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干貨連載 | 最新版本SIMCA16教程來啦!

分類:公司動態   發布時間 2021-01-05   閱讀: 4359

之前小編出的教程還是SIMCA14.1的,時隔三年多了,SIMCA已經更新到SIMCA16版本了,很多老師買軟件之后都詢問有沒有配套的教程,那么今天小編就告訴大家一個好消息,我們將陸續針對SIMCA16版本出相應的分析教程哦,其中包括常規的PCA\OPLS-DA\PCA-class\OPLS等,大家盡請期待吧。那么今天小編先給各位老師介紹SIMCA最常用的組學分析PCA/OPLS-DA分析。

該實驗是使用GC-MS平臺來研究經過基因修飾的楊樹的表達情況,基因修飾發生在PttPME1基因上,該基因控制果膠甲基酯酶合成(PME)。實驗共分為三組,對照組(WT),PttPME1基因上調組(2B)和PttPME1基因下調組(L5)。實驗結果經預處理后如下表所示:

代謝組學

數據導入

實驗數據經過預處理后,可導入SIMCA軟件進行相應的分析操作:

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首先是PCA模型

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這里我們選擇Scaling方式為Ctr,Par和UV也是可以的:

1.Ctr是將原數據轉化成離原點更近的新數據,Ctr=代謝組學;

2.UV是將所有變量擁有同等的重要性,UV=代謝組學;

3.Par相比UV更接近原始測量數據,Par=代謝組學;

這里可以根據數據情況選擇合適的Scaling方式。

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OPLS-DA分析(以L5 VS WT為例)


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為了檢驗OPLS-DA有無過擬合,進行隨機分組200次的置換檢驗。

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VIP數值已導出,按照常規篩選差異物方法VIP>1 P<0.05,那還需要進行Students’t-test分析,獲得P值,SIMCA也可以進行相應的分析,具體如下:

首先開啟Omics skin功能(File-Options-Simca options-Skins-Enable Omics skin-Yes)。

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第二步在Omics skin模式下進行P值的獲取。

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S-plot圖除了常規篩選差異物方法VIP>1 P<0.05,也可以用S-plot來篩選Biomarkers。

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截圖中Ctr或Par方式下是呈S型的,UV是做出來是直線


功能小貼士

在PCA或OPLS-DA得分圖中右擊選擇Format plot即可對圖中的細節進行修改,各個選項的功能如下:
1.Axis選項卡可對橫縱坐標軸線條粗細和顏色、標尺字體大小、橫縱坐標標題內容、字體和大小等進行修改;
2.Gridlines選項卡可對網格線有無、粗細、顏色等進行修改;
3.Background選項卡可對背景進行修改;
4.Legend選項卡可對圖例位置、字體、大小和顏色等進行修改;

5.Limits and regions可對置信區間橢圓線條格式、橢圓內外區域顏色等進行修改;

6.Labels可對圖中樣本標簽名稱的字體、大小、顏色、位置和與樣本的距離等進行修改;
7.Styles可對圖中樣本形狀和顏色等進行整理修改。

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有些老師不想圖中顯示樣本編號,或者樣本名稱太長,顯示不全,可以通過右擊Properties-Label types下進行修改。



今天SIMCA16小技能就分享到這里拉,關于SIMCA16還有其他很多分析功能,例如用SIMCA進行火山圖的構建、PCA-Class、OPLS、OnPLS等分析,后續小編會一一給大家介紹哦,我們下期再見。

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如需試用SIMCA軟件,請在阿趣代謝微信公眾號后臺回復:試用+姓名+單位+聯系電話。

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