在 EZinfo 中进行多变量分析时，每个 LCMS 峰对 loading plot 有多少影响 - WKB53889

环境

• EZinfo
• Progenesis QI
• Progenesis QI for Proteomics
• UNIFI
• MarkerLynx

答案

单个 LC 或 MS 数据峰只能间接影响得分图。得分图显示了各个样品组之间差异最大的变量。如果将鼠标悬停在 Plots and Spreadsheets（图表和电子表格）标签中的 Scores（分数）按钮上，将会看到此说明。

“分数 t[1] 和 t[2] 是汇总数据集时最重要的指标。该图给出了数据图。图中的点是数据中的观察值。在图中彼此相近的观察值可能相似，而彼此远离的观察值则不同。图中显示了数据中存在非典型观察值、组相似性、趋势和其他模式。”

在分数图中，Show model statistics（显示模型统计信息）t[1]（x 轴）和 t[2]（y 轴）是通过数据和均值之间的差异的多维散点图绘制的最佳拟合曲线的数据。这些曲线代表样品组的不同组中数据之间的最大差异。R2X[1] 和 R2X[2] 是这些曲线的 R 平方值，即这些曲线与数据的多维图拟合程度的统计量度（如果将其写为 R²X[1]，会更清楚）。

这意味着，如果在特定保留时间处的峰比“对照”组的样品中“处理 1”组的样品强度高得多，则这些峰将在区分“处理 1”和“对照”方面影响更大。
Hotelling 的 T2 值代表分数图的 95％ 置信限。椭圆范围外的任何值都是强异常值。

拟合图的拟合度是由分数图表示的数据模型实际与数据拟合程度的图形表示。

有关完整说明，请参阅 https://umetrics.com/sites/default/f..._parti-3_0.pdf。

附加信息

注意：MarkerLynx 已停产，并且 Waters 不再出售 MarkerLynx 及相关的 EZinfo 2.0。但是，以上答案同样适用于 EZinfo 2 或 3。