2022-04-14 16:14:24, 小迈 武汉迈特维尔生物科技有限公司
在上一场小工具讲解中,小姐姐给大家介绍了PLS-DA的原理及用途,而在代谢组学数据分析中,除去PLS-DA以外,OPLS-DA分析也是非常常见的,仅一个字母之差,那二者到底有何差别,我们一起来一探究竟!
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视频解说教程
1
什么是OPLS-DA分析?
OPLS-DA分析,全称正交偏最小二乘法判别分析(OrthogonalPartialLeast Squares-DiscriminantAnalysis),它结合了正交信号矫正(OSC)和PLS-DA方法,能够将X矩阵分解成与Y相关和不相关的两类信息,通过去除不相关的差异来筛选差异变量。
2
OPLS-DA分析的原理是什么?
OPLS-DA不同于PCA,它是一种有监督的判别分析统计方法。运用偏最小二乘回归建立代谢物表达量与样本类别之间的关系模型,来实现对样本类别的预测。OPLS-DA分析需要样本变量矩阵和样本分类矩阵两个文件来确立样本关系,如下所示:
X矩阵,样本-变量矩阵
变量1
变量2
变量3
样本1
n11
n12
n13
样本2
n21
n22
n23
样本3
n31
n32
n33
样本4
n41
n42
n43
Y矩阵,样本分类矩阵
分类1
分类2
样本1
10
样本2
01
样本3
10
样本4
01
OPLS-DA建模时,将X矩阵信息分解成与Y相关和不相关的两类信息,其中与Y相关的变量信息为预测主成分,与Y不相关的变量信息为正交主成分。根据OPLS-DA模型分析代谢组数据,绘制各分组的得分图,进一步展示各个分组之间的差异(Thévenotet al., 2015)。
3
OPLS-DA分析有什么用?
OPLS-DA分析在实现降维的同时考虑了分组信息,因此它可以用于特征选择以及分类,也就是在代谢组学数据分析中,可以用于筛选不同组之间的差异代谢物。通过OPLS-DA分析,每个代谢物可以得出一个VIP值,即变量重要性投影(VariableImportance inProjection,VIP),VIP值越大,代表该物质对于区分两组所具有的贡献越大,因此我们在挑选差异代谢物时,通常会将VIP值作为其中一项重要的考察指标。
4
OPLS-DA分析的结果怎么看?
OPLS-DA分析结果中最常用的图就是OPLS-DA得分图,图中横坐标表示预测主成分,因此横坐标方向可以看出组间的差距;纵坐标表示正交主成分,因此纵坐标方向可以看出组内的差距;百分比表示该成分对数据集的解释率。图中的每个点表示一个样品,同一个组的样品使用同一种颜色表示,Group为分组。
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OPLS-DA得分图
除去得分图以外,OPLS-DA分析还可以得到S-plot图,S-plot图的横坐标表示主成份与代谢物的协方差,纵坐标表示主成份与代谢物的相关系数。S-plot图一般用来挑选与OSC过程中主要成分的相关性比较强的代谢物,从另一方面同时也可以挑选与Y相关性强的代谢物。越靠近两个角的代谢物重要度越强。S-plot图中红色的点表明这些代谢物的VIP值大于等于1,绿色的点表示这些代谢物的VIP值小于等于1。
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OPLS-DA的S-plot图
5
如何评判OPLS-DA模型的好坏?
并非所有的数据都适合使用OPLS-DA模型进行分析,因此在模型建立之后,我们需要通过模型验证来对模型质量进行评价。
OPLS-DA评价模型的参数有R2X,R2Y和Q2,其中R2X和R2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,Q2表示模型的预测能力,这三个指标越接近于1时表示模型越稳定可靠,Q2 >0.5时可认为是有效的模型,Q2 >0.9时为出色的模型。
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OPLS-DA模型验证图
上图为OPLS-DA模型验证图,图中横坐标表示模型R2Y,Q2值,纵坐标是模型分类效果出现的频数,即本模型对数据进行200次随机排列组合实验,若Q2 的p= 0.02,说明在此次Permutation检测中共有4个随机分组模型的预测能力优于本OPLS-DA模型,若R2Y的p= 0.545,说明在此次Permutation检测中共有109个随机分组模型其对Y矩阵的解释率优于本OPLS-DA模型。一般情况下,p< 0.05 时模型最佳。
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