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...
Pls-DA:Pls-DA是一种基于偏最小二乘回归的方法,它通过最大化类别间的差异和最小化类别内的差异来建立模型。Pls-DA将代谢物数据与类别信息进行联合建模,寻找最佳的线性组合,以最大程度地区分不同组别。 OPLS-DA:OPLS-DA是Pls-DA的一种改进方法,它引入正交信号分解,将数据分解为预测成分和正交成分。预测成分捕获...
2、加载R包 #加载R包 library(ropls) # PCA, PLS(-DA) and OPLS(-DA) for multivariate analysis...
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...
一、一些基本的线性代数和矩阵的概念 1、正交: 正交定义: 正交是线性代数的概念,是垂直这一直观概念的推广。作为一个形容词,只有在一个确定的内积空间中才有意义。若内积空间中两...
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
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pl...
首先，设置工作环境，确保R环境的稳定性与功能性。然后，加载“ropls”包，以便后续进行OPLS-DA分析。加载数据 使用的数据与先前进行PLS-DA分析时所用数据类似，包含原始数据和分组数据。OPLS-DA分析 使用“opls”包中的“opls”函数进行分析。当不指定或“orthoI”=0时，执行PLS分析；若“orthoI”=NA...
R包ropls的PCA、PLS-DA和OPLS-DA 在代谢组学分析中经常可以见到主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least-squares discrimination analysis,PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)等分析方法,目的为区分样本差异,或在海量数据中挖掘潜在标志物。
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...