Metaboanalyst做oplsda圖怎麼看
- 樣本聚類:觀察不同組別的樣本是否形成獨立的聚類。良好的模型應顯示出清晰的組間分離。
- 模型質量指標:關注模型的R2(解釋的變異比例)和Q2(預測能力)值。R2接近1表示模型擬合度高,Q2接近1表示良好的預測能力。
- 關鍵變數識別:在負荷圖中,遠離原點的變數對組間分離貢獻更大。這些變數可能是區分不同樣本組的關鍵代謝物。
- 方向性:變數在負荷圖上的位置反映了它們與分離方向的關聯。例如,在疾病與對照組比較中,位於疾病組方向的代謝物可能在疾病狀態下上調。
OPLS-DA圖通常包含得分圖(score plot)和負荷圖(loading plot),得分圖顯示樣本在模型主成分上的投影,通常用於展示不同組(如疾病組和對照組)之間的分離。負荷圖顯示各個變數(如代謝物)對模型分離能力的貢獻。
1.解讀得分圖
2.解讀負荷圖
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