《表1 样本分组比较的R2值和Q2值》

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《基于广泛靶向代谢组学的竹黄活性成分分析》

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采用多元统计分析，在最大程度保留原始信息的基础上将高维复杂的数据进行“简化和降维”，建立可靠的数学模型对研究样本的代谢谱特点进行归纳和总结。全部样本主成分分析PCA得分图（图1）显示各组之间分离趋势明显，表明对各样本数据处理结果可信，各样本间存在明显差异。利用多维统计建立可靠的数学模型来对研究样本代谢物数据进行归纳总结分析，对不同时期样本进行分组比较，比较组为:S1 v S2、S2 v S3和S1 v S3。建立PCA、PLS-DA、OPLS-DA模型进行分析（表1），表1显示3组比较PLA-DA及OPLS-DA模型的R2和Q2均较高，模型具有很好的预测能力和可靠性，能够很好地表现各组间代谢物的变化趋势。对PLS-DA和OPLS-DA模型进行200次排列验证（图2），图中横线表示原始模型的R2和Q2，验证后模型的R2和Q2不超过相应线，说明模型未出现过拟合现象，可根据VIP值分析筛选差异代谢物。通过2个模型相互验证说明对不同时期样本代谢物进行分组比较是可行的，且各组存在明显差异，得到的差异代谢物具有统计学意义。