PLS-DA/OPLS-DA二维图

    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即可接受,且两者差值不应过大。临床样本由于个体差异大,不可控,尤其大样本时,R^2、Q^2大小为0.2左右亦可。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)。
    假手术组和模型组的PLS-DA得分图

    图1 假手术组和模型组的PLS-DA 得分图



    假手术组和模型组的OPLS-DA模型

    图2 假手术组和模型组的OPLS-DA模型



    PLS-DA模型的排列检验图

    图 3 PLS-DA模型的排列检验图



    假手术组和模型组的PLS-DA模型载荷图

    图 4 假手术组和模型组的PLS-DA 模型载荷图


    注:红框所圈的点为VIP>1的代谢产物
提交需求
姓名 *
联系类型 *
联系方式 *
项目描述
咨询项目 *

 

How to order?


https://file.biotech-pack.com/static/btpk/assets/images/icon/icon-rc2.png

客服咨询

https://file.biotech-pack.com/static/btpk/assets/images/icon/icon-message.png

提交需求

https://file.biotech-pack.com/static/btpk/assets/images/icon/icon-wx-2.png

https://file.biotech-pack.com/pro/bt-btpk/image/head/config/20240104-5618-企业微信销售二维码.jpg

联系销售人员

https://file.biotech-pack.com/static/btpk/assets/images/icon/icon-tag-sale.png

促销活动

https://file.biotech-pack.com/static/btpk/assets/images/icon/icon-return.png