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数据分析

将保存的源文件打开，点击「Home」→「Autofit」，然后鼠标移向「Project Window」 →「Active model」，PCA 模型下可以看到 R2 和 Q2，可用于判断数据分析的可靠性。

1. PCA、PLS-DA 和 OPLS-DA 图

依次选择 「Home」→ 「New」→「Observations」，将实验数据进行分组，model type 选用 PCA-X，确定后对数据进行拟合（「Home」→「Autofit」），再点击 Scores，即可做出 PCA 图。在做 PLS-DA 或 OPLS-DA 图时，只需在 Change Model Type 将 PCA 改为 PLS-DA 或 OPLS-DA 即可。

（SMICA 软件一般默认的模式是 UV，可在「Home」→「 New」→「scale」 中进行改变）。

2. S-plot 图

将 「Home」→「New」 → 「Scale」→ 「Set Scaling」 中的 Type 设置为 par 模型，只能选择两个组别（「Home」→ 「New」→「Observations」），将 model type 改为 OPLS-DA，然后确定，再将数据进行拟合（「Home」→「Autofit」）；然后选择「Analysis」 → 「S-plots」 → 「S-plot」，即可做出我们所需的 S-plot。

3. 差异物的寻找

通常文献中对于差异物的寻找都是 VIP 值结合 pcorr。

VIP：「Home」 → 「VIP」， 右键 「Create」 →「List」 → 「Save List as」 为 txt 格式，再将 txt 格式复制到 Excel 中，一般选用 M1.VIP[1] 这一列。

pcorr： S-plot 图 右键 「Create」 → 「List」→「Save list as」 为 txt 格式，再将 txt 格式复制到 Excel 中，一般选用 M1. P(corr)[1] 这一列结合 Vip 值寻找差异代谢物。

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作者：赵凡

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