在非靶向代謝組學中，做Pls-DA分析和OPLS-DA分析，有什麼區別？

PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）和OPLS-DA（Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis）是常用的多變數統計分析方法，用於尋找代謝組中與不同組別之間差異顯著的代謝物。雖然兩種方法都可以用於分類和預測，但它們在建模和解釋方面有一些區別：




1.建模方法：

• Pls-DA：Pls-DA是一種基於偏最小二乘迴歸的方法，它透過最大化類別間的差異和最小化類別內的差異來建立模型。Pls-DA將代謝物資料與類別資訊進行聯合建模，尋找最佳的線性組合，以最大程度地區分不同組別。
• OPLS-DA：OPLS-DA是Pls-DA的一種改進方法，它引入正交訊號分解，將資料分解為預測成分和正交成分。預測成分捕獲與類別相關的資訊，而正交成分則捕獲與類別無關的變異。透過引入正交成分，OPLS-DA可以更好地解釋資料中的噪聲和干擾，提高模型的可解釋性。




2.模型解釋性：

• Pls-DA：Pls-DA提供了一個整體的分類模型，可以用於預測新樣本的類別。然而，Pls-DA的模型解釋性相對較差，因為它沒有明確區分與類別相關和與類別無關的變異。
• OPLS-DA：OPLS-DA透過引入正交成分，將資料分解為預測成分和正交成分，從而提高了模型的解釋性。正交成分捕獲了與類別無關的變異，使得預測成分更加清晰地反映與類別相關的資訊。




3.資料解釋：

• Pls-DA：Pls-DA提供了一個整體的分類模型，但它不能直接解釋哪些代謝物對於不同組別的區分起到了主要作用。因此，Pls-DA在解釋差異代謝物方面相對有限。
• OPLS-DA：OPLS-DA透過正交成分的引入，可以更好地解釋資料中的噪聲和干擾，從而提高了模型的解釋性。OPLS-DA可以透過檢查預測成分的負荷（loadings）來確定哪些代謝物對於不同組別的區分起到了主要作用。




簡單來講，Pls-DA適用於簡單的分類問題；而OPLS-DA透過引入正交成分，提高了模型的解釋性，適用於複雜的代謝組學資料分析。選擇使用哪種方法應根據具體的研究目的和資料特點來決定。




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