OPLS-DA是PLS-DA的改进版本,它结合了正交信号矫正技术,能够滤除与分类信息无关的噪声,提高模型的解析能力和有效性。在OPLS-DA得分图上,有两种主成分,即预测主成分t[1]和正交主成分to[1]。OPLS-DA将组间差异最大化的反映在第一个主成分(即t[1])上,而正交主成分则反映了组内的变异。 OPLS-DA通常用于两组...
PLS-DA和OPLS-DA都是多元数据分析的方法,主要用于生物医学领域的高通量数据分析,如代谢组学和蛋白质组学。它们通过将高维数据降维到二维或三维,从而可视化展示样本间的差异。PLS-DA(偏最小二乘回归分析)主要用于分析连续型响应变量与多个预测变量之间的关系,例如生物样本的代谢物含量与其表型(如疾病状态)之间的关系。...
Q2表示PLS-DA模型的预测效果,一般Q2大于0.5表示预测能力较好,并且R2与Q2的值应该比较接近。 模型验证图 permutation test的横坐标表示模型的准确率,纵坐标表示100次 permutation test 中100个模型的准确率的频数,箭头表示本PLS-DA模型准确率所在的位置。 ③OPLS-DA图形解读 横坐标表示OSC过程中的主要成分的得分值( ...
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...
定义：OPLS-DA是对PLS-DA的一种改进，它将模型分为两部分：一部分用于解释与响应变量相关的变异（...
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...
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。
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...
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...
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...