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1. 用PLS和OPLS分析代谢组数据

1、用PLS和OPLS分析代谢组数据

这里我们采用基于秩的检验方法，其中基因集富集分析（GSEA）是在转录组数据背景下进行代谢路径分析的一个常见例子，它也可以应用于代谢组数据。使用GSEA或OR分析的途径分析也可以通过结合代谢组学和转录组学数据来进行，好处是从这两种数据类型中收集信息以确定代谢途径富集程度。

数据格式：确保数据以SIMCA-P软件能够识别的格式导入，通常是CSV或Excel格式。数据组织：数据应该组织为样本（行）和变量（列），例如，在代谢组学研究中，每一行代表一个样本，每一列代表一个代谢物。 数据导入 在SIMCA-P中，选择“新建项目”并导入数据。

上图是单变量的ROC分析，针对单个代谢组分子或单组学数据。实际上，可以将多个代谢物或多个组学数据作为组合来进行预测，称之为多变量ROC分析。不同模型预测的结果也可以同时在一张图中比较。多变量ROC分析主要是用于探寻最佳的生物标志物组。

PLS-DA图的解释需要结合实验设计和研究背景。例如，在代谢组学研究中，成分的分离可能与特定生物标志物或代谢途径相关。理解PLS-DA的结果需要结合具体的研究背景和数据特性。

PLS算法可以用来建立股票价格预测模型。在这种情况下，PLS算法可以处理的量密集的股票市场数据和环境变量之间的关系，从而建立预测模型有效地分析数据和对股票市场的未来变化做出预测。在药学中，PLS算法被用来解决吸收、分布、代谢和排泄（ADME）问题。

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