《表2 OPLS-DA模型的评价参数》

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《汉麻籽不同萌发时期的生长活性物质非靶向代谢组学研究》

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注：A表示主成分数；R2Y表示模型解释率；Q2表示模型预测能力；R2intercept和Q2intercept表示R2和Q2回归直线与Y轴的截距

正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）可进一步提高模型的解析能力和有效性[32～35]。因此，建立三组的OPLS-DA模型，模型得分图见图3，可见OPLS-DA模型能区分三组组间样本。表2为经7-fold cross-validation(7次循环交互验证）得到的模型评价参数，本实验正、负离子模式数据建立的OPLS-DA模型，R2Y和Q2均接近于1，说明建立的模型稳定可靠。且从图中可以看出，三组样本中组间重叠相对减少，使得组间差异更明显[17，29，32]。图4为三组样本在正、负离子模式下建立的OPLS-DA置换检验图，由图可知模型未发生过拟合，它从总体上反映样本组间和组内的变异度，从而进一步说明此模型的建立是有效的[36]。