不同于主成分分析( PCA)法,Partial Least Squares Discrimination Analysis,(PLS-DA)或 Orthogonal PLS-DA,(OPLS-DA)是一种有监督的判别分析统计方法。该方法运用PLS-DA建立代谢物表达量与样品类别之间的关系模型,来实现对样品类别的预测。分别建立两两分组比较的PLS-DA模型或OPLS-DA模型,模型得到的参数评价会以表格形式提供。其中R^2X和R^2Y分别表示所建模型对X和Y矩阵的解释率,Q2标示模型的预测能力,理论上R^2、Q^2数值越接近1说明模型越好,越低说明模型的拟合准确性越差,通常情况下,R^2、Q^2高于0.5 (50%)较好,高于0.4即可接受,且两者差值不应过大。临床样本由于个体差异大,不可控,尤其大样本时,R^2、Q^2大小为0.2左右亦可。 |