PCA得分图有二维和三维两种展示形式,在二维得分图中横坐标PC1表示第一主成分,纵坐标PC2表示第二主成分,百分比表示该主成分对数据集的解释率,圆圈表示95% 的置信区间;图中的每个点表示一个样品,同一个组的样品使用同一种颜色表示,Group为不同的分组;PCA得分图可以让我们非常直观地看出各个样本之间的相似性。例如在一张PCA得分图中,数个样本的点
图3则是对PLS-DA模型(c)的检验,直线的斜率大,Q^2的截距为X,说明PLS-DA模型没有过拟合。同时通过计算变量投影重要度( Variable Importance for the Projection, VIP)来衡量各代谢物的表达模式对各组样本分类判别的影响强度和解释能力, 从而辅助标志代谢物的筛选(通常以 VIP值 > 1.0 作为筛选标准)(图4)。 图...
当然我们也可以用到s-plot图来进行一些重点关注的代谢物的描述也是可以哒(就是s-plot图右上角或者左上角那些代谢物啦)。
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即可接...
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...
PLS-DA（偏最小二乘判别分析）图通常用于展示和解释高维数据集中的分类或群体分离。PLS-DA的结果通常通过几种图形来表示，这里介绍几种常见的图形及其解读方法：1.得分图（Score Plot）：得分图通常用于展示样本在PLS-DA模型中的分布。每个点代表一个样本，不同的颜色或形状可以代表不同的类别。通过观察...
正负离子模式下不同膳食结构人群PLS-DA图 2021, 37(12): 1778-1782. 相同能量和蛋白质下不同膳食碳水化合物/脂肪比例对寿命影响代谢组学分析 . 本文全文图片 正负离子模式下不同年龄人群PCA、PLS-DA图 正负离子模式下不同膳食结构人群PLS-DA图
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。
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:...
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...