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      基礎對比分析PCA OPLS-DA

      對樣本進行主成分分析能從總體上反應各組樣本之間的總體代謝差異和組內樣本之間的變異度大小。使用SIMCA軟件(V14.1, Umetrics, Umea, Sweden)對數據進行UV格式化(Unit Variance Scaling)和平均中心化(Mean-Centered)處理,然后進行自動建模分析,以獲得更加可靠且更加直觀的結果。例圖如下所示:

      正交偏最小二乘方-判別分析(OPLS-DA)

      為了消除與分類不相關的噪音信息,同時也為了獲得導致兩組之間顯著差異的相關代謝物信息,我們采用正交偏最小二乘方判別分析(OPLS-DA)過濾與模型分類不相關信號即正交信號,獲得OPLS-DA模型。對模型的質量用交叉驗證法進行檢驗,并用交叉驗證后得到的R2X Q2(分別代表模型可解釋的變量和模型的可預測度)對模型有效性進行評判。在此之后,通過排列實驗對模型有效性做進一步的檢驗。

      例圖如下所示:


      載荷圖(loading plot)的橫坐標代表每個物質在第一主成分上的載荷大?。?/span>cosα),縱坐標代表每個物質在第二主成分上的載荷大?。?/span>cosβ






      置換檢驗的橫坐標代表隨機分組的Y與原始分組Y的相關性,縱坐標代表R2Q2的得分。


      S-plot的橫坐標代表每個物質在第一主成分上的載荷大?。?/span>cosα),縱坐標代表每個物質和第一主成分相關系數(可靠性)的大小。

      參考文獻

      ADDIN EN.REFLIST1.     XueKe G, Shuai Z, JunYu L, LiMin L, LiJuan Z, JinJie C. Lipidomics and RNA-Seq Study of Lipid Regulation in Aphis gossypii parasitized by Lysiphlebia japonica.Sci Rep2017;7(1): 1364.

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