在SIMCA中进行PLS-DA分析前,通常需要准备好两个主要的数据矩阵:一个包含了预测变量(如光谱数据、化学测量等),另一个包含了响应变量(即分类变量,例如不同的样本类别)。 2.导入数据: 在SIMCA中导入你的数据。通常你需要将数据以特定格式(如Excel表格)导入软件。 3.创建PLS-DA模型: 在SIMCA中,选择创建一个新的PL...
在使用SIMCA-P进行PLS-DA分析时,了解你的数据和对结果的合理解释至关重要。如果是第一次使用SIMCA-P,可能需要花费一些时间来熟悉软件的界面和功能。 百泰派克生物科技--生物制品表征,多组学生物质谱检测优质服务商 相关服务: 代谢组学数据质量评估 主成分分析(PCA) ...
本视频主要讲述关于GC-MS、电子鼻仪器的学术论文解读,并结合SIMCA如何做OPLS-DA分析(仅占视频的一小部分),以及讲述差异代谢物筛选、PCA、HCA、OAV、雷达图、指纹图谱等。,讲的不好的地方还请多多担待。, 视频播放量 59619、弹幕量 43、点赞数 1247、投硬币枚数 603、收
PLS-DA:偏最小二乘法 确定模型后,点击确定 点击上方Home-Fit model-Add,添加要分析的主成分个数。 点击右边图像overview界面,即可得到想要的图形(得分图、载荷图、二维/三维的主成分分析图等)。 在图形区域, 右键点击-选择Fromat plot:调整图形的各种显示(坐标轴、颜色、大小、标题等) ...
Fig1.PNG 选择Secondary ID这一列,点击Quantitative Fig2.PNG 然后点击Edit,Transpose,将数据框转置,再次选择Secondary ID这一列,选择Class ID,Finish import Fig3.PNG 在弹出的对话框中选择Regression PLS or OPLS,然后点击Tabbed mode,在Observations选项卡下,保留要分析的组,在Scale选项卡下,Ctrl + A全选, ...
在SIMCA-P中，选择创建一个新模型，并选择PLS-DA作为分析类型。指定自变量（X）和响应变量（Y）。在PLS-DA中，X通常是你的测量变量，而Y是分类变量（如健康状态或疾病类型）。5.模型参数设置：设置PLS-DA模型的参数，如组件数量。SIMCA-P提供了工具来帮助确定最佳的组件数量，比如交叉验证。6.模型...
📈 OPLS-DA分析 OPLS-DA通常用于两组的比较,在筛选差异代谢物方面比PLS-DA更准确。一般使用OPLS-DA生成的VIP值去筛选差异代谢物。🎯 主流的代谢组多元统计分析 目前主流的代谢组多元统计分析包括以下三步: PCA:初步了解不同样品之间的差异。PCA得分图中的圆圈表示95%的置信区间,圈外的点表示该样本的代谢...
需要将数据整理成可以直接导入simca-p软件分析的模式。将导出的文件用Excel打开,按照下图整理数据。 数据集导入: 数据分析: 主成分分析(PCA) 参数更改 模型拟合 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 建立模型 自动拟合模型,查看得分图和载荷图(操作同PCA) Permutation分析验证模型有无过拟合 ...
PLS-DA是一种基于偏最小二乘回归(PLS)方法的分类模型,用于处理具有多个自变量和一个或多个因变量的数据。本文将介绍PLS-DA的基本原理、模型构建方法、模型评估指标、解释和应用等方面的内容。同时,也将重点介绍在生命科学领域中,如何利用PLS-DA方法对基因表达数据进行分类和预测,以及如何进行样本聚类和差异分析等。
样本分类:使用PLS-DA等方法,SIMCA能够对不同类别的样本进行有效分类,为研究人员提供决策支持。 模式识别:通过对样本数据的深入分析,SIMCA能够帮助识别潜在的模式和趋势,为后续研究提供指导。 多变量优化:在产品开发中,利用SIMCA分析可以帮助研究人员优化配方或工艺参数,提高产品性能。