。 C. PLS-DA分析:有监督方法,适用于分类和变量筛选,代谢组学中广泛应用。 D. HCA:通过聚类揭示代谢物或样本的相似性,是代谢组学常规分析。 E. 多组分关...
用ropls进行代谢组PCA, PLS, PLS-DA, OPLS, or OPLS-DA分析 主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)是对变量数超过样本数量或变量之间存在多重共线性的组学数据进行可视化、回归、分类和特征选择的常用方法。 PLS和正交偏最小二乘法(OPLS)是有监督的模式,它们使用偏最小二乘
探索多元统计分析的世界：深入理解PCA与PCoA 在生物统计学领域，我们常常会遇到诸如PCA、CA、PCoA、NMDS、DCA、RDA、CCA、LDA、PLSDA以及OPLSDA等多种多元统计分析方法。这些方法有时可能会让人感到困惑，但事实上，它们并非如初见般复杂。接下来，我们将深入探讨这些统计方法的内在联系与差异，旨在帮助您更清晰地理解...