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通常用于两组样本间的
用于探索和区分不同组之间的代谢物差异。这两种方法的主要区别在于它们如何处理数据中的变异成分。
而OPLS-DA(正交偏最小二乘回归分析)则是在PLS-DA的基础上加入了正交因子,可以更准确地识别主要差异和副差异,从而进行更精细的样本分类和特征选择。OPLS-DA通过正交化处理,将数据分为与响应变量相关的部分和与响应变量无关的部分,从而更好地分离出影响样本分类的关键特征。总之,PLS-DA和OPLS-DA在数据处理和分析方...
在差异代谢物的筛选过程中，我们利用OPLS-DA模型得出的变量权重值，即VIP值，来评估各代谢物对样本分类判别的影响程度和解释能力。VIP值大于1的代谢物被视为在模型解释中发挥着显著作用。通常，我们以OPLS-DA模型中VIP值大于1且T检验p值小于0.05作为筛选显著性差异代谢物的标准。综上所述，PLS-DA和OPLS-DA在非...
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。 正交偏最小二乘法(OPLS)是一种新型的多元统计方法,它由Johan Tryggde等人于2002年提出,近十年来,这种方法在理论和应用方面得到了迅速的发展,并在计量化学中有大量的应用。OPLS是一种多因变量对多...
在实际应用中，OPLS-DA通常能提供比PLS-DA更清晰的代谢物分类和解释。实验结果展示了正模式下样品中代谢物的鉴定结果，显示了OPLS-DA在非靶向代谢组学分析中的优势。通过对比分析，研究者能够更准确地识别差异代谢物，并进一步探究其在生命体功能、疾病发生发展过程中的作用机理。相关研究实例包括植物代谢组...
PLS-DA能按照预先定义的分类(Y变量)最大化组间的差异,获得比PCA更好的分离效果。 正交偏最小二乘判别分析(Orthogonal PLS-DA,OPLS-DA )是一种有监督的判别分析方法,是多变量统计分析方法。OPLS-DA综合了PLS-DA和正交信号过滤(orthogonal signal correction, OSC)技术,能够把与预先设定的和分类无关的信息最大...
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。预测成分捕获与类别相关的信息,而正交成分则捕获与类别无关的变异。通过引入正交成分,OPLS-DA可以更好地解释数据中的噪声和干扰,提高模型的可解释性。 2.模型解释性: ...
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),模型得到的参数评价...
OPLSDA： 定义：进一步整合了PLSDA与正交信号过滤技术，能够最大化与分类无关的信息分离，集中于与分类最相关的因素。 用途：适用于两组样本间的比较，通过寻找与主成分正交的矫正轴方向，强化组间样本的分离，弱化组内差异。 结果解读：Splot图帮助识别与主成分和分类相关性强的代谢物；评估模型的R2X...