表1 PLS-DA模型的评价参数 注:表中A:表示主成分数;R2X:表示模型对X变量解释率;R2Y:表示模型对Y变量的解释率;Q2:表示模型预测能力。 四、差异代谢物筛选 ORIGINGENE 1) OPLS-DA模型得到的变量权重值(Variable Importance for the Projection, VIP)用于衡量各代谢物的表达模式对样本分类判别的影响强度和解释能力...
PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)和OPLS-DA(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis)中的 Q2 值为负数通常表示模型的预测能力不佳。Q2值是一种交叉验证参数,用于评估模型的预测能力。当Q2值为负数时,意味着模型的预测误差比随机模型还要大。要提高模型的预测能力,您可以考虑调整以下...
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会以表格形式提供。其中R^2X和R^2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,Q2标示模型的预测能力,理论上R^2、Q^2数值越接近1说明模型越好,越低说明模型的拟合准确性越差,通常情况下,R^2、Q^2高于0.5 (50%)较好,高于0.4即可...
首先，对数据进行标准化处理。确保数据格式符合要求，样品信息对应正确。接着，进行PLS-DA建模。模型将输出关键参数结果，并记录在“plsda_result.txt”文件中。评价模型效果时，关注R2X、R2Y和Q2Y指标，接近1的数值表示模型拟合数据效果良好。R2X和R2Y分别衡量了模型解释X和Y矩阵信息的能力，而Q2Y用于...
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)。从样本图中可以看出，与无监督的PCA样本图相比，四种肿瘤类型明显分离。绘制每个类的置信椭圆以突出区分的强度(置信水平默认设置为95%，参数 ellipse.level )。在覆盖样本图之前，可以通过计算背景面来可视化预测区域。PLS-DA模型的分类...
PLS-DA模型中有一些需要调优的参数,如成分数、正则化参数等。如果这些参数没有正确设置,会导致模型过拟合或欠拟合,从而影响分类效果。 以下是一个参数调优示例代码: fromsklearn.cross_decompositionimportPLSRegressionfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV ...
PLS-DA 模型建立在 X 中的所有基因上,其中许多基因在进行分类上可能并未发挥作用。因此可以选择使用sPLS-DA 分析,识别最能区分分类类别的一小部分基因。 sPLS-DA分析最佳参数测定 首先使用函数tune.splsda估计与模型中所选变量数量相关的分类性能(错误率)。根据 PLS-DA 性能评估的建议设置最大值ncomp = 6。选择重...
单细胞质谱流式(MassCytometry)技术利用质谱技术对单细胞进行多参数检测,既有传统流式细胞术能够高速分析的特点,又兼并了质谱检测的高分辨能力。能够指定检测蛋白,避免漏掉丰度很低但又很重要的蛋白,且质谱流式技术通量相当高,可以实现大量细胞的检测。 百泰派克生物科技单细胞质谱流式分析方案 百泰派克生物科技采用Fluidi...
4.创建PLS-DA模型：在SIMCA-P中，选择创建一个新模型，并选择PLS-DA作为分析类型。指定自变量（X）和响应变量（Y）。在PLS-DA中，X通常是你的测量变量，而Y是分类变量（如健康状态或疾病类型）。5.模型参数设置：设置PLS-DA模型的参数，如组件数量。SIMCA-P提供了工具来帮助确定最佳的组件数量，比如...