主成分分析( Principal Component Analysis, PCA) 是将原本鉴定到的所有代谢物重新线性组合,形成一组新的综合变量,同时根据所分析的问题从中选取2-3个综合变量,使它们尽可能多地反映原有变量的信息,从而达到降维的目的。同时,对代谢物进行主成分分析还能从总体上反应组间和组内的变异度。总体样本 PCA 分析采用 PCA 的方法观察所有各组样本之间的总体分布趋势,找出可能存在的离散样本,综合考虑各种因素(样品数,样品珍贵程度,离散程度)决定离散点的除去与否。
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