偏最小二乘判别分析(PLS-DA)筛选诊断性细胞因子

Question

如题所述

Answer 1

偏最小二乘判别分析（PLS-DA）是一种用于筛选和识别具有诊断价值的生物标志物，如细胞因子的统计方法。在使用PLS-DA进行细胞因子诊断性筛选时，一般遵循以下步骤：
1.数据收集和预处理：
首先收集包含目标细胞因子水平的数据集，通常这些数据来自于生物样本，如血液或组织样本。然后对数据进行标准化、缺失值处理等预处理。
2.PLS-DA模型构建：
使用PLS-DA来建立一个模型，将细胞因子的表达水平与特定的健康状态或疾病（如癌症、炎症性疾病等）关联起来。
在模型中，细胞因子的表达水平作为自变量（X），健康状态或疾病分类作为因变量（Y）。

3.模型训练和验证：
利用已知分类的数据对模型进行训练。
通过交叉验证等方法来验证模型的准确性和稳健性。

4.特征选择和重要性分析：
在PLS-DA模型中，可以分析每个细胞因子对模型的贡献，以识别最具诊断性的因子。
通常，具有最高权重的变量（在这里是细胞因子）被认为是最具区分能力的。

5.结果解释和应用：
解释PLS-DA模型的结果，确定哪些细胞因子在区分健康和疾病状态方面最有效。
这些细胞因子可以作为潜在的生物标志物，用于疾病的诊断或风险评估。

6.后续研究：
基于PLS-DA结果进行后续实验验证，如ELISA、流式细胞术等，以进一步确认筛选出的细胞因子的诊断价值。
注意，PLS-DA结果的有效性高度依赖于数据的质量以及模型的正确设置和解释。因此，在应用PLS-DA筛选诊断性细胞因子时，建议在专业的指导下进行。

Answer 2

自闭症的早期诊断标志物 这篇推文简单介绍了这类研究的基本思路。

原文 An Exploratory Examination of Neonatal Cytokines and Chemokines as Predictors of Autism Risk: The Early Markers for Autism Study 中的统计方法如下

偏最小二乘判别分析(PLS-DA) 是一种用于判别分析的多变量统计分析方法。判别分析是一种根据观察或测量到的若干变量值，来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。其原理是对不同处理样本（如观测样本、对照样本）的特性分别进行训练，产生训练集，并检验训练集的可信度。
偏最小二乘回归（Partial least squares regression） 与 主成分回归 相关，但不是寻找响应变量和自变量之间最大方差 超平面 ，而是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个 线性回归 模型。因为数据 X 和 Y 都会投影到新空间，PLS系列的方法都被称为双线性因子模型（bilinear fator models）。当Y是分类数据时称为偏最小二乘判别分析（Partial least squares Discriminant Analysis， PLS-DA）。
我的理解：建立一个线性回归模型来预测分类。

ropls: PCA, PLS(-DA) and OPLS(-DA) for multivariate analysis and feature selection of omics data

使用R包ropls进行PLS-DA