在非靶向代谢组学中，做Pls-DA分析和OPLS-DA分析，有什么区别？

PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）和OPLS-DA（Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis）是常用的多变量统计分析方法，用于寻找代谢组中与不同组别之间差异显著的代谢物。虽然两种方法都可以用于分类和预测，但它们在建模和解释方面有一些区别：




1.建模方法：

• 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。预测成分捕获与类别相关的信息，而正交成分则捕获与类别无关的变异。通过引入正交成分，OPLS-DA可以更好地解释数据中的噪声和干扰，提高模型的可解释性。



2.模型解释性：

• Pls-DA：Pls-DA提供了一个整体的分类模型，可以用于预测新样本的类别。然而，Pls-DA的模型解释性相对较差，因为它没有明确区分与类别相关和与类别无关的变异。
• OPLS-DA：OPLS-DA通过引入正交成分，将数据分解为预测成分和正交成分，从而提高了模型的解释性。正交成分捕获了与类别无关的变异，使得预测成分更加清晰地反映与类别相关的信息。



3.数据解释：

• Pls-DA：Pls-DA提供了一个整体的分类模型，但它不能直接解释哪些代谢物对于不同组别的区分起到了主要作用。因此，Pls-DA在解释差异代谢物方面相对有限。
• OPLS-DA：OPLS-DA通过正交成分的引入，可以更好地解释数据中的噪声和干扰，从而提高了模型的解释性。OPLS-DA可以通过检查预测成分的负荷（loadings）来确定哪些代谢物对于不同组别的区分起到了主要作用。



简单来讲，Pls-DA适用于简单的分类问题；而OPLS-DA通过引入正交成分，提高了模型的解释性，适用于复杂的代谢组学数据分析。选择使用哪种方法应根据具体的研究目的和数据特点来决定。




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