PLS-DA是一种有监督的判别分析统计方法,通过建立代谢物表达量与样本类别之间的关系模型来实现对样品类别的预测。它类似于PCA,但在分析时必须对样品进行指定分组,这种模型计算的方法强行把各组分门别类,有利于发现不同组间的异同点。PLS-DA得分图展示了样本在第一主成分(t[1])和第二主成分(t[2])上的分布。不...
但如果使用(O)PLS-DA分析方法所构建的模型较差,此时选择P值与FC值相结合的方式作为差异代谢物筛选标准亦是可行的,参考文献:Ahn H S , Yeom J , Yu J , et al. Convergence of Plasma Metabolomics and Proteomics Analysis to Discover Signatures of High-Grade Serous Ovarian Cancer[J]. Cancers, 2020, 1...
1) PLS-DA：当你的主要目的是区分不同的组别，并且不太关心模型的复杂度时，可以选择PLS-DA。它适合...
另一类为有监督的学习方法,即在给定样本标签的情况下对训练样本进行学习,如偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 、基于正交信号校正的偏最小二乘判别分析(OPLS-DA) 、人工神经网络(ANN) 、支持向量机(SVM) 等。其中,PCA、PLS-DA和OPLS-DA是目前代谢组学领域中使用最为普遍的多变量统计分析方法。 我们仍然是选择前面...
PLS-DA(Partial Least Squares Discriminant Analysis)和OPLS-DA(Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis)是常用的多变量统计分析方法,用于寻找代谢组中与不同组别之间差异显著的代谢物。虽然两种方法都可以用于分类和预测,但它们在建模和解释方面有一些区别: ...
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...
数据分析 | 代谢组检测分析之PLS-DA 【摘要】偏最小二乘法判别分析是一种用于判别分析的多变量统计分析方法。 偏最小二乘判别分析(Partial least squares Discriminant Analysis, PLS-DA) 偏最小二乘法判别分析是一种用于判别分析的多变量统计分析方法。
在PLS-DA(偏最小二乘判别分析)得分图中,通常会标记出对模型贡献最大或在统计上显著的代谢物。根据您提供的图像,标记的代谢物已经在图中以红色方框突出显示了。如果您需要进一步标出这些代谢物,通常的做法是使用专业的图形或统计软件,如R、Python或特定的生物信息学软件来进行编辑。 在图中标出代谢物的一般步骤:...
结论 AUC统计量是PLSDA模型验证过程中一种稳定有效的诊断统计量,推荐作为代谢组学研究中 进行PLSDA分析时的首选诊断统计量。 【关键词】 PLSDA 代谢组学 诊断统计量 双重交叉验证 置换检验 AComparativeAnalysisofFourPLSDADiagnosticStatisticsintheApplica tionofMetabolomics KeChaofu,WuXiaoyan,LiKang(Departmentof...
而且，当无监督(PCA)无法很好地区分组间样本时，PLS-DA可以实现有效分离。并且PLS-DA和OPLS-DA所构建的分类预测模型，可进一步用于识别更多的样本类别，这是探索性的PCA方法无法做到的。另外，PLS-DA和OPLS-DA所构建的分类模型中的载荷图可用于衡量各代谢物组分对样本分类判别的影响强度和解释能力，辅助...