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干货连载 | 新版本SIMCA16教程来啦!

6912 人阅读发布时间:2021-01-05 11:51

之前小编出的教程还是SIMCA14.1的,时隔三年多了,SIMCA已经更新到SIMCA16版本了,很多老师买软件之后都询问有没有配套的教程,那么今天小编就告诉大家一个好消息,我们将陆续针对SIMCA16版本出相应的分析教程哦,其中包括常规的PCA\OPLS-DA\PCA-class\OPLS等,大家尽请期待吧。那么今天小编先给各位老师介绍SIMCA最常用的组学分析PCA/OPLS-DA分析。

该实验是使用GC-MS平台来研究经过基因修饰的杨树的表达情况,基因修饰发生在PttPME1基因上,该基因控制果胶甲基酯酶合成(PME)。实验共分为三组,对照组(WT),PttPME1基因上调组(2B)和PttPME1基因下调组(L5)。实验结果经预处理后如下表所示:
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数据导入

 

实验数据经过预处理后,可导入SIMCA软件进行相应的分析操作:

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首先是PCA模型

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这里我们选择Scaling方式为Ctr,Par和UV也是可以的:
1.Ctr是将原数据转化成离原点更近的新数据,Ctr=x-x拔
2.UV是将所有变量拥有同等的重要性,UV=x-x拔/SD
3.Par相比UV更接近原始测量数据,Par=x-x拔/根号SD
这里可以根据数据情况选择合适的Scaling方式。

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OPLS-DA分析(以L5 VS WT为例)
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为了检验OPLS-DA有无过拟合,进行随机分组200次的置换检验。
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VIP数值已导出,按照常规筛选差异物方法VIP>1 P<0.05,那还需要进行Students’t-test分析,获得P值,SIMCA也可以进行相应的分析,具体如下:

 

首先开启Omics skin功能(File-Options-Simca options-Skins-Enable Omics skin-Yes)。
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第二步在Omics skin模式下进行P值的获取。
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S-plot图除了常规筛选差异物方法VIP>1 P<0.05,也可以用S-plot来筛选Biomarkers。

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截图中Ctr或Par方式下是呈S型的,UV是做出来是直线

功能小贴士

在PCA或OPLS-DA得分图中右击选择Format plot即可对图中的细节进行修改,各个选项的功能如下:

 

1.Axis选项卡可对横纵坐标轴线条粗细和颜色、标尺字体大小、横纵坐标标题内容、字体和大小等进行修改;

 

2.Gridlines选项卡可对网格线有无、粗细、颜色等进行修改;

 

3.Background选项卡可对背景进行修改;

 

4.Legend选项卡可对图例位置、字体、大小和颜色等进行修改;

 

5.Limits and regions可对置信区间椭圆线条格式、椭圆内外区域颜色等进行修改;

 

6.Labels可对图中样本标签名称的字体、大小、颜色、位置和与样本的距离等进行修改;

 

7.Styles可对图中样本形状和颜色等进行整理修改。
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有些老师不想图中显示样本编号,或者样本名称太长,显示不全,可以通过右击Properties-Label types下进行修改。
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今天SIMCA16小技能就分享到这里拉,关于SIMCA16还有其他很多分析功能,例如用SIMCA进行火山图的构建、PCA-Class、OPLS、OnPLS等分析,后续小编会一一给大家介绍哦,我们下期再见。

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