PLS-DA是一种有监督的判别分析统计方法,通过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品类别的预测。它类似于PCA,但在分析时必须对样品进行指定分组,这种模型计算的方法强行把各组分门别类,有利于发现不同组间的异同点。PLS-DA得分图展示了样本在第一主成分(t[1])和第二主成分(t[2])上的分布。不...
PLS-DA常用于区分各组间代谢轮廓的总体差异,筛选组间的差异代谢物。 正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)结合了正交信号矫正(OSC)和PLS-DA方法,能够将X矩阵信息分解成与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。 具体流程为:使用SIMCA软件对数据进行对数转换加UV格式化处理,首先对第一主成分进...
常见的多元统计分析方法包括PLS-DA或OPLS-DA。 偏最小二乘判别分析(PLS-DA)是一种有监督模式识别的多元统计分析方法,将多维数据在压缩前先按需要寻找的差异因素分组(预先设定Y值来进行目标分类和判别),这样可以找到与用于分组的因素最相关的变量,而减少一些其它...
在图中标出代谢物的一般步骤: 1.确定代谢物: 首先,您需要确定哪些代谢物是重要的,通常基于P值、VIP值(变量重要性在投影中)或其他统计指标。 2.数据标注: 在数据集中标记这些代谢物,可能需要在您的数据中增加一个标识列,指明哪些点需要被标出。 3.图形编辑: 使用图形软件导入PLS-DA得分图。 根据需要标记的代...
PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)和OPLS-DA(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis)是常用的多变量统计分析方法,用于寻找代谢组中与不同组别之间差异显著的代谢物。虽然两种方法都可以用于分类和预测,但它们在建模和解释方面有一些区别: ...
在非靶向代谢组学研究中，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）是两种...
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:《你确定你的差异基因找对了吗?》 代谢组学数据多变量统计分析方法大致可以分为两类: ...
本教程描述了一个具有二元分类结果的研究的典型代谢组学数据分析工作流程。主要步骤包括: 从Excel表格导入代谢物和实验数据。 基于汇总QC的数据清洗。 利用主成分分析可视化来检查数据质量。 两类单变量统计。 使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)进行多变量分析,包括: ...
PLS-DA和OPLS-DA都是多元数据分析的方法,主要用于生物医学领域的高通量数据分析,如代谢组学和蛋白质组学。它们通过将高维数据降维到二维或三维,从而可视化展示样本间的差异。PLS-DA(偏最小二乘回归分析)主要用于分析连续型响应变量与多个预测变量之间的关系,例如生物样本的代谢物含量与其表型(如疾病状态)之间的关系。
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,辅助标志代谢物的筛选...