OPLS-DA是PLS-DA的改进版本,它结合了正交信号矫正技术,能够滤除与分类信息无关的噪声,提高模型的解析能力和有效性。在OPLS-DA得分图上,有两种主成分,即预测主成分t[1]和正交主成分to[1]。OPLS-DA将组间差异最大化的反映在第一个主成分(即t[1])上,而正交主成分则反映了组内的变异。 OPLS-DA通常用于两组...
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。...
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...
Pls-DA:Pls-DA是一种基于偏最小二乘回归的方法,它通过最大化类别间的差异和最小化类别内的差异来建立模型。Pls-DA将代谢物数据与类别信息进行联合建模,寻找最佳的线性组合,以最大程度地区分不同组别。 OPLS-DA:OPLS-DA是Pls-DA的一种改进方法,它引入正交信号分解,将数据分解为预测成分和正交成分。预测成分捕获...
Q2表示PLS-DA模型的预测效果,一般Q2大于0.5表示预测能力较好,并且R2与Q2的值应该比较接近。 模型验证图 permutation test的横坐标表示模型的准确率,纵坐标表示100次 permutation test 中100个模型的准确率的频数,箭头表示本PLS-DA模型准确率所在的位置。 ③OPLS-DA图形解读 横坐标表示OSC过程中的主要成分的得分值( ...
在非靶向代谢组学分析中，PLS-DA与OPLS-DA是两种常用的数据分析方法。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...
PCA是一种无监督的模式,属于探索性分析。与PCA不同的是,PLS-DA和OPLS-DA则是有监督的模式,属于模型的方法。它们使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,对数据降维,这种监督模式通常可以更好地确立样本关系,如下图所示这样,无监督的PCA无法很好地区分组间样本时,而PLS-DA则实现有效分离。
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。
在选择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)来分析模型的预测能力时,考虑因素包括数据的特性和研究的具体需求。这两种方法都是用于多变量统计分析,尤其在代谢组学和化学计量学领域中广泛应用,但它们有一些关键的区别: 1.PLS-DA: ...
相较于PLS-DA,OPLS-DA可以更好地避免过拟合现象,但与PLS-DA相比通常没有预测性能优势的提升。目前的分析上来看二者区别不大,通常两种方法取其一即可,但通常推荐使用PLS-DA。 该图为OPLS-DA构建分类模型【4】。 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...