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：

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：



首先是PCA模型

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。



OPLS-DA分析（以L5 VS WT为例)



为了检验OPLS-DA有无过拟合，进行随机分组200次的置换检验。

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）。



第二步在Omics skin模式下进行P值的获取。

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。



截图中Ctr或Par方式下是呈S型的，UV是做出来是直线

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。


 

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。



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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