OPLS方法的原理及其在代谢组学数据判别分析中的应用

摘要：

目的 探讨orthogonal projection to latent structures(OPLS)方法的原理、特点及其在代谢组学高维数据分析中的应用.方法 通过R语言编程实现OPLS方法,利用模拟试验探索OPLS的特性及适用条件,并通过实际数据进行验证.结果 利用一个OPLS预测主成分的模型拟合效果与利用偏最小二乘(PLS)多个主成分的模型拟合效果相同,同时具有较好的判别能力,其得分图的可视化效果优于PLS.结论 OPLS能够有效去除自变量矩阵X中与因变量y无关的信息,使模型变得简单、易于解释,同时具有较好的可视化效果,可有效地用于代谢组学数据分析中.

关键词：orthogonal projection to latent structures(OPLS)、模型拟合、可视化、代谢组学

所属期刊栏目：31

分类号：TP3;X17

资助基金：高等学校博士学科专项基金20122307110004;国家自然科学基金资助81172767

在线出版日期：2016-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：765-769