用PLS和OPLS分析代謝組資料

一、PLS（偏最小二乘法）




PLS是一種多變數分析方法，廣泛用於化學和生物資訊學領域。它可以同時處理多個預測變數和多個響應變數，尋找這些變數之間的關係。在代謝組學中，PLS常用於分析樣本（如生物樣本）的多種代謝物濃度與生物學性狀（如疾病狀態）之間的關係。




1.優勢:

PLS能有效處理變數多、樣本少的資料集，尤其是當預測變數數量遠大於樣本數量時。




2.應用:

在代謝組學中，PLS常用於識別哪些代謝物與特定的生物學性狀相關。




二、OPLS（正交偏最小二乘法）




OPLS是PLS的一個變體，增加了正交訊號校正。這種方法能夠更好地區分解釋變數和響應變數之間的相關和非相關部分。




1.優勢:

OPLS在提高模型解釋能力和預測準確性方面優於傳統PLS，特別是在處理複雜的生物資料時。




2.應用:

在代謝組學中，OPLS被用於從複雜的代謝資料中提取與特定生物學效應最相關的代謝物資訊。




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