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        SIMCA软件使用小白教程

        相关实验:生物信息学数据库和软件的搜索实验

        user-title

        医学院校1

        有代谢组学数据,但是不会SIMCA分析。有做过同样的小伙伴可以帮帮忙吗?有很多想请教的。可佳扣扣交流一下吗?1660916755

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        3 个回答

        user-title

        晓雨知春来

        有帮助

        可以啊,加你的联系了,你通过一下。

        user-title

        医学院校1user-title

        我这里没有看到你唉同学,你有备注吗?留言smica我就知道了

        user-title

        土井挞克树

        有帮助

        可以具体说一下什么问题,我之前做过simca

        user-title

        医学院校1user-title

        我数据输入进去生成不出来PCA图

        user-title

        loveliufudan

        有帮助

        simca使用步骤:

        1. 数据预处理:

        • 去除离群值:检测和移除可能是异常值的数据点。

        • 数据中心化:对每个变量减去其均值,使数据集的平均值为零。

        • 缩放:对数据进行缩放,以确保每个变量的方差在相同的量级上。常用的缩放方法包括标准化(将数据缩放为均值为零,标准差为一)和范围缩放(将数据缩放到指定的范围内)。

        2. 建立模型:

        • 主成分分析(PCA):使用PCA对数据进行无监督的降维和聚类。通过保留最重要的主成分,PCA可以帮助识别数据中的模式和变异。

        • 偏最小二乘回归(PLS-DA):如果你有类别信息(如不同组或处理),可以使用PLS-DA进行有监督的分类和差异解释。PLS-DA将数据与类别之间的关系建模,从而可以预测新样本的类别归属。

        3. 模型评估:

        • 交叉验证:使用交叉验证方法(如留一交叉验证或k折交叉验证)评估模型的预测性能。这可以帮助估计模型的泛化能力和稳健性。

        • 统计指标:计算模型的统计指标,如R2X(解释X的方差)、R2Y(解释Y的方差)和Q2值(交叉验证的预测能力)。这些指标可以评估模型的拟合和预测能力。

        4. 可视化和解释:

        • 得分图:绘制得分图来可视化样本在主成分或潜在变量空间中的分布。这可以帮助观察样本之间的相似性或差异。

        • 负荷图:绘制负荷图来观察变量在主成分或潜在变量空间中的贡献。这可以帮助识别对样本分组有贡献的变量。

        • 双组分图:对于PLS-DA模型,可以绘制双组分图来展示样本在PLS空间中的分布,同时考虑类别信息。

        5. 样本分类和预测:

        • 将新样本的代谢组数据输入到建立的模型中。

        • 使用模型进行样本分类或预测,并根据模型结果进行判断。

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