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：

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：



首先是PCA模型

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=x-x拔；

2.UV是將所有變量擁有同等的重要性，UV=x-x拔/SD；

3.Par相比UV更接近原始測量數據，Par=x-x拔/根號SD；

這里可以根據數據情況選擇合適的Scaling方式。



OPLS-DA分析（以L5 VS WT為例)



為了檢驗OPLS-DA有無過擬合，進行隨機分組200次的置換檢驗。

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）。



第二步在Omics skin模式下進行P值的獲取。

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。



截圖中Ctr或Par方式下是呈S型的，UV是做出來是直線

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。


 

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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