注:基于mixOmics包实现的PLS-DA计算无法得到R2、Q2及VIP值,需要我们后期单独计算。 基于ropls包实现的PLS-DA计算 1、加载包 rm(list=ls())#clearGlobalEnvironmentsetwd('D:\\桌面\\PLSDA分析')#设置工作路径#加载包library(ropls)#用于偏最小二乘判别分析的包library(ggplot2)#绘图包library(ggforce) 2、加载...
注:基于mixOmics包实现的PLS-DA计算无法得到R2、Q2及VIP值,需要我们后期单独计算。 基于ropls包实现的PLS-DA计算 1、加载包 rm(list=ls())#clear Global Environmentsetwd('D:\\桌面\\PLSDA分析')#设置工作路径#加载包library(ropls)#用于偏最小二乘判别分析的包library(ggplot2)#绘图包library(ggforce) 2、...
ropls包可以实现PCA、PLS(-DA)和OPLS(-DA)方法,包括R2和Q2质量指标,VIP值的计算,检测异常值的分数和正交距离,以及许多图形(分数、加载、预测、诊断、异常值等)。 二、背景知识 偏最小二乘法(PLS)是一种基于预测器和因变量之间协方差的潜在变量回归方法,已被证明可以有效地处理多共线预测器的数据集,如光谱测量。
代谢物筛选与成分差异分析 关于代谢物分析的一些内容,包括loading plot、PLSDA、VIP等概念和图形的展示。01:17:18 3D图和样本坐标的关系,代谢物贡献度,Biplot图的解释方法 01:21:23 VIP图的解释方法和模型的稳定性评估方法 01:24:45 交叉验证的原理和R语言实现方法 如何通过交叉验证和主成分分析来评估模型的稳定...
VIP<-data.frame(exposome,rep(1,times=length(exposome))) rownames(VIP)<-exposome names(VIP)<-c("name","nomeaning") for (i in colnames(dat2[,112:250])){ pls_i<-DiscriMiner::plsDA(dat2[,2:111], dat2[,i], autosel=FALSE, comps=j) ...
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。
PCA function-including PCA, iPCA and sPCA, PLSDA including valid, and VIP were used to perform pattern recognition. Ability of different functions was evaluated. The results showed PLSDA has powerful discriminative ability of pattern recognition. The mixOmics package is a very useful tool for ...
width=NA,1,2,3,40)mSet<-PlotPLSLoading(mSet,"pls_loading_0_","png",72,width=NA,1,2);mSet<-PLSDA.CV(mSet,"L",5,"Q2")mSet<-PlotPLS.Classification(mSet,"pls_cv_0_","png",72,width=NA)mSet<-PlotPLS.Imp(mSet,"pls_imp_0_","png",72,width=NA,"vip","Comp. 1",15,FALSE...
PLSDA分析方法,该方法可以高效地进行组间差异分析和分类,但需要注意过拟合问题。26:38 PCA和PSDA的区别和过拟合问题 31:42 通过随机抽样评估模型的稳定性和预测性 31:59 通过绘制阿方和Q方的图来评估模型的质量 代谢组数据分析中常用的统计方法,并比较了它们的差异和注意事项。32:18 验证模型:介绍了验证模型的方...
The exported LC/MS data were processed by mixOmics package with R.PCA function-including PCA, iPCA and sPCA, PLSDA including valid, and VIP were used to perform pattern recognition.Ability of different functions was evaluated. The results showed PLSDA has powerful discriminative ab...