基于多元统计分析不同品牌牛肉汤的水溶性滋味物质差异对比

为了探明牛肉汤中主要滋味物质及不同品牌牛肉汤之间的滋味差异,选取七个品牌的牛肉汤作为研究对象,采用液相色谱、氨基酸分析仪和电子舌等测定样品中的滋味物质。结果表明:七个品牌的牛肉汤共鉴定出17种游离氨基酸和5种呈味核苷酸,主要滋味为酸味、苦味、咸味、鲜味、Kokumi和后味。不同的加工工艺导致牛肉汤中固形物、盐和水溶性蛋白含量都有着显著的影响,进而影响牛肉汤的滋味。偏最小二乘分析(PLS-DA)表明肌苷(Inosine,I)、谷氨酸(Glutamic acid,Glu)、丝氨酸(Serine,Ser)、次黄嘌呤(Hypoxanthine,HX)和苯丙氨酸(Phenylalanine,Phe)是这七种牛肉汤中主要滋味差异物质,偏最小二乘回归(PLSR)确定了影响牛肉汤口感的17种滋味物质。该研究为进一步改善牛肉汤品质和滋味定向调控提供了基础。

基于多指标成分定量联合多元统计分析评价不同产地鹅不食草药材质量

基于多指标成分定量联合多元统计分析综合评价不同产地鹅不食草质量差异,提高鹅不食草药材的整体质量控制水平。以Waters XTerra MS C18柱为色谱柱,乙腈-0.2%磷酸为流动相,采用HPLC法同时测定鹅不食草中绿原酸、异绿原酸A、异绿原酸C、槲皮素、山柰酚、3-甲氧基槲皮素、山金车内酯D、山金车内酯C、小堆心菊素C、短叶老鹳草素A、羽扇豆醇、β-谷甾醇和蒲公英甾醇含量。对16批鹅不食草多指标成分定量检测结果进行聚类分析(cluster analysis,CA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和因子分析(factor analysis,FA),对不同产地鹅不食草药材进行分组和综合质量评价。利用正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)分析挖掘影响产品质量的差异性标志物。方法学验证符合中华人民共和国药典要求,13种成分在各自范围内线性关系良好(R^(2)>0.999),平均加样回收率(n=9)在96.88%~100.1%之间(RSD<2.0%)。CA结果显示16批鹅不食草聚为3类。PCA结果显示前2个主成分特征值分别为10.187和2.059,方差贡献率分别为78.361%和15.839%,表明前2个主成分代表鹅不食草94.200%信息量,对鹅不食草质量评价具有很好的代表性。FA结果显示16批鹅不食草样品主成分综合得分在-1.451~1.344,其中浙江和江苏产鹅不食草综合得分较高,排名居于前5位,湖北、湖南和广东产鹅不食草综合得分排名居中,贵州和四川产鹅不食草综合得分排名靠后。OPLS-DA结果显示短叶老鹳草素A、异绿原酸A、小堆心菊素C、槲皮素、山金车内酯C是影响鹅不食草产品质量的差异性标志物。所建立的HPLC法操作便捷,结果准确,可用于鹅不食草多指标成分定量控制;多元统计分析可用于不同产地鹅不食草的整体质量评价。

基于智能感官与多元统计分析的红芪药材快速辨识方法研究

目的基于多元统计分析方法,整合由智能感官电子鼻和色差仪获取的中药性状鉴别特征,建立红芪野生品和栽培品快速辨识方法,为红芪商品规格标准制定和市场质量控制应用研究提供参考。方法基于色差仪和电子鼻技术对29批红芪样品进行检测以获取其感官信息,通过HPLC测定红芪有效成分并进行联合分析。建立红芪电子鼻最佳试验条件后,采用主成分分析、正交偏最小二乘-判别分析及聚类分析等多元统计分析方法建立红芪野生品和栽培品辨别模型。结果红芪电子鼻最佳试验条件(颗粒度为65目)为样品取样量2.0 g,样品最佳孵化温度50℃、孵化时间25 min。单一智能感官检测结果无法快速、准确地辨别红芪野生品和栽培品,而电子鼻与色差仪融合信息可快速辨别两者,且化学成分与色味具有一定相关性。结论电子鼻和色差仪两类智能感官信息经多元统计分析能够快速、准确地区分野生品和栽培品红芪药材,简便可行,将其相关性能与有效成分联合分析可用于红芪的品质评价。

基于HPLC-QAMS多组分定量联合多元统计分析及加权TOPSIS法的畲药树参综合品质评价

目的建立同步检测畲药树参中紫丁香苷、绿原酸、芥子醛葡萄糖苷、松柏醇、芦丁、山柰酚-3-O-芸香糖苷、3,4-O-二咖啡酰基奎宁酸、3,5-O-二咖啡酰基奎宁酸和4,5-O-二咖啡酰基奎宁酸含量的高效液相色谱一测多评(HPLC-QAMS)方法,并采用多元统计分析及加权优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution method,TOPSIS)法对其品质进行综合评价。方法以Waters Xbridge C 18色谱柱;乙腈-0.05%甲酸溶液为流动相,梯度洗脱;检测波长260 nm。以山柰酚-3-O-芸香糖苷为参照物,建立内参物与其他8个待测成分的相对校正因子(relative correction factor,RCF),进行RCF耐用性考察及色谱峰定位,同时与外标法实测结果进行对比,验证HPLC-QAMS法准确性和可靠性。运用主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘法-判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)等多元统计分析以及W-TOPSIS法对9个成分HPLC-QAMS法含量结果的相关性进行分析,挖掘影响畲药树参产品质量的主要潜在标志物,建立畲药树参综合质量优劣评价方法。结果9种成分分别在3.27~81.75μg/mL、9.85~246.25μg/mL、0.43~0.75μg/mL、0.31~7.75μg/mL、1.58~39.50μg/mL、0.59~14.75μg/mL、1.26~31.50μg/mL、4.55~113.75μg/mL和1.98~49.50μg/mL范围内线性关系良好,平均加样回收率96.82%~100.07%(RSD<2.0%);HPLC-QAMS和外标法(ESM)含量测定结果差异无统计学意义(P>0.05),HPLC-QAMS法可用于畲药树参多组分定量控制;多元统计分析结果显示,前2个主成分累计方差贡献率89.589%,绿原酸、紫丁香苷、3,5-O-二咖啡酰基奎宁酸和4,5-O-二咖啡酰基奎宁酸是影响畲药树参产品质量的主要潜在标志物;加权TOPSIS法结果显示浙江地区所得畲药树参质量最优,其次为江西、安徽、湖南和湖北产树参,云南和贵州产树参位于排名后4位。结论所建立的HPLC-QAMS多组分定量控制方法,操作便捷、结果准确;多元统计分析联合加权TOPSIS法全面客观,可用于畲药树参品质的综合评价。

基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计

若小样本数据预测误差较大,会直接影响数据应用效果,为提升小样本数据预测精度,提出基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计方法。将小样本数据放入SPSS软件中,结合自助法完成小样本数据的经验分布分析。基于样本数据经验分布特征,结合具备学习能力的Fisherface算法对小样本上数据实施预分类,建立测试样本类别标签,实现小样本数据的特征提取。通过多元统计分析数据特征的主元成分,确定模型回归函数,结合支持向量机构建数据预测模型,通过上述模型完成小样本数据的精准预测。实验结果表明,使用上述方法开展小样本数据预测时,预测误差较低,效率较高,说明其预测效果较好。

基于多元统计分析对芥菜营养品质的综合评价

为建立芥菜营养品质标准评价体系,筛选优良品质的芥菜品种,采用多元统计分析方法(相关性分析、主成分分析、模糊数学隶属函数分析、聚类分析),对14份芥菜材料的干物质、VC、粗蛋白、粗纤维、葡萄糖、果糖、草酸、苹果酸、柠檬酸9个品质指标进行综合评价。结果表明:14份芥菜材料的9个品质指标均存在显著差异,变异系数在16.46%~66.67%之间,说明不同芥菜材料单一指标间的差异较大。主成分分析综合品质得分较高的是1917012、1917396、1917381,较低的是1917351、祥瑞182;通过模糊数学隶属函数分析和聚类分析评价,营养品质优良的芥菜材料为1917396、1917397、1917381,较差的为1917152、祥瑞182。综合来看,芥菜材料1917396和1917381表现优异,营养品质好。这2份材料的干物质、VC等含量较高,也证明该评价体系可以极大的消除单一指标的差异。

基于OBE理念的多元统计分析课程教学创新设计研究

多元统计分析是统计学的一个重要分支,是处理多维数据的重要工具。大数据的发展对多元统计分析教学提出了新的要求。OBE理念强调学习成果,与大数据时代对人才的能力导向需求相吻合。文章基于OBE理念,结合大数据专业的人才培养目标,确定多元统计分析课程目标;以课程目标为导向,设计教学内容、创新教学方法、完善考核评价体系。通过构建从课程目标、教学内容、教学方法到考核评价的闭环系统,激发学生的学习兴趣,提高学生的学习主动性,培养学生的实践创新能力。

统计学类专业研究生课程思想政治教育的实践探索——以“高级多元统计分析”课程为例

统计学类专业研究生课程具有发展脉络明晰、独特的统计思维方法、涵盖面广和应用性强等特点。从专业知识中的哲学观与毛泽东思想、“四史”资料与优秀传统文化、统计学家的治学报国精神、统计工作的学术道德和职业操守以及统计学思维下的心理健康教育5个方面融入思政元素。以“高级多元统计分析”课程为例,探索在统计学类专业研究生课程教学中将思政元素穿插在各章节、各教学环节中,取得了较好的成效。学生的学习积极性明显提高,更主动地将专业知识与现实问题相联系,思考事物背后的规律和本质,增强了专业认同感。

多元统计分析课程思政教学案例设计实践评价

新时代背景下,以立德树人为宗旨,将思政元素融入专业课程教学中,是当前多元统计分析课程思政建设的重点工作。通过将主成分分析法、Fisher判别法和典型相关分析法的实际教学案例与思政元素结合,课程组有计划地开展了不同形式的教学实践活动,并采用既定的综合量化评估方法对课程思政建设情况和教学实践情况进行了评估;在思政元素的挖掘及其与实际教学案例的融合方面,深入结合多元统计分析课程的特点进行了经验交流和总结,取得了一定的成效。该课程思政教学案例和实践过程方法对相关课程思政教学具有一定的参考价值。

基于气相色谱-质谱联用结合多元统计分析不同炮制方法对砂仁挥发性成分的影响

目的分析炒制、姜炙、盐炙不同炮制方法对砂仁挥发性成分的影响。方法本实验采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)基于多元统计分析对砂仁不同炮制品的挥发性成分进行检测分析,经OPLS-DA分析后,以VIP>1.5和P<0.05为条件筛选差异成分,利用NIST 11谱库检索定性。结果鉴定出49种差异成分,其中只在种子团中发生变化的成分有14种,在果皮中发生变化的成分有22种。砂仁经炮制后能够显著降低种子团中樟脑含量,而炒制则显著增加果皮中乙酸龙脑酯含量,盐炙处理对砂仁中烷烃类成分影响较大,姜炙处理并非仅增加生姜中挥发性成分,体现了炮制机制的复杂性。结论尽管目前并不清楚具体炮制机制,但实验结果为砂仁炮制“减毒增效”作用提供了理论数据,反映出炮制的科学性,从而丰富了砂仁的炮制理论,为深入研究砂仁不同炮制品活性提供了借鉴。

基于适合项评级法和多元统计分析五常大米的优势食味品质

为探究五常大米的优势食味品质,采用喜好度排序法和改进的适合项评级法(Rate-All-That-Apply,RATA)研究五常市内不同乡镇大米间以及与非五常产地大米的整体喜好度和感官属性差异,结合主成分分析和分类回归树对不同产地的大米进行分类。结果表明,不同产地的大米具有不同的感官特征,五常市的大米口感清甜润滑有弹性,米饭香气浓郁,食味品质明显优于其他产地的大米。并且从外观特征(饱满度、完整度和松散度)、气味特征(米饭香和清香)、滋味特征(清甜味和甜味余味)和口感特征(黏度适口性、软硬度、弹性、润滑感和细腻感)共确定了12个划分不同产地大米的关键感官属性。本研究可为五常大米感官评价体系的建立提供一定的理论依据和参考。

网络药理学结合指纹图谱与多元统计分析预测蟾皮质量标志物

目的 基于网络药理学结合指纹图谱与多元统计分析预测蟾皮质量标志物。方法 基于文献分析定位蟾皮质量标志物范围来源,通过网络药理学筛选蟾皮中药效相关成分,结合指纹图谱和多元统计分析筛选出影响蟾皮批次间差异性成分,将药效成分与特征差异性成分关联,预测质量标志物,并进行分子对接验证和含量测定。结果 蟾皮质量标志物为沙蟾毒精、华蟾毒它灵、蟾毒灵、华蟾酥毒基、蟾蜍噻咛,能与主要抗肿瘤靶点稳定结合,其含量在多批次样品间具有一定差异,其中沙蟾毒精、蟾蜍噻咛整体较高,华蟾毒它灵、蟾毒灵、华蟾酥毒基整体较低。结论 沙蟾毒精、华蟾毒它灵、蟾毒灵、华蟾酥毒基、蟾蜍噻咛为蟾皮抗肿瘤作用的质量标志物。

基于UPLC-Q-TOF-MS和多元统计分析樟帮米泔水漂白术漂制过程中化学成分的动态变化研究

目的研究樟帮米泔水漂白术漂制过程中化学成分的动态变化,为白术漂制工艺的合理制定及炮制机制的阐释提供参考。方法以白术生品及其5个不同漂制阶段的漂制品(第1、2阶段漂制品分别为生品用9倍量米泔水各漂12、24 h;第3-5阶段漂制品分别为生品先用9倍量米泔水漂24 h,再用9倍量清水各漂12、24、48 h,漂洗温度均为26℃)为研究对象,采用超高效液相色谱串联四极杆飞行时间质谱法(UPLC-Q-TOF-MS)检测其化学成分,以0.1%甲酸水溶液(A)-乙腈(B)为流动相进行梯度洗脱(0-5 min,5%-30%B;5-14 min,30%-60%B;14-23 min,60%-70%B;23-31 min,70%-95%B;31-32 min,95%-5%B;32-35 min,5%B),柱温40℃,进样量2μL,流速0.3 mL·min^(-1);运用电喷雾离子源(ESI),在正离子模式下进行扫描并采集质谱数据,扫描范围m/z 50-1250;利用PeakView 1.2进行数据分析,结合对照品、chemicalbook数据库及相关文献对白术生品及其5个不同漂制阶段漂制品的化学成分进行鉴定;质谱数据通过MarkerView1.2软件归一化处理后应用多元统计分析方法找出差异化合物,分析差异化合物的相对含量随漂制时间不同的变化规律。结果从白术生品及其5个不同漂制阶段漂制品中共鉴别出55个化学成分,包含白术内酯Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ等在内的40个共有成分。其中,从白术生品、第1-5阶段漂制品中分别鉴别出了53、47、49、49、44、46个成分。与白术生品比较,漂制过程中新增了vitexin和dihydrosyrindine 2个成分,未检测到聚-L-组氨酸、尿苷等9个成分,而9-hydroxy-7-oxo-7H-furo[3,2-g]chromen-4-ylβ-D-glucopyranoside、4-octylbenzoic acid等4个成分在漂制过程中呈消失-出现的变化趋势。多元统计分析筛选出18个差异化合物,其中白术内酯Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ这3个差异化合物的相对含量随着漂制时间的延长均呈现先上升后下降的变化趋势,且都是生品中为最低,第3阶段漂制品中为最高。结论漂制辅料(清水和米泔水)和漂制时间是白术漂制过程中化学成分产生动态变化的主要原因。漂白术饮片若以白术内酯Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ为指标性成分和药效成分,则白术合理的漂制工艺为:白术生品先用9倍量米泔水漂24 h,再用9倍量清水漂12 h。该实验可为樟帮特色米泔水漂白术炮制科学内涵的阐释提供科学依据。

多元统计分析结合HS-GC-MS对单粮复合香型白酒挥发性特征差异的分析

采用感官定量描述分析法(SQDA)对A(JA1~JA3)、B(JB1~JB3)、C(JC1~JC3)三组复合香型白酒9个样品的风味结构进行分析,结果表明:三组复合香型白酒在香气评分上差异不显著,粮香、焦香、麦芽香突出,在口感评分上差异显著,A组白酒各维度口感评分高于其他两组。采用顶空-气相色谱质谱联用技术(HS-GC-MS)对3种白酒挥发性化合物组成进行检测分析,共检测到148种挥发性物质。相关性分析结果显示,异丁醛、3-甲基呋喃、二甲基二硫醚、巴豆酸、环氧丙烷、丙烯醛和草酸只在A组白酒中被检测出来,丁酸乙酯在B组白酒中含量最高,JA3中含量偏低,表明3组白酒样品间存在明显的风味物质种类和含量差异。同步结合特征差异代谢物分析挖掘出74个VIP>1的潜在差异代谢物,A vs B组、A vs C组、B vs C组分别有14种、7种、4种化合物呈现极显著性差异(p<0.01),这些含量具有显著差异性的化合物可能与复合香型白酒风味特征的差异具有重要联系。综上所述,本研究采用两种技术协同分析,获得了3种白酒更全面的挥发性风味信息,解析了三组复合香型白酒的风味结构特征及差异,为深入研究复合香型白酒风味形成的机理奠定了基础。

多元统计分析技术在市售纯生啤酒一致性研究中的应用

目的研究不同品牌和不同工厂市售纯生啤酒特征和产品质量一致性。方法以国内3个品牌共计9个工厂1年内生产的不同批次纯生啤酒为研究对象,采用气相色谱法测定啤酒的风味代谢产物并由国家级专业评酒委员进行样品感官评价分析,以多元统计分析方法中的主成分分析(principal component analysis,PCA)、聚类分析(cluster analysis,CA)研究不同品牌纯生啤酒一年内生产的不同批次之间的产品特质和一致性。结果研究结果显示3个品牌之间风味代谢物差异不大,感官评价分析差异较大,B品牌一致性最差,A品牌次之,C品牌最好。B品牌出现日光臭比率为19.4%,出现均值0.18以上纸板味的比率为48.4%,缺陷量级为专业级国家评委可感知,普通消费者难以察觉,国内纯生啤酒风味评价良好。结论多元统计分析方法可用于产品质量一致性评价,不论是生产过程中的麦汁、发酵液等半成品还是啤酒成品控制中都能够发挥一定作用,这些工具的运用可提升啤酒企业的产品质量一致性。

基于多元统计分析的茄衣烟叶生产气候资源配置

为探究茄衣烟叶生产中的气候资源配置情况,以“云雪1号”品种为试验材料,通过调整移栽期以改变烟株生育期内的气候指标,采用多元统计分析法研究茄衣烟叶的气候资源配置及其对烟株农艺性状及发酵后烟叶化学成分的影响。相关性分析结果显示,烟株大田期的积温、≥10℃有效积温、总降水量与总温差对烟株农艺性状各指标的影响较大,其相关系数分布范围为0.478~0.939,而积温、≥10℃有效积温、平均气温对烟叶总糖、烟碱、总氮、蛋白质含量影响较大,其相关系数分布范围为-0.955~-1.000。采用因子分析的方法在8项气候指标中提取出气候积累因子与湿度因子2个主因子,进一步通过灰色关联分析得出上述二者分别是影响烟株农艺性状和烟叶常规化学成分的主因子。以上结果表明,确定茄衣烟株移栽期的主要气候因子依据为大田生育期的气温、降水量和相对湿度的综合配置。

基于GC-IMS联合多元统计分析的泰山黄精真实性评估

采用气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)对泰山黄精的挥发性成分进行鉴定,并利用多元统计分析对泰山黄精和来源于秦岭的黄精进行区分。通过仪器自带的LAV插件生成样品的Gallery Plot可视化指纹图谱,利用气相色谱保留指数数据库(NIST)和迁移时间数据库(IMS)进行定性分析。通过主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘分析(OPLS-DA)对60批不同产地的黄精样品进行区分,采用变量投影重要性(VIP)和t-检验筛选差异成分。从泰山黄精中共鉴定出72个挥发性成分,包括19个醛类、13个酯类、12个酮类、13个醇类、9个萜类及6个其他类成分。采用多元统计分析实现了泰山黄精和秦岭黄精的有效区分,并筛选出20种差异成分(VIP>1.2,P<0.05),主要为醛类及酮类化合物。聚类热图分析表明,上述20种差异成分可以体现泰山、秦岭来源黄精的特征性,有望作为标记物用于其产地区分。该研究为泰山黄精的真实性评估及质量控制提供了方法和数据支持。

多元统计分析方法在人口年龄结构分析中的应用——以宿迁市宿豫区为例

以宿迁市宿豫区所辖的街道、乡镇为单位,利用2015—2020年的人口统计数据及历年国民经济与社会发展统计报告,分析人口年龄结构的静态特征与动态特征。研究结果显示,宿豫区人口年龄结构具有地域性特征,相近区域相似,不同区域差异明显。对宿豫区少儿人口、劳动力人口和老年人口的占比变化趋势做回归分析发现,三个系数与年份显著相关。利用主成分分析法探讨出生率、死亡率、城镇化、富裕程度等影响年龄结构的因素发现,出生率仍是主要影响因素,城镇化率也是重要影响因素。基于此,通过科学规划公共服务场所与设施、鼓励生育“二孩”“三孩”、做好教育服务设施规划、加大对养老产业的投入力度等策略应对宿豫区人口年龄结构变化,可为政府部门制定相关规划提供参考。

我国地方出版发展状况多元统计分析研究

通过多元统计分析方法,使用2020年出版业相关数据,对各省份地方出版发展状况及其影响因素进行评价。结果发现:影响出版业发展状况的变量组合较为复杂,贡献最突出是地区生产总值发展水平和出版物生产规模。我国各省份出版业水平高低不一,地方出版发展状况存在明显差异。我国东部、中部经济发达地区出版业发展较好,西部地区较为落后。主成分统计分析结果显示:综合得分最高的是上海,为4.0748,上海是我国出版业发展情况最好的地区,属于第一类水平;江苏得分排第二,为3.1193,紧接其后的是山东、浙江、北京、吉林、湖南、广东等,这些省份也都是地理位置优越、经济发展较好的地区,地方出版发展较好,属于第二类水平;青海得分最低,为-2.4825,青海和其他省份出版发展水平较差,为第三类水平。我国各地区经济文化水平不尽相同,出版产业规模相距较大,地方出版发展状况存在明显差异,地方出版产业需要结合实际状况,寻找最适合自己的发展道路。

贵州地方鸡体尺、生态特征多元统计分析

贵州省作为一个多民族聚居地,拥有独特的高原气候环境和土壤条件,使贵州省生物资源种类繁多。笔者主要对贵州部分地方鸡种体尺、生态特征进行多元统计分析。一、材料与方法1.材料。在贵州大学科研鸡场挑选6个贵州地方鸡品种,分别为威宁鸡(WNJ)、赤水竹乡鸡(ZXJ)、普定高脚鸡(GJJ)、矮脚鸡(AJJ)、柳原土鸡(LYJ)、岑巩铁公鸡(CGJ),各品种选择300日龄的公母鸡各30只,共360只进行体尺测定。