小麦农艺性状与品质特性的多元分析与评价

估算96个小麦品种(系)的11个农艺性状和10个品质特性参数的主成分,并以主成分和欧氏距离为基础,分别作二维排序分析和聚类分析。农艺性状的前4个主成分反映了85.3450%的原始数据信息量;品质特性的前4个主成分代表了89.1483%的原始数据信息量。以96个材料的主成分得分绘制二维排序图,27个小麦品种(系)表现为矮秆、子粒和旗叶较大,丰产性较好、综合农艺性状优良;32个小麦品种(系)表现为铁、锌含量较高,加工品质较好、综合品质特性优良。在系统聚类图中,农艺性状和品质特性分别被聚成5类。综合农艺性状较好的材料主要集中在第Ⅲ类和第Ⅳ类;综合品质特性较好的材料主要集中在第Ⅰ类和第Ⅱ类。综合分析发现,同时兼顾丰产性较好且子粒铁、锌含量较高,品质特性较好的小麦品种(系)有:泰山9818、西农822、轮选719、杨-31、西安837和中育9383。将聚类分析和二维排序分析结合起来,能较好的对小麦的性状组成做出综合评价,鉴定和评价出优质、高产、综合性状优良的小麦品种(系),为小麦遗传育种提供优良的种质资源,为合理选配亲本提供参考。     

基于主成分分析的优质鸡肉质评价研究

优质鸡的内涵在于肉质,但目前肉质的评定还没有一个统一的标准．本研究通过对大恒优质肉鸡5个新品系共150个个体和与肉质有密切联系的8个理化指标进行主成分分析,8个原始指标被综合成了3个独立的新指标：主成分1,肉质因子;主成分2,口感和风味因子;主成分3,嫩度因子,筛选出的3个新指标包含了原有指标的大部分信息,累积贡献率达到88．42％．通过比较3个指标的综合得分大小对10个群体的优质鸡肉质进行了评价,结果表明：S01系肉质最好,S03系次之,而D99系肉质最差,而且母鸡肉质均优于公鸡．同时利用第一主成分制定了优质鸡的肉质指数．     

基于主成分-聚类分析构建甜瓜幼苗耐冷性综合评价体系

为了构建甜瓜(Cucumis melo)种质耐冷性的评价体系并筛选耐冷种质,以19份遗传背景差异明显的甜瓜种质为实验材料,测定低温胁迫下幼苗的9个形态指标和8个生理指标,利用主成分分析、聚类分析及回归分析等多元统计方法对各指标的耐冷系数(α值)进行综合评价。结果表明,低温胁迫下甜瓜幼苗的形态和生理指标发生了明显的变化,其α值的变异系数均大于10%,生理指标的α值变化更为明显。利用主成分分析将原有的17个指标转换为7个独立的综合指标,其累计贡献率达84.64%,以此计算各种质的隶属函数值,并以主成分的贡献率进行加权,最终获得所有种质耐冷性的综合评价值(D值)。基于D值的聚类分析将所有种质按耐冷性强弱划分为3类,其中Oujin为耐冷性最强的种质,Xujin1等11份种质具有中等耐冷性,Qiuxiang等7份种质耐冷性较弱。通过逐步回归分析建立了甜瓜幼苗耐冷性评价的数学模型:D=0.048+0.048POD–0.119SOD+0.097PRO+0.042CRI+0.084RDW+0.206OFW。模型的预测精度大于93.0%。该耐冷性评价体系可广泛用于不同甜瓜种质耐冷性的快速鉴定和预测。     

基于主成分-聚类-逐步回归分析构建番茄苗期耐铝性综合评价体系

铝毒是限制酸性土壤中作物产量的主要因素之一。番茄(Solanum lycopersicum)是适合在酸性土壤中种植的主要经济作物, 不同品种番茄对铝胁迫的响应存在差异, 因此, 筛选苗期耐铝毒种质对番茄生产及研究具有重要意义。以10个番茄品种为材料, 采用室内土培盆栽, 设置1 000 µmol∙L^-1 AlCl₃·6H₂O处理, 测定反映植物铝胁迫下生长状况的16个形态、生理生化及光合指标。通过主成分分析, 将铝胁迫下番茄幼苗的16个指标转化为5个独立的综合指标, 累积贡献率达90.779%。基于耐铝性综合评价值(A)的系统聚类分析, 将供试种质划分为5类, 第I类为高度耐铝品种Qianxi, 第V类为高度不耐铝品种Puluowangsi。经多元线性逐步回归分析得出番茄苗期耐铝评价方程: y=0.046+0.405X₆+0.515X₁₀-0.207X₁₅+0.028X₃ (R²=0.997), 从16个指标中提取出与A值显著相关(P<0.01)的4个指标: 丙二醛含量(X₃)、净光合速率(X₆)、叶面积(X₁₀)和地下部干重(X₁₅)。利用评价方程可判断不同番茄品种苗期的耐铝性, 使番茄耐铝性鉴定工作快速简便。     

基于主成分分析的随机森林视网膜OCT图像分层算法研究

视网膜是层状结构,临床上可以根据视网膜层厚度改变对一些疾病进行预测和诊断.为了快速且准确地分割出视网膜的不同层带,本论文提出一种基于主成分分析的随机森林视网膜光学相干断层扫描技术(optical coherence tomography,OCT)图像分层算法.该方法使用主成分分析(principal component analysis,PCA)法对随机森林采集到的特征进行重采样,保留重采样后权重大的特征信息维度,从而消除特征维度间的关联性和信息冗余.结果表明,总特征维度在29维的情况下,保留前18维度训练速度提高了23.20%,14维度训练速度提高了42.38%,而对图像分割精度方面影响较小,实验表明该方法有效地提高了算法的效率.     

基于主成分分析水稻植株CH4排放估算模型

估算稻田甲烷（CH4）排放量是开展稻田甲烷排放研究的重要内容之一．通过观测南方红黄壤稻田不同水稻品种甲烷排放通量,测定了16个早稻、20个晚稻品种的植株节间组织的数量特征．选取株高、茎秆长度、茎秆维管束面积／茎壁横切面积、茎壁横切面积／节间横切面积、叶鞘横切面积／节间横切面积、气腔面积／茎壁横切面积、维管束总面积／茎壁横切面积等相关因子进行了主成分分析,建立基于水稻植株的CHa排放估算模型,早、晚稻估算模型相关系数分别为0．827、0．853．同时构造了综合评价函数,得出了水稻品种CH4排放综合分值,与实测结果相比较,吻合度较高．利用估算模型进行模拟,比较模拟值与实测值,相对误差较小,证明模型具有有效性和可行性,为估算水稻CH4排放提供参考依据,为评价水稻品种CH4排放高低提供经验参考．     

番茄ILs果实性状的主成分分析与聚类分析

利用以栽培番茄Lycopersicon esculentum(加工番茄M82)为背景创建的L.pennellii LA716渐渗系群体(ILs,introgression lines),对7个番茄果实主要性状进行了主成分和聚类分析。结果表明,7个果实性状可简化为3个主成分,分别为果实质量因子、果形因子和品质因子,累计贡献率85.435%。利用欧式距离,类平均法可将77份渐渗系分为3大类群,第Ⅰ类群包括70个渐渗系材料,在D=17.53的水平又可将第Ⅰ类群分为2个亚群,果实性状较好的材料主要集中在这个类群中;第Ⅱ类群包括1个材料,说明此材料的独特性;第Ⅲ类群包括6个材料。     

基于主成分分析的音乐事件相关脑电变化研究

目的:对在不同音乐背景下获取的脑电数据进行主成分分析.方法:在受测者闭眼欣赏喜欢音乐,闭眼欣赏不喜欢音乐,安静闭眼期间获得脑电数据,并对其进行主成分分析,提取第一主成分,主成分荷载,得出在不同条件和不同事件下主成分的变化规律以及影响主成分变化脑电极的变化规律.数据处理和统计分析采用独立设计的脑电图分析工具箱和主成分分析程序.结果:脑电图数据经过主成分分析后,第一主成分贡献率变化就有比较明显的规律,在闭眼欣赏喜欢音乐时,第一主成分贡献率明显比欣赏不喜欢音乐和安静闭眼时高.在前头部,欣赏喜欢音乐时和欣赏不喜欢音乐时,影响第一主成分的脑电极分别在右前头部和左前头部脑电信号比较强.结论:在不同音乐背景下,大脑左右前头部会受不同音乐所影响,同时也会对人的感觉,情感,情绪等会产生重要的影响.     

基于主成分分析法的墨兰品种观赏价值评价

以福州地区栽培多年的30个墨兰品种为材料,对其植株高、花色、瓣型等20个观赏性状进行测定和观察,分析墨兰品种观赏性状的变异范围、性状间的相关性以及主成分因子,并利用主成分分析法对30个墨兰品种的观赏价值进行评价。结果表明,不同品种间的16个数量性状均存在不同程度的变异,花部形态存在较大差异,叶片形态和数量变异小;4个质量性状中,花色和叶艺的遗传多样性较高。叶部形态和花部形态的观赏性状间存在显著相关性。20个观赏性状指标可以分为7个主成分因子,分别为株高因子、瓣型因子、花色因子、叶片数因子、花径因子、叶宽因子和叶艺因子,7个主成分因子的方差贡献率累计达全部性状信息的87.35%。通过计算30个品种的重要主成分值并对其进行排序,筛选出4个观赏性状优良的品种,分别为‘白墨’、‘宝山爪’、‘龙梅’和‘金华山’。     

基于主成分聚类分析的医保制度整合障碍性因素研究

目的 整合城乡医保已经成为当今医改的主旋律,通过对我国医保制度整合过程中的问题进行分类并找出主要障碍性因素。方法 采用主成分聚类分析的方法对问卷调查结果进行分析。结果 利用因子分析将整合的26个具体指标进行降维,提取出3个公因子并在此基础之上综合聚类分析结果得出整合过程中的主要问题。结论 将我国医保制度整合的主要障碍性因素划分为3类,即费用类、制度设计类、监管类,并对这些问题提出建议措施。     

氟监测植物筛选的主成分分析方法

氟监测植物筛选的主成分分析方法马恩林（首都师范大学,北京１０００５３）ＵｓｅｏｆＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓｉｎＳｅｌｅｃｔｉｎｇＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＰｌａｎｔｓｆｏｒＦｌｕｏｒｉｄｅ￥ＭａＥｎｌｉｎ（ＣａｐｉｔａｌＮｏｒｍａ...     

Metabolites from the Dark Septate Endophyte Drechslera sp. Evaluation by LC/MS and Principal Component Analysis of Culture Extracts with Histone Deacetylase Inhibitors

Secondary metabolites from the cultures of the dark septate fungal endophyte (DSE) Drechslera sp., isolated from the roots of rye grass (Lollium sp.) and cultured under different experimental conditions, are described here for the first time. The use of suberoylanilidehydroxamic acid (SAHA) and other histone deacetylase inhibitors as epigenetic modifiers in the culture medium was evaluated by LC/MS and LC/MS/MS. Several differences in the metabolite production were detected by means of supervised principal component analysis (PCA) of LC/MS data. The presence of the compounds in the culture medium or in the mycelium was compared. In order to confirm their structure, many of these natural products were isolated from a larger scale culture. These metabolites were characterized as prenylhydroxybenzoic acids and chromans, two compounds, one of each class were previously undescribed, prenylquinoids, diketopiperazines and macrosphelides. Some of the compounds, which were released to the medium, showed good antifungal activity, suggesting that these compounds could protect Lollium from fungal phytopatogens. The use of SAHA as an additive of the cultures also induced the release of hexosylphytosphyngosine to the culture medium. The biotransformation of the inhibitors was observed in addition to the production of antifungal metabolites, showing the ability of this endophytic strain to control xenobiotics.     

绣球菌营养价值主成分分析

为了综合评价绣球菌的营养价值,对其菌丝体与子实体蛋白质的化学评分(CS)、氨基酸评分(AAS)、必需氨基酸指数(EAAI)、生物价(BV)、营养指数(NI)及氨基酸比值系数分(AARCS)6个指标进行主成分分析。结果表明,可将原来的6个营养价值指标综合为2个主成分,其累计贡献率达99.543%,其中,决定第1主成分大小的是EAAI和BV,决定第2主成分大小的是CS和AAS。根据试验材料的主成分得分及综合得分,玉米粉配方菌丝体营养价值高于子实体。     

Association Test Based on SNP Set: Logistic Kernel Machine Based Test vs. Principal Component Analysis

GWAS has facilitated greatly the discovery of risk SNPs associated with complex diseases. Traditional methods analyze SNP individually and are limited by low power and reproducibility since correction for multiple comparisons is necessary. Several methods have been proposed based on grouping SNPs into SNP sets using biological knowledge and/or genomic features. In this article, we compare the linear kernel machine based test (LKM) and principal components analysis based approach (PCA) using simulated datasets under the scenarios of 0 to 3 causal SNPs, as well as simple and complex linkage disequilibrium (LD) structures of the simulated regions. Our simulation study demonstrates that both LKM and PCA can control the type I error at the significance level of 0.05. If the causal SNP is in strong LD with the genotyped SNPs, both the PCA with a small number of principal components (PCs) and the LKM with kernel of linear or identical-by-state function are valid tests. However, if the LD structure is complex, such as several LD blocks in the SNP set, or when the causal SNP is not in the LD block in which most of the genotyped SNPs reside, more PCs should be included to capture the information of the causal SNP. Simulation studies also demonstrate the ability of LKM and PCA to combine information from multiple causal SNPs and to provide increased power over individual SNP analysis. We also apply LKM and PCA to analyze two SNP sets extracted from an actual GWAS dataset on non-small cell lung cancer.     

Quality Evaluation of Traditional Chinese Medicine Mylabris Based on Heavy Metal Risk Assessment and Analysis of Pharmacological Component Contents

As a highly representative traditional Chinese anti-tumor medicinal material, the biomass of Mylabris is collected from the wild. However, the living environments of Mylabris is differ, so Mylabris may be contaminated by heavy metal pollution depending on the environment. These environments may also affect the amount of biosynthesis of its medicinal ingredient, cantharidin, there by affecting the quality of Mylabris. In this study, we determined the heavy metal content in Mylabris from different origins by using ICP-MS, evaluated the risk posed by these heavy metals, and recommended theoretical maximum limits of heavy metals in medicinal Mylabris. The results show that the Cu content in Mylabris is substantially higher than that in Cr, As, Pb, Cd, and Hg. A quantitative risk assessment showed that Mylabris poses no noncarcinogenic risks. The results of the total carcinogenic risk value showed that origins S12 and S13 pose carcinogenic risk by Cr and As, and the rest of the origins were in the human-tolerable carcinogenic risk range. We found large differences in the cantharidin content in Mylabris from different origins. In general, the Mylabris from origins S2, S3 and S4 had a higher in vivo cantharidin content, which proved that the quality of the medicinal materials was higher here than in other production areas. Finally, we providing a reference for the quality evaluation of medicinal Mylabris materials.     

基于主因子分析的生态社区评价方法研究——以上海外环以内区域为例

从生态系统和可持续发展理论出发,构建了生态社区评价的指标体系,运用主因子分析方法建立了生态社区评价模型;并在遥感与GIS技术支持下,对上海中心城区做了生态社区评价研究.结果表明,在空间格局上,社区生态水平差异明显,无论是在社区内部还是社区之间,各主因子分布极不平衡;总体看来,浦西核心区的大部分社区,其规模结构比较合理,服务设施比较完善,然而部分社区的生态环境质量急需要改善,部分社区的居住条件也需要进一步完善;而浦东一些社区,尽管生态指数较高,生态环境质量较好,但由于基础配套设施不够健全,规模结构不够均衡,道路交通系统尚待进一步完善.     

主成分分析在猪肌肉组织化学特性方面的应用

选择3个亲本猪种(莆田黑猪、大白猪和杜洛克猪)和2个杂种猪大莆(大白猪♂×莆田黑猪♀)和杜莆(杜洛克♂×莆田黑猪♀)共150头猪作为试验材料,在相同饲养管理条件下饲养,体重达90kg时屠宰,取背最长肌肉样,测定了肌肉纤维形态、数量和肌肉组织化学成分,并对与肉质有关的12个性状进行了主成分分析和聚类分析.结果表明:不同性状之间呈现不同程度的相关,其中以肌纤维面积与均径的相关性最高.12个性状可简化为2个主成分因子,即肌肉纤维因子和肌肉营养因子,且这2个主成分因子可保留87.132%的信息量,可基本反映原指标提供的信息量.同时,综合评定结果显示,在5个猪种中以杜莆猪肉质最好.