PLS-DA图的解释需要结合实验设计和研究背景。 例如,在代谢组学研究中,成分的分离可能与特定生物标志物或代谢途径相关。 理解PLS-DA的结果需要结合具体的研究背景和数据特性。在解读结果时,应该注意不仅仅依赖于图形本身,还要结合其他统计分析结果,如模型的预测准确度、交叉验证结果等,以综合判断模型的有效性和可靠性。
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...
图中:满足以下任意一点时,说明结果可靠有效。1. 所有蓝色的Q2点均低于最右的原始的蓝色的Q2点(图中最右的蓝色Q2点有可能和绿色R2点重合在最右上角);2. 点的回归线与X轴交叉或者与Y轴交点小于0。 图:PLS-DA得分图 图:置换检验图 二、差异代谢物筛选主要是利用PLS-DA中计算的VIP值、单变量统计分析中计算...
在PLS-DA(偏最小二乘判别分析)得分图中: 横坐标(X轴):通常表示第一主成分(PC1),它是数据变异性最大的方向。该轴上的值是样本在这个方向上的投影,反映了最主要的变异来源。 纵坐标(Y轴):通常表示第二主成分(PC2),它是数据在与第一主成分正交的方向上变异性次大的方向。该轴上的值是样本在这个方向上的...
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...
PLS-DA图的解释需要结合实验设计和研究背景。例如，在代谢组学研究中，成分的分离可能与特定生物标志物或代谢途径相关。理解PLS-DA的结果需要结合具体的研究背景和数据特性。在解读结果时，应该注意不仅仅依赖于图形本身，还要结合其他统计分析结果，如模型的预测准确度、交叉验证结果等，以综合判断模型的有效...
得分图、模型验证图。1、横纵坐标分别代表第一主成分和第二主成分。PLS-DA得分图显示了原始数据集中各组样本在主成分空间中的分布情况。2、用于评估PLS-DA模型的预测性能。通过观察模型验证图中值，判断模型是否过拟合或欠拟合，以及模型是否最优。
数据经过PLS-DA分析后,会产生3张图片,分别是得分图、模型验证图、s-plot图,我们最常见到的则是得分图,因此在对得分图进行描述的时候也就相对比较简单,可以描述一下模型建立的一些参数(R2X、R2Y、Q2),以及得分图中的PC1和PC2,最后描述利用该模型进行差异代谢物筛选,挑出重点关注的差异代谢物即可啦。
PLS-DA/OPLS-DA二维图的参数指标、技术参数,详细参数,仪器参数等性能指标方面的信息,百泰克其它,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-D
当涉及到用R语言进行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)分析以及制作相关的图表时,你可以使用一些R中的扩展包来实,大致步骤如下: 1.准备工作: 在开始之前,你需要在R环境中安装一些特定的包,这些包提供了进行PLS-DA和OPLS-DA所需的函数和方法。一些常用的包包括mixOmics、ropls和p...