代谢组学系列课程

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阈值选择

差异筛选倍数阈值

T检验P值

bian

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随机森林分析:

决策树数量:决定构建多少决策树,每一个组至少包含两个样本

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CCA分析:

 

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SVM分析:代谢物分类

K值必须小于分组样品中的样品数

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WGCNA分析:

模块相似度阈值越大,两个模块融合所需要的相似程度就越低,最终得到的模块数越少

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_deut · 11-22 · WGCNA 0

R2X R2Y Q2Y越接近1越可靠

Q2Y>0.5可用,>0.9出色

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_deut · 11-22 · PLS-DA 0

归一化:按比例进行放缩,使数据值保持在一定区间

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差异筛选倍数阈值:越大越严格(推荐1或2)

T检验P值:越小越严格(推荐0.05或1)

变量投影重要度VIP:越大越严格(推荐1)

 

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