本文目录一览：
- 1、精工致善丨多元统计分析之PCA 、PLS-DA、OPLS-DA
- 2、oplsda的q2有意义但是r2没有
- 3 、美格基因·干货学习|一文读懂OPLS-DA分析
- 4 、PLS-DA/OPLS-DA二维图
- 5、为什么pca没有分开,opls分的很好
精工致善丨多元统计分析之PCA、PLS-DA 、OPLS-DA
1 、PCA是一种多变量统计分析 *** ，又称主分量分析。它将多个变量通过线性变换以选出较少个数的重要变量 ，是一种无监督分析 *** 。PCA可以初步了解各组样本之间的总体代谢物差异和组内样本之间的变异度大小 ，并可通过分析QC样本进行质量控制 。
2、OPLS-DA分析中，S-plot图帮助识别与主成分和分类相关性强的代谢物 ，同时评估模型的R2X 、R2Y和Q2值 ，反映模型对X和Y矩阵的解释率以及预测能力。验证图通过permutation test确定模型的更优性 。
3 、PCA、PLSDA 、OPLSDA是三种常用的多元统计分析 *** ，它们在数据处理和分析中具有不同的特点和用途：PCA： 定义：是一种多变量统计分析 *** ，用于通过线性变换选取较少数量的重要变量 ，从而简化数据结构 。
oplsda的q2有意义但是r2没有
在OPLS - DA模型中 ，通常不会出现Q2有意义但R2无意义这种符合模型评估逻辑的情况，若出现Q2值有意义但R2Y值较低 ，表明模型对未知数据预测尚可但解释分类变量能力弱 ，需结合置换检验判断是否过拟合。关于R2Y和Q2Y的含义在OPLS - DA模型里，R2Y代表模型的可解释性 ，它体现了模型中有百分之多少的信息能够解释分类变量Y。
不建议直接对原始数据进行火山图处理 ，需先验证模型可靠性后再分析 。具体原因及建议如下：过拟合风险导致数据失真OPLS-DA模型中，R2截距接近1表明模型对训练数据的解释能力极强 ，但Q2截距接近0则提示模型对新样本的预测能力极弱 ，这是典型的过拟合特征 。
OPLS-DA拟合时Q2为负数，通常表明模型预测能力较差或存在过度拟合问题。以下是具体原因及分析：模型过度拟合当模型过于复杂时 ，可能在训练集上表现优异 ，但在交叉验证集或新数据上表现极差，导致Q2为负 。
临床样本特殊性：由于个体差异大，临床大样本的R2/Q2可能低至0.2左右 ，但仍具有实际意义 。排列检验：通过随机打乱样本类别标签重复建模 ，生成Q2分布（如图3）。若原始模型的Q2显著高于随机模型（直线斜率大 、截距小），则说明原模型未过拟合 ，结果可靠 。
对于OPLS-DA分析来说 ，置换检验针对的是实验组和对照组 。置换检验模型是随机打乱实验组和对照组的分组标签（Y变量），多次（一般次数n=200）建立对应的OPLS-DA模型以获取随机模型的R2Y和Q2值。
当OPLS-DA模型在得分图上将两组样本分开时 ，切莫匆忙得出“两组之间有明显差异 ”的结论 。因为模型可能是一个过拟合的模型 ，即模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的预测能力较差 。为了避免过拟合和假阳性结果 ，需要综合考虑R2Y和Q2Y的得分值以及置换检验的结果。
美格基因·干货学习|一文读懂OPLS-DA分析
1、OPLS-DA分析在代谢组学数据分析中主要用于筛选不同组之间的差异代谢物 。通过OPLS-DA分析 ，每个代谢物都会得到一个VIP值（Variable Importance in the Projection），VIP值越大 ，代表该物质对于区分两组的贡献越大 。因此 ，在挑选差异代谢物时，VIP值通常被作为一项重要的考察指标。
2、SIMCA16教程连载：深入解析PCA和OPLS-DA分析随着SIMCA版本的升级，我们已推出针对SIMCA16的全新教程系列 ，满足老师们的软件学习需求。本次教程将重点讲解SIMCA中最常用的组学分析工具PCA和OPLS-DA ，以实际的GC-MS实验为例，研究基因修饰对杨树表达的影响 。
3 、在菜单栏中选择“Model ”-“OPLS-DA” 。在弹出的对话框中 ，设置OPLS-DA模型的参数 ，如组件数（Components） 、正交组件数（Orthogonal components）等。运行OPLS-DA模型：设置好参数后，点击“OK ”运行OPLS-DA模型 。
PLS-DA/OPLS-DA二维图
1、PLS-DA/OPLS-DA二维图是用于展示样本分类结果的降维可视化工具 ，通过主成分得分反映样本在代谢物表达模式上的差异 ，辅助判别组间分类效果 。
2 、PLS-DA可以用于两组及以上组别的分类比较。正交偏最小二乘判别分析（Orthogonal PLS-DA，OPLS-DA）：OPLS-DA同样是一种有监督的判别分析 *** ，也是多变量统计分析 *** 。
3 、本文旨在解析PLS-DA与OPLS-DA ，从有监督分析的角度理解PLS-DA，即在已知样本分组关系下进行数据分析 ，以寻找区分各组特征变量 。DA为判别分析 ，结合偏最小二乘回归 *** ，PLS-DA在数据降维的同时建立模型，并进行判别分析。而OPLS-DA基于PLS-DA ，通过正交变换修正 ，去除无关噪音，提高模型解析能力 。
4、PLS-DA（偏最小二乘判别分析）图通常用于展示和解释高维数据集中的分类或群体分离 。PLS-DA的结果通常通过几种图形来表示 ，这里介绍几种常见的图形及其解读 *** ：得分图（Score Plot）：得分图通常用于展示样本在PLS-DA模型中的分布。每个点代表一个样本 ，不同的颜色或形状可以代表不同的类别 。
为什么pca没有分开,opls分的很好
OPLS的算法可以将样本间的差异变大，PCA则没有 。最近刚刚接触生物信息 ，也不是特别懂。我是这么理解的。
特点：与PCA相比 ，PLSDA能提供更好的分离效果，因为它能根据预先定义的分类变量更大化组间的差异 。 结果解读：VIP衡量各代谢物对样本分类的重要程度；交叉验证评估模型的拟合性和预测能力；模型验证图通过permutation test展示模型的准确率 。
另外 ，OPLS可以更好地避免过拟合现象 ，预测性能优势并没有明显提升；因此，如果PLS-DA模型尚可：“summary ”的4个plot的结果比较好 ，仍推荐使用PLS-DA。执行OPLS后的数据提取 ，与PLS和PCA略有不同，需要同时考虑得分矩阵和正交矩阵 。
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