在线作图⼁数据降维⽅法③——正交偏最⼩⼆乘⽅判别分析
（OPLS-DA）
Question1：什么是PLS-DA？
与PCA不同，PLS是“有监督”模式的偏最⼩⼆乘法分析，也就是在分析数据时，已知样本的分组关系，这样可以更好的选择区分各组的特征变量，确定样本之间的关系。DA是判别分析，PLS-DA⽤偏最⼩⼆乘回归的⽅法，在对数据“降维”的同时，建⽴了回归模型，并对回归结果进⾏判别分析。
OPLS-DA是在PLS-DA的基础上，进⾏了正交变换的矫正，可以滤除与分类信息⽆关的噪⾳，提⾼了模型的解析能⼒和有效性。
Question2：什么是OPLS-DA？
OPLS是⼀种多因变量对多⾃变量的回归建模⽅法，其最⼤的特点是可以去除⾃变量X中与分类变量Y⽆关的数据变异，是分类信息主要集中在⼀个主成分中，从⽽模型变的简单和易于解释，其判别效果和主成分得分图的可视化效果更加明显。正交偏最⼩⼆乘法判别分析（orthogonal partial least-squares discrimination analysis，OPLS-DA）在代谢组学分析中应⽤较多，利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，同时还可以有效分离样本，预测样品类别。
PLS-DA/OPLS-DA建⽴了代谢物表达量与分组关系之间的模型，PLS-DA/OPLS-DA可以更好地获取组间差异信息，还可以对样品的分组进⾏预测，这是PCA做不到的。
Question3：如何不使⽤R语⾔在线绘制OPLS-DA图？
②输⼊⽤户名和密码（⼩编已经为⼤家填好了，如果不显⽰可添加⽂末⼆维码添加⼩编获取），输⼊验证码后即可登录，⽆需注册，直接使⽤，不必担⼼隐私泄露，是不是诚意满满~
建模方法③登录后在⼯具⼀栏（全部分析）⾥到OPLSDA分析，点击进⼊；
④请按照界⾯右侧的说明书或者下⽂进⾏操作，即可在2分钟内获得⼀张精美的OPLS-DA分析图喽~
话不多说，我们开始⾏动吧~
Step 1 上传数据
Step 2 设置参数
2.1 在界⾯右侧编辑分组信息：需要对所有样品进⾏分组，本⽹站⽀持在线修改分组名称和样品名称的功能。
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2.2筛选显⽰种类：按需⾃⾏选择要⽤的样本进⾏作图
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2.3 ⽅法选择：OPLS_DA（正交偏最⼩⼆乘回归分析）、PLS_DA（偏最⼩⼆乘回归分析）
2.4选择⽐较组：OPLSDA仅⽀持两组数据进⾏分析。
2.5横纵坐标字体⼤⼩：按需求⾃⾏设置
2.6元素⼤⼩：图中显⽰的元素图形⼤⼩
2.7是否添加椭圆：图例如下
椭圆⼀：按照正常计算⽅式得到分组椭圆（有些结果可能加不上分组椭圆）
椭圆⼆：强⾏添加分组椭圆。
否：不添加分组椭圆
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2.8 椭圆粗细：按需⾃⾏设置
2.9 是否显⽰标签：是、否
2.10 标签⼤⼩：按需⾃⾏设置
Step 3 下载⽂件
根据个⼈需求进⾏参数调整后点击运⾏后等待5-10秒即可下载结果，平台提供PDF格式的⽮量图下载。表格⽂件可⽤于后续分析。
Step 4 作图后处理
TUTU云平台提供的是PDF格式的⽮量图，可通过⽮量图处理软件（Inkscape或AI）进⾏编辑和调整（如：⽂字字体，⽂字⼤⼩，图⽚分辨率等）。图形处理软件和使⽤⽅法可扫描⽂后的⼆维码添加⼩编获取。
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