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。
因此,Pls-DA在解释差异代谢物方面相对有限。 OPLS-DA:OPLS-DA通过正交成分的引入,可以更好地解释数据中的噪声和干扰,从而提高了模型的解释性。OPLS-DA可以通过检查预测成分的负荷(loadings)来确定哪些代谢物对于不同组别的区分起到了主要作用。 简单来讲,Pls-DA适用于简单的分类问题;而OPLS-DA通过引入正交成分,提高...
1.PLS-DA: 一种监督性学习方法,用于建立一个模型来区分两个或多个类别。它通过寻找可以最大化类别间差异的方向来工作。 PLS-DA适合于处理高维数据,并且在变量数量超过样本数量时表现良好。但它可能会过度拟合数据,特别是当变量间存在高度相关性时。 2.OPLS-DA: ...
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程度从原始矩阵分离,从而将最相关的因素集中到第一个主成份上,进而寻找该主成分的正交矫正轴方向,从而使得组间样本分离效果更佳,使组内差异弱化,组间差异最大化凸显,且更适用于两组样本间的分离...
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/OPLS-DA二维图:请问。PLS-DA和OPLS-DA都是用于多元数据分析的方法,常用于生物医学领域中的代谢组学、蛋白质组学等高通量数据分析中。PLS-DA和OPLS-DA可以将高维数据降维至二维或三维,从而可视化展示样本间 - BTP生物科技于20240218发布在抖音,已经收获了0个喜欢
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...
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...
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...