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基础对比分析 PCA 具体步骤及方法
对样本进行主成分分析能从总体上反应各组样本之间的总体代谢差
异和组内样本之间的变异度大小。使用SIMCA软件(, Umetrics, Umea, Sweden)对数据进行 UV 格式化(U基础对比分析 PCA 具体步骤及方法
对样本进行主成分分析能从总体上反应各组样本之间的总体代谢差
异和组内样本之间的变异度大小。使用SIMCA软件(, Umetrics, Umea, Sweden)对数据进行 UV 格式化(Unit Variance Scaling )和平均中心化(Mean-Centered )处理，然后进行自动 建模分析，以获得更加可靠且更加直观的结果。例图如下所示：
baoiuJVH (pca-x)
Colored according to classes in
O 0 寸 9 CO
Num
R2X[1] =
正交偏最小二乘方-判别分析(OPLS-DA)
为了消除与分类不相关的噪音信息，同时也为了获得导致两组之间 显著差异的相关代谢物信息，我们采用正交偏最小二乘方判别分析
(OPLS-DA )过滤与模型分类不相关信号即正交信号，获得OPLS-
DA模型。对模型的质量用交叉验证法进行检验，并用交叉验证后
得到的R2X和Q2(分别代表模型可解释的变量和模型的可预测度)
对模型有效性进行评判。在此之后，通过排列实验对模型有效性做
进一步的检验。
例图如下所示：
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|12H
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