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...
在非靶向代谢组学研究中，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）是两种...
1.确定代谢物: 首先,您需要确定哪些代谢物是重要的,通常基于P值、VIP值(变量重要性在投影中)或其他统计指标。 2.数据标注: 在数据集中标记这些代谢物,可能需要在您的数据中增加一个标识列,指明哪些点需要被标出。 3.图形编辑: 使用图形软件导入PLS-DA得分图。 根据需要标记的代谢物列表,找到它们对应的坐标点。
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...
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: ...
本教程描述了一个具有二元分类结果的研究的典型代谢组学数据分析工作流程。主要步骤包括: 从Excel表格导入代谢物和实验数据。 基于汇总QC的数据清洗。 利用主成分分析可视化来检查数据质量。 两类单变量统计。 使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)进行多变量分析,包括: ...
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。
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...
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,辅助标志代谢物的筛选...
代谢组学分析中的VIP值是用来衡量不同代谢物对模型的重要性的。在PLS-DA或OPLS-DA分析中，VIP值会...