人类群体遗传结构的协方差阵主成分分析方法

目的:探讨基因频率矩阵的中心化(或均值化)协方差阵主成分分析方法在人类群体遗传结构研究中的适用性和合理性。方法:从基因频率矩阵的结构特征入手,分析中心化、均值化协方差阵主成分分析与标准化相关阵主成分分析在特征根、特征向量以及降维效果等方面的差异,并通过实例比较不同方法在解释群体遗传结构特征上合理性。结果:中心化(或均值化)协方差阵的主成分不仅反映了基因变异程度的“方差信息量权”,而且反映了基因间相互影响程度的“相关信息量权”;标准化相关阵的主成分反映的仅是“相关信息量权”,不包括“方差信息量权”。通过比较中国26个汉族人群HLA-A基因座中心化协方差阵和标准化相关阵2种主成分分析结果,证实中心化协方差阵主成分分析方法在特征根与特征向量、保留主成分的个数和对主成分的群体遗传学解释的合理性等方面均优于标准化相关阵主成分分析方法。结论:在对群体遗传结构进行主成分分析时,应使用中心化(或均值化)变换消除基因频率矩阵中量级的影响,然后在用其协方差阵提取主成分。     

四川西部石渠地区夏季藏狐巢穴选择的生境分析

通过对四川石渠地区夏季藏狐洞穴生境选择的研究 ,以水源距离、洞口朝向、坡向、坡度、坡位、植被类型及鼠兔和鼠类洞穴等 7项指标为变量 ,运用主成分分析和聚类分析相结合的方法对收集到的 5 4个藏狐洞穴样本进行了分析。主成分分析在 4个主成分下达到 85 %的显著性。在第一主成分中水源距离、坡度和坡位是重要的影响变量 ,在另外 3个主成分中鼠类洞穴数量以及植被类型两变量也非常重要。聚类分析显示 ,5 4个洞穴样本在 3个水平上聚成 5类。藏狐易于选择草甸地带 ,中缓坡和低坡位 ,坡向多为阳坡或半阳坡 ,水源距离小于5 0 0m的地方筑巢 ,其穴口朝向多位于 135°～ 36 0°之间。此外 ,鼠兔和鼠类洞穴在藏狐洞穴样方内的出现 ,但数量变异较大 ,揭示小型哺乳动物和藏狐之间可能存在着复杂的相互关系。通过对四川石渠地区夏季藏狐洞穴生境选择的研究 ,以水源距离、洞口朝向、坡向、坡度、坡位、植被类型及鼠兔和鼠类洞穴等 7项指标为变量 ,运用主成分分析和聚类分析相结合的方法对收集到的 5 4个藏狐洞穴样本进行了分析。主成分分析在 4个主成分下达到 85 %的显著性。在第一主成分中水源距离、坡度和坡位是重要的影响变量 ,在另外 3个主成分中鼠类洞穴数量以及植被类型两变量也非常重要。聚类分析显示 ,5 4     

国产青冈属的数量分类学研究

观测了中国青冈属(Cyclobalanopsis Oersted)77个种近千份标本,选取包括叶柄、小枝、叶片、毛被、裂齿、坚果、壳斗等70个特征,应用因子分析和聚类分析的方法研究青冈属属下分类.因子分析借助主成分分析方法,从70个原始性状变量中筛选归纳出5个关键形态因子14个变量,并以此作为聚类分析的新变量,选取欧式距离系数和非加权平均数法(UPGMA)进行聚类.聚类分析和主成分分析的结果将国产青冈属划分为2个组5个亚组,与以前的形态分类吻合.因子分析结果表明:叶型、环带裂齿、壳斗毛被等性状对青冈属分类具有较重要的意义.还对青冈属2个大组和5个亚组之间的关系进行了探讨,并对用于分类的特征因子的可靠性进行了讨论.对青冈属一些有争议或存疑的种或变种(如青冈、龙迈青冈、长叶粉背青冈、黄枝青冈和滇青冈等)的关系也进行了讨论.     

基于主成分分析与聚类分析比较研究南沙参挥发性成分

采用固相微萃取(SPME)对南沙参挥发性成分进行萃取,结合气相色谱-质谱联用(GC-MS)对其进行分析;以峰面积归一化法计算各组分的相对百分含量,并采用SPSS 18. 0软件对结果进行主成分分析和聚类分析。结果表明,从不同产地南沙参中共分离鉴定出41种化学成分,其主要成分为烷酸、烯酸、醛类和醇类化合物;其中异缬草醛、己醛、α-蒎烯、羊脂醛为5个不同产地南沙参的共有成分,江苏、湖北产的南沙参中含有丰富的萜类化合物;聚类分析结果可将不同产地南沙参划分为5类。本实验建立了南沙参挥发性成分的快速分析方法,获取了不同产地南沙参挥发性成分的特征分布和产地信息鉴别模式。主成分分析法和聚类分析法能有效区分不同产地的南沙参,研究结果可为南沙参药材品种、鉴别比较提供参考依据。     

基于两种主成分分析方法分析石斛化学成分差异

探索相关性矩阵和协方差矩阵两种算法的主成分分析方法的差异。本文采用两种主成分分析方法分别计算色谱技术检测得到的石斛化学成分并进行聚类讨论。结果表明在16种石斛植物中得到的11种化学成分含量差异明显,通过相关性矩阵和协方差矩阵两种算法提取得到的主成分及其次序有一定差异,结合聚类分析表明两种聚类结果也存在差异。因此,在对近缘种植物天然产物成分进行差异分析或化学成分聚类,甚至在药材类真伪品鉴别的研究中,建立高效、精准的检测手段与选择适当的数据分析方法同等重要。     

内蒙古扁蓿豆野生资源形态学特性研究

对产自内蒙古不同分布区12份扁蓿豆种质资源的12个形态性状进行主成分和聚类分析。结果表明,除荚果形状和种子宽外,其余形态性状在材料间都表现显著差异,扁蓿豆种质资源遗传变异丰富;通过多变量的主成分分析,第一主成分和第二主成分代表了扁蓿豆形态多样性的62.30%,枝条长、叶面积、荚果宽、种子长和千粒重等5个性状是造成扁蓿豆表型差异的主要因素;基于形态性状的聚类分析把12份材料聚为4类,其中第 1类MR-12扁蓿豆资源的株高、枝条长和株丛直径明显高于其他类,叶片大且叶量丰富,营养性状表现良好;结实性状中荚果长和千粒重较大,综合性状表现较好,可以作为合适的材料作为引种驯化和育种的试验材料。     

中华蜜蜂形态遗传分析方法的研究

本文以3个中华蜜蜂Apis cerana cerana种群为模型,测定常用的30个形态变量数据,通过比较逐步判别分析、主成分分析、聚类分析等多种多变量统计方法的分析结果,找出适合划分中华蜜蜂种群、揭示种群间遗传关系的数据分析方法.结果表明:逐步判别分析对于划分中华蜜蜂种群效果最好,并可进行准确率检验;与聚类分析联用有助...     

花生主要品质性状的主成分分析与综合评价

【目的】综合评价花生品种的主要品质性状,为花生品质育种和生产利用提供依据。【方法】利用DPSS软件对花生含油量、蛋白质、油酸、亚油酸、油亚比（O∕L）等主要品质性状进行主成分分析和聚类分析。【结果】主成分分析表明,将10个品质性状综合成为4个主成分因子,可以代表花生品质80.73﹪的原始数据信息量;聚类分析将51个花生品种划分为6类,各类别间品质和遗传距离有较大差距。【结论】利用主成分分析和聚类分析进行花生品质的综合评价,可以避免单一指标的片面性和不稳定性,对花生亲本的利用和品质育种提供重要的科学依据。     

内蒙古扁蓿豆野生资源形态特征研究

对产自内蒙古不同分布区12份扁蓿豆种质资源的12个形态性状进行主成分和聚类分析.结果表明,12个形态性状在材料间都表现显著差异,扁蓿豆种质资源遗传变异丰富;通过多变量的主成分分析,前6个主成分代表了扁蓿豆形态多样性的85.72％,株高、叶面积、叶长、株丛直径、枝条长和千粒重等6个性状是造成扁蓿豆表型差异的主要因素;基于形态性状的聚类分析把12份材料聚为4类,其中第4类MR-12扁蓿豆资源的株高、枝条长和株丛直径明显高于其他类,叶片大且叶量丰富,营养性状表现良好;结实性状中英果长和千粒重较大,综合性状表现较好,可以作为引种驯化和育种的试验材料.     

基于HPLC指纹图谱和多成分定量评价不同品种百合鲜品质量

目的：建立3种不同品种百合鲜品HPLC指纹图谱，并同时测定其中5种成分。利用聚类（CLA）、主成分分析（PCA）等方法考察不同来源百合质量，为其质量控制评价提供参考。方法：HPLC梯度洗脱法建立了20批百合鲜品的指纹图谱，通过中药指纹图谱相似度评价软件进行相似度评价，采用聚类、主成分分析等进行分析。并同时测定5种成分的含量。结果：标定15个色谱共有峰，20批药材共有峰相似度为0.930～0.997；通过聚类分析分为2类；PCA筛出累积方差贡献率达86.70%的2个主成分；偏最小二乘法-判别分析（OPLS-DA）结果表明不同来源百合药材存在明显差异，对样品有显著影响的色谱峰分别为3号、6号（王百合苷C）和10号。三种分析方法所得结果基本一致。结论：所建立的HPLC指纹图谱和多指标成分定量方法可行，可为系统评价不同品种百合提供一些参考。     

三种养殖模式下日本鳗鲡养成品的形质差异

随机选取池塘专养(M1)、日本沼虾套养(M2)以及水库放养(M3)3种养殖模式下培育的肛长为(25.91±3.26) cm的日本鳗鲡作为研究材料,比较了不同养殖模式下日本鳗鲡的形质指标,并采用聚类分析、主成分分析和判别分析等方法研究了3种养殖模式日本鳗鲡养成品的差异.结果表明:在所涉21项生物学指标和23项形质评价指数中,M1与M2之间具显著差异的分别为15项和14项,M1与M3之间具显著差异的分别为19项和18项,M2与M3之间具显著差异的分别为11项和8项;M1-M2、M1-M3、M2-M3之间的欧氏距离依次为1.433、3.516和2.167,均具显著差异;经主成分分析,提取到的5个特征值均大于1的主成分,累计贡献率达82.1％,其中第1主成分和第2主成分依次为与体型相关的肥瘦因子和与摄食行为相关的运动因子,后3个主成分为与营养状况有关的消化吸收因子,仅通过第1主成分便可较清晰地将3种养殖模式试验对象分开;采用逐步判别法,以判别贡献率较大的体宽/肛长、体长/肛长、净体积系数、鳔体积系数和肝系数为自变量,所建Fisher分类函数方程组可清晰区分3种模式的养殖群体,其判别准确率和综合判别准确率均为100％.     

Multivariate analysis of benthic invertebrate communities: the implication of choosing particular data standardizations,measures of association,and ordination methods

Benthic invertebrate data from thirty-nine lakes in south-central Ontario were analyzed to determine the effect of choosing particular data standardizations, resemblance measures, and ordination methods on the resultant multivariate summaries. Logarithmic-transformed, 0–1 scaled, and ranked data were used as standardized variables with resemblance measures of Bray-Curtis, Euclidean distance, cosine distance, correlation, covariance and chi-squared distance. Combinations of these measures and standardizations were used in principal components analysis, principal coordinates analysis, non-metric multidimensional scaling, correspondence analysis, and detrended correspondence analysis. Correspondence analysis and principal components analysis using a correlation coefficient provided the most consistent results irrespective of the choice in data standardization. Other approaches using detrended correspondence analysis, principal components analysis, principal coordinates analysis, and non-metric multidimensional scaling provided less consistent results. These latter three methods produced similar results when the abundance data were replaced with ranks or standardized to a 0–1 range. The log-transformed data produced the least consistent results, whereas ranked data were most consistent. Resemblance measures such as the Bray-Curtis and correlation coefficient provided more consistent solutions than measures such as Euclidean distance or the covariance matrix when different data standardizations were used. The cosine distance based on standardized data provided results comparable to the CA and DCA solutions. Overall, CA proved most robust as it demonstrated high consistency irrespective of the data standardizations. The strong influence of data standardization on the other ordination methods emphasizes the importance of this frequently neglected stage of data analysis.     

不同地理种群烟蚜形态特征差异分析

烟蚜Myzus persicae是一种世界性的重要农业害虫。为探讨我国不同地理种群烟蚜形态特征变异情况, 本研究测量了我国18个地理种群烟蚜的体长、 体宽、 头宽、 各足腿节长、 各足胫节长等18个形态性状度量特征和Q值, 并进行方差分析和基于欧氏距离与地理距离和海拔差距的Mantel Test, 利用各形态特征与体长的比值构成的比例特征进行系统聚类和主成分分析。结果表明： 部分地理种群烟蚜的形态性状差异显著。系统聚类和主成分分析表明, 18个烟蚜地理种群中贵州贞丰种群（ZF-GZ）与其他种群相比差异最大, 陕西南泥湾（NNW-SX）、 湖南慈利（CL-HN）、 安徽谯城（QC-AH）和重庆武隆（WL-CQ）种群差异最小, 其他种群间的差异程度介于这两者之间。Mantel Test显示欧氏距离与地理距离、 海拔高度差距都不具有相关性。烟蚜种群的形态分化不符合地理隔离模式, 地理气候条件对种群形态有一定影响, 种群形态差异的形成是多种因素综合作用的结果, 但具体作用机制尚不明确。     

A strategy on constructing core collections by least distance stepwise sampling

A strategy was proposed for constructing core collections by least distance stepwise sampling (LDSS) based on genotypic values. In each procedure of cluster, the sampling is performed in the subgroup with the least distance in the dendrogram during constructing a core collection. Mean difference percentage (MD), variance difference percentage (VD), coincidence rate of range (CR) and variable rate of coefficient of variation (VR) were used to evaluate the representativeness of core collections constructed by this strategy. A cotton germplasm collection of 1,547 accessions with 18 quantitative traits was used to construct core collections. Genotypic values of all quantitative traits of the cotton collection were unbiasedly predicted based on mixed linear model approach. By three sampling percentages (10, 20 and 30%), four genetic distances (city block distance, Euclidean distance, standardized Euclidean distance and Mahalanobis distance) combining four hierarchical cluster methods (nearest distance method, furthest distance method, unweighted pair-group average method and Ward’s method) were adopted to evaluate the property of this strategy. Simulations were conducted in order to draw consistent, stable and reproducible results. The principal components analysis was performed to validate this strategy. The results showed that core collections constructed by LDSS strategy had a good representativeness of the initial collection. As compared to the control strategy (stepwise clusters with random sampling strategy), LDSS strategy could construct more representative core collections. For LDSS strategy, cluster methods did not need to be considered because all hierarchical cluster methods could give same results completely. The results also suggested that standardized Euclidean distance was an appropriate genetic distance for constructing core collections in this strategy.     

小麦抗旱生态分类中适合性聚类方法的研究

探索了适合于小麦品种抗旱生态分类的聚类方法。选用２１个农艺性状和１５个冬小麦品种（系）,在聚类分析的各环节上,通过采用不同的策略,大规模进行了各种分类结果的比较。结果表明,在与专家经验分类接近程度上,数据转换方法中,原始数据法依次大于普通相关阵基础上的方差极大正交旋转法、Ｐｒｏｍａｘ斜交旋转法、主成份法;相似性度量上,欧氏距离大于马氏距离;聚类方式上,对应分析法和模糊聚类法大于最短距离法、最长距离     

青钱柳天然群体种子性状表型多样性

以青钱柳分布区内的9个天然群体种子为试材,对种子千粒重、体积、直径、厚度和径厚比5个表型性状进行了系统的比较分析,采用方差分析、相关分析及聚类分析等方法对群体间和群体内的表型多样性进行探讨.结果表明: 青钱柳种子千粒重、体积、直径及厚度在群体间和群体内均达到显著或极显著差异,而种子径厚比仅在群体内存在极显著差异,说明青钱柳种子性状在2个层次上都具有丰富的多样性.各性状的平均表型分化系数（V）为20.54%,即群体间的变异远低于群体内的变异（79.46%）.种子性状与地理因子相关程度存在差别,且受年均气温的影响最大.利用群体间欧氏距离进行系统聚类分析,青钱柳群体可以划分为三类.     

高原鼢鼠(Myospalax baileyi) 不同地理种群的形态变异

本文采用主成分分析和聚类分析两种方法,分析了高原鼢鼠(Myospalax baileyi)12 个地理种群17 项形态特征的变异。主成分分析结果显示,分析构建的雄性前3 个主成分累积贡献率为78.483% ,而雌性前4 个主成分累积贡献率为79.587% 。对种群间形态差异分析贡献最大的指标为颅全长、基长、后头宽等反映头骨大小性状,以及顶嵴、额嵴最小间距体现的颧弓扩张程度指标。主成分分析结果与聚类分析结果一致,12 个地理种群分化构成两个大的地域性群体:一个由甘肃种群构成的甘肃群体;另一个由四川种群和青海种群构成的混合群体。两个地域性群体实际上反映出两个不同的分化方向:一个方向表现为头骨较小,顶嵴、额嵴相对分开即颧弓扩张程度小,如甘肃群体;另一个则表现为头骨较大,顶嵴、额嵴相对靠拢即颧弓扩张程度大,如混合群体。这种地域群体的形态变异可以解释为,地下洞道系统中环境因子选择作用对高原鼢鼠形态变化产生了重要影响。     

Multivariate data analysis in empirical research. A look on the bright side

The interpretive benefits of employing multivariate analysis methods on experimental data with more than one dependent variable are described heuristically and illustrated on a set of data from a simply designed experiment in physiological psychology. Multivariate analysis of variance (MANOVA) is performed on the 9 dependent variables contained in the sample data and on the four composites derived from a principal components analysis (PCA) of the variability of the nine. A linear discriminant analysis (LDA) is conducted following both MANOVA results, and 5 methods of determining the "important" dependent variables in the experimental-control group difference are presented and discussed in terms of the data at hand.     

同质园栽培下的湖南鱼腥草居群叶表型性状多样性分析

将采自湖南的20个鱼腥草(Houttuynia cordata Thunb.)居群栽培于同质园内,通过测定9个叶片表型性状和6个叶片相对性状,采用方差分析、变异系数、相关性分析、主成分分析以及聚类分析等方法,对鱼腥草居群叶片形态的变异特征进行研究。结果表明:(1)同质园栽培的20个鱼腥草居群叶片15个表型性状均存在显著差异,居群间差异大于居群内差异;(2)居群内叶性状的平均变异系数变化幅度为5.63%~9.08%,说明居群内多样性程度较低,其中株洲攸县居群(P16)变异系数最高(9.08%),怀化溆浦居群(P3)变异系数最小(5.63%);(3)15个叶性状的平均变异系数变化幅度为3.71%~10.28%,说明各性状的多样性程度也较低,其中叶面积变异系数最大(10.28%),叶宽与叶中部宽之比(W_2/W_4)的变异系数最小(3.71%);(4)相关性分析显示,叶面积与叶宽、叶中部宽、叶长、叶基至叶宽处的距离、叶柄长都呈现出显著正相关,与叶尖夹角呈显著负相关,而与叶基夹角关系不大;(5)叶片15个性状中前3个主成分的贡献率为83.66%,聚类分析可将20个居群划分为心形、小心形、狭心形和大心形4类,呈现出间断分布的地理格局;(6)同质园实验说明叶表型性状多样性主要是由遗传物质决定的,对其多样性分析能为优良种质资源的选育提供理论依据。     

木耳栽培种质资源的数量分类研究

在木耳栽培种质资源农艺性状调查的基础上,应用数量分类学中的Q型聚类分析法对20个木耳菌株进行分类研究,并对14个农艺性状进行R型聚类分析和主成分分析。结果表明：Q型聚类将20个木耳菌株在欧氏距离6.29处依据子实体朵型性状分为簇生型菌株和菊花型菌株两大类群,菊花型类群在欧式距离4.79处依据生育期性状的原基发生类型划分为分散型和集中型两个亚群;R型聚类表明菌丝体性状（1个）、生育期性状（2个）、子实体性状（8个）等11个农艺性状间相关性较强;主成分分析中,发现子实体背面皱褶、耳片数、原基发生时间、子实体朵型、干耳背面颜色等5个性状是14个农艺性状的第1主成分,贡献率高达62.26%,把第1主成分命名为朵型-生育期构成因子,作为种质评价的指标。