近红外高光谱成像技术结合偏最小二乘-判别分析所建模型快速鉴定核桃仁的品质

将近红外高光谱成像技术与偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)结合,建立了快速无损鉴定核桃仁品质的分类模型。在900~1 700 nm全波长范围内,采集不同品质核桃仁的光谱数据,以平均光谱作为原始光谱,以标准正态变量对原始光谱数据进行预处理,采用主成分分析对原始光谱数据降维,提取到970,1 151,1 210,1 215,1 256,1 309,1 340,1 379,1 389,1 404,1 460 nm等11个特征波长。基于全光谱和特征波长,分别建立两种PLS-DA分类模型。结果表明:全光谱条件下所建模型在校准集和验证集上的预测正确率最高,可达100%;特征波长条件下所建模型在相同数据集上的分类正确率略有下降,为99.3%;两种模型在测试集上的预测正确率均为100%。

基于偏最小二乘-判别分析算法的癌痛规范化治疗评价

目的:建立基于偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)算法的癌痛规范化治疗评价模型,探讨医院癌痛管理的新模式。方法:提取本院2013年95名和2014年76名癌痛患者的基本信息,确定本院癌痛规范化治疗的10项评价指标,分别对患者的各项指标进行评分,构建反映患者基本信息和指标评分的多变量数据矩阵。建立PLS-DA模型,构建得分图对比研究2013和2014年的整体差异,构建载荷图筛选差异较显著的变量。结果:与2013年相比,2014年本院癌痛规范化治疗得到了改善。其中有无入院和治疗后疼痛强度评分、滴定药物种类选择和剂量换算是否正确等指标改善最为显著。结论:本研究证明了PLS-DA算法在癌痛规范化治疗评价中的有效性,可为医院癌痛管理提供新的方法。

气相色谱-质谱法结合偏最小二乘-判别分析用于血清和血浆中代谢物的比较分析

建立了肟化-硅烷化衍生血清和血浆中代谢物的方法,结合气相色谱-质谱法,可实现有机酸、氨基酸、脂肪酸和胆固醇等多类代谢物的同时分析测定。方法学考察结果表明,该方法准确可靠,重复性、精密度和回收率良好,满足血清和血浆样本代谢物分析的要求。利用建立的方法,对40个健康人血清样本和34个健康人血浆样本中的代谢物进行对比分析。结果表明,吲哚-3-乙酸是血浆中特有的代谢物;共有的39个代谢物中,有32种在血清和血浆中的含量有显著性差异。采用偏最小二乘-判别分析(PLSDA)建立血清和血浆的判别模型,并筛选出了5种区分血清和血浆的重要代谢物,即磷酸、异亮氨酸、2,3,4-三羟基丁酸、柠檬酸和硬脂酸。研究结果为代谢组学研究中血清和血浆样本的选择提供了依据。

基于气相色谱-质谱联用与偏最小二乘-判别分析的啤酒爽口性评价

目的:建立一种偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discrimination analysis,PLS-DA)评价啤酒爽口性的方法。方法:基于顶空固相微萃取(headspace solid-phase microextraction,HS-SPME)结合气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)联用检测啤酒中爽口性相关指标转化为数据矩阵,利用SIMCA-P软件进行PLS-DA。结果:不同爽口性的啤酒在得分图中能够明显区分。根据载荷图显示爽口性较差的样品集DA(1)中敏感特征变量为辛酸乙酯、癸酸乙酯及乙酸异戊酯等酯类化合物。选取50个样本为校准集,建立PLS-DA模型,4个爽口性不同的啤酒样本模型的回归相关系数分别为0.861、0.798、0.765、0.812,样品辨别率为92%。利用建立的PLS-DA模型对27个未知样品进行预测,不同爽口性样品的预测均方根误差分别为0.183、0.321、0.523、0.323,准确识别率为74.07%。结论:HS-SPME-GC-MS结合PLS-DA法是一种简单、快速、有效评价啤酒爽口性的方法。

基于偏最小二乘-判别分析法评价^(60)Co-Cγ射线对赶黄草中有效成分的影响

目的:考察^(60)Co-γ射线辐照灭菌对赶黄草中6种成分(原儿茶酸、没食子酸、槲皮素、芦丁、芹菜素和山柰酚)含量的影响。方法:分别选择剂量为0,2,5,8 kGy的;Co-γ射线对赶黄草药材进行辐照。采用Waters Sunfire ODS C_(18)色谱柱(250 mm×4.6 mm, 5μm),流动相为A-乙腈,B-0.05%磷酸水溶液系统,梯度洗脱,检测波长340 nm,流速为1.0 ml·min^(-1),柱温35℃,比较辐照前后活性成分含量变化,采用偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)对其总体质量进行分析评价。结果:赶黄草药材中原儿茶酸、没食子酸、槲皮素、芦丁、芹菜素和山柰酚分别在0.069~1.727 mg·ml^(-1)、0.012~0.311 mg·ml^(-1)、0.038~0.945 mg·ml^(-1)、0.031~0.780 mg·ml^(-1)、0.005~0.126 mg·ml^(-1)、0.008~0.208 mg·ml^(-1)范围内呈良好线性,平均加样回收率分别为99.9%、99.5%、99.9%、99.5%、98.6%和97.2%。辐照剂量不超过5 kGy时,各组分含量差异无统计学意义(P>0.05),PLS-DA可将不同辐照处理的样品显著分类,并筛选出导致质量差异的5个差异标志物。结论:为保证药品安全有效,采用;Co-γ射线对赶黄草药材进行灭菌时,辐照剂量不宜超过5 kGy。

基于偏最小二乘法-判别分析算法分析五味子不同炮制品高效液相色谱指纹图谱的变化

目的建立五味子不同炮制品高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,并对其进行偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)。方法色谱柱为Agilent Polaris Amide-C18柱(250 mm×4.6 mm,5μm),流动相为乙腈-0.05%磷酸水溶液(梯度洗脱),流速为1.0 mL/min,检测波长为250 nm,进样量为10μL。采用中药色谱指纹图谱相似度评价系统2012A版进行相似度分析,通过PLS-DA算法对炮制前后五味子指纹图谱进行分析。结果建立了五味子炮制前后的HPLC指纹图谱共有模式,五味子及其炮制品醋五味子与酒五味子指纹图谱中共有峰分别有19个和21个;经相似度分析,与对应对照指纹图谱相似度均大于0.9;经与对照品比对,指认出6个化合物;且PLS-DA分析筛选出6号峰(5-羟甲基糠醛)、8号峰(五味子醇甲)、18号峰、10号峰(五味子甲素)、5号峰和19号峰为主要差异标志物。结论该方法可用于五味子、醋五味子及酒五味子的指纹图谱分析,为完善五味子的质量标准提供了参考。

基于偏最小二乘-判别分析算法的参麦注射剂不良反应关键影响因素分析

目的采用偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)算法分析参麦注射剂药物不良反应(ADR)关键影响因素。方法监测患者使用参麦注射剂后的临床表现,提取患者个体信息和临床用药信息,构建多变量数据矩阵。建立PLS-DA模型,通过构建得分图比较发生ADR和未发生ADR患者的整体差异,构建载荷图筛选ADR关键影响因素。结果当患者同时具有外伤手术史、药物过敏史、低体质量、高龄等特点时,ADR发生的风险增高;使用葡萄糖注射剂或葡萄糖氯化钠注射剂作溶媒且溶媒体积较大时,ADR发生的风险降低。结论本研究证明了PLS-DA算法在参麦注射剂ADR关键影响因素研究中的有效性,可为中药注射剂ADR研究提供新的方法。

基于正交偏最小二乘判别分析电子束辐照对黄精抗氧化活性的影响

目的探究高能电子束辐照对黄精生物活性物质提取量及抗氧化活性的影响。方法采用不同剂量(0、2、4、6、8、10 kGy)辐照处理黄精,然后提取多糖、总黄酮,测定提取物含量及其1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH)自由基(DPPH·)、羟基自由基(·OH)、2,2’-联氮-二(3-乙基-苯并噻唑啉-6-磺酸)二铵盐[2,2’-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid)ammonium salt,ABTS]阳离子自由基(ABTS^(+)·)清除率和Fe^(3+)还原能力。采用正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)建立基于黄精抗氧化活性指标的辐照处理判别模型,并采用变异权重参数值(variable importance in projection,VIP)结合T检验挖掘出差异显著指标。结果辐照剂量≥6 kGy时,多糖含量显著增加(P<0.05);辐照剂量≥4 kGy时,总黄酮含量显著增加(P<0.05);辐照处理可降低多糖和总黄酮提取液DPPH·的清除率,提高多糖和总黄酮提取液·OH清除率及Fe^(3+)还原能力,提高总黄酮提取液ABTS^(+)·清除率。通过构建辐照处理判别模型,可有效区分辐照处理所造成的差异,并筛选出总黄酮提取液·OH清除率和Fe^(3+)还原能力及多糖提取液DPPH·清除率为具有显著差异的指标。结论该研究证明电子束辐照剂量达到6 kGy时,多糖和总黄酮提取物含量达到较高值;10 kGy处理组和对照组抗氧活性差异最大。

基于偏最小二乘判别分析研究铜藻液体肥对3种蔬菜种子萌发和幼苗生长的影响

【目的】铜藻为沿海常见的低质海藻,为实现铜藻高质利用,以新鲜铜藻为原料制备铜藻液体肥,研究其对上海青、黄瓜和番茄等3种蔬菜种子萌发和幼苗生长的影响,并基于偏最小二乘判别分析(Partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)探究铜藻液体肥增肥的生物学效应。【方法】采用酶法和发酵法2种工艺制备铜藻液体肥,并各设置5组稀释倍数(200倍、400倍、600倍、800倍和1 000倍)进行种子萌发试验和幼苗盆栽试验。【结果】(1)种子萌发试验中,发酵法制备铜藻液体肥的200倍液、600倍液在上海青种子萌发上效果最佳,发芽指数较空白组显著提高11.8%,较两组阳性对照分别提高1.9%和1.3%;发酵制备的200倍液对黄瓜种子萌发影响最好,发芽指数较空白和两组阳性对照均显著提高,增幅分别达33.0%、21.0%和6.7%;发酵制备的1 000倍液在番茄种子萌发上成效最佳,发芽指数较空白和两组阳性对照分别显著提升13.6%、14.4%和19.3%。(2)幼苗盆栽试验中,相关性分析结果表明各生长指标间普遍存在极显著正相关性,主成分分析(Principal component analysis, PCA)结果显示铜藻液体肥对3种蔬菜的影响作用各有差异,构建实验样品的PLS-DA模型分析不同制备方法的铜藻液体肥肥效并与阳性对照对比,结果表明发酵制备的400倍液对上海青幼苗促生效果最佳,各指标均显著高于阳性对照海藻肥,其中根鲜重提高最显著,增幅为144%;酶法制备的800倍液对黄瓜幼苗生长效果最好,各指标均显著高于阳性对照海藻肥,其中根长提高最显著,增幅为28%;发酵制备的600倍液对番茄幼苗作用效果最好,各指标均显著高于阳性对照海藻肥,其中株干重提高最显著,增幅为31%。【结论】铜藻液体肥具备很好的增肥生物学效应,发酵法制备的铜藻液体肥肥效普遍优于酶法制备,施用前者能提高种子萌发率,促进幼苗地上部分和地下部分的生长,以上结果为海藻液体肥的生产与应用提供科学数据。

基于正交偏最小二乘法判别分析宁夏和河北产区市售马瑟兰葡萄酒理化特征和抗氧化能力

随着中国葡萄酒产业的不断发展,产区之间的同质化问题日趋严重。马瑟兰是近年来在我国各个产区均得到较好表现的优质品种。为解析宁夏和河北产区马瑟兰市售干红葡萄酒特征与差异,进而揭示马瑟兰在不同产区间的不同风格质量表现,对宁夏和河北产区共27款市售酒的理化性质、有机酸、花色苷和其他酚类物质含量及抗氧化能力进行检测,并结合正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)和相关性分析等方法进行分析。结果显示,两地区样品检测中除总酸含量外,其他基础理化指标含量都具有显著差异。有机酸中,琥珀酸是两地区含量差异最大的有机酸;河北地区马瑟兰酒样花青素-3-O-葡萄糖苷含量较高(0.0011 g/L),而二甲花翠素-3-O葡萄糖苷比宁夏地区酒样低0.033 g/L。基于单体酚含量建立的OPLS-DA模型区分效果最佳,其中11种单体酚对该模型的建立起关键作用。抗氧化能力与相关性分析的结果显示,河北地区马瑟兰酒样抗氧化能力显著高于宁夏地区,且总酚和单体酚类物质对此有重要贡献,特别是表儿茶酸没食子酸酯和龙胆酸。

基于氢核磁共振和偏最小二乘法-判别分析建立鹿龟酒质量控制方法的研究

目的:建立一种基于氢核磁共振(1H-NMR)和偏最小二乘法-判别分析的鹿龟酒质量控制新方法。方法:基于1H-NMR技术测定样品的全成分信息,并转化成数据矩阵,利用SIMCA-P软件进行偏最小二乘法-判别分析(PL S-DA)。结果:鹿龟酒与不同的缺味样品及仿制品在所得的散点图中能得到明显区分。结论:氢核磁共振偏最小二乘法-判别分析法是一种操作简便,能够更全面体现其质量情况的鹿龟酒质量控制新方法。

基于偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)的补骨脂炮制前、后组成二神丸提取物的指纹图谱研究和指标成分的定量分析

目的:通过对已建立的二神丸提取物指纹图谱进行化学计量学分析,并结合含量测定,为补骨脂炮制前、后组成二神丸提取物的鉴别和有效质量控制提供参考。方法:运用偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)对已建立的二神丸提取物指纹图谱建立PLS-DA模型,并利用高效液相色谱(HPLC)对指标成分进行定性鉴定和定量测定。结果:建立的PLS-DA模型可靠,预测能力良好。统计结果显示补骨脂炮制前、后分别组成二神丸的石油醚提取物可明显区分,并揭示了对此区分贡献最大的16个潜在标志性色谱峰,结合标准物质定性鉴定了6个色谱峰,其中4个为贡献最大的潜在标志性指标成分。同时测定了该6个指标成分在10批炮制前和10批炮制后提取物的含量,其中补骨脂素、异补骨脂素、甲基丁香酚和甲基异丁香酚炮制后含量升高,去氢二异丁香酚和补骨脂酚炮制后含量降低。结论:该方法从定性和定量两方面控制炮制前、后二神丸提取物的内在质量,更全面地反映了二神丸提取物的化学成分信息及炮制前后的差异性,为提取物质量评价和控制提供了一个有效的参考。

不同产地甘草X-射线粉末衍射指纹图谱的偏最小二乘判别分析方法

采集不同产地来源的甘草样品的X-射线粉末衍射图谱,运用偏最小二乘判别分析(PLSDA)方法对其原始图谱进行潜在的差异信息判别。结果表明,PLSDA模型对不同产地来源的甘草药材鉴别正确率达到100%。以X-射线粉末衍射分析结合PLSDA方法快速、准确判别了不同产地来源及野生和家种甘草,为客观评价中药材的产地归属提供了一种新的方法和手段,在中药材质量鉴定领域具有广阔的应用前景。

基于液质联用和偏最小二乘-判别式鉴别大叶和小叶迷迭香

为了建立一种鉴别大叶和小叶迷迭香的方法,采用液质联用(LC-MS/MS)同时测定迷迭香中木犀草素、咖啡酸、鼠尾草酸、鼠尾草酚、槲皮素、芹菜素、迷迭香酚、泽兰黄酮、香叶木素9种物质含量。检测不同批次大小叶迷迭香9种物质的含量,偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminate analysis,PLS-DA)分析大小叶迷迭香9种物质含量。结果表明:建立的LC-MS/MS方法线性关系良好,回收率高,符合方法学考察要求。鼠尾草酚、鼠尾草酸、咖啡酸、槲皮素、迷迭香酚、香叶木素、泽兰黄酮、木犀草酸的含量在大叶迷迭香和小叶迷迭香中存在重要差异,可以作为鉴别大叶迷迭香和小叶迷迭香的主要特征标记物。

基于正交偏最小二乘判别分析探究^(60)Co-γ辐照 对羊肚菌采后低温贮藏品质的影响

目的:探究^(60)Co-γ辐照处理对采后低温贮藏期间羊肚菌保鲜效果的影响。方法:以黑脉羊肚菌为试材,分别用实际吸收剂量1.64、2.18、2.43 kGy和2.93 kGy进行辐照处理,测定低温贮藏期间其感官品质和理化指标的变化。采用正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)建立基于羊肚菌理化品质指标的辐照处理判别模型,并采用变异权重参数值(variable importance in the projection,VIP)筛选差异显著指标。结果:经不同辐照剂量处理后,羊肚菌在4℃贮藏条件下其感官品质和理化特性呈现不同的变化规律。贮藏5 d后,与对照组相比,1.64 kGy和2.18 kGy辐照处理能提高过氧化氢酶活力、总酚含量和类黄酮含量,降低丙二醛含量、多酚氧化酶活力和过氧化物酶活力,有效延缓褐变和软化现象,其中1.64 kGy剂量处理保鲜效果最好(P<0.05),而2.43 kGy和2.93 kGy辐照处理样品则在贮藏末期品质劣变加剧。通过构建辐照处理判别模型,有效区分样品因辐照处理所造成的差异,并筛选出过氧化氢酶和过氧化物酶活力为相应的差异显著指标。结论:1.64 kGy和2.18 kGy辐照处理可明显延缓羊肚菌采后品质的劣变,且1.64 kGy处理组和对照组差异最大;OPLS-DA法能有效区分不同处理的样品组。

应用HPLC双波长指纹图谱及偏最小二乘法-判别分析评价抗癌平丸质量

采用双波长融合法建立2个厂家的18批抗癌平丸样品的HPLC指纹图谱,利用中药色谱指纹图谱相似度评价系统(A版)建立融合指纹图谱共有模式并进行相似度计算。确定了21个共有峰,相似度计算结果在0.601～0.788,说明2个厂家样品之间有一定的差异。通过对照品指认出原儿茶酸、香草酸、异嗪皮啶、巴马汀、野黄芩苷、迷迭香酸、木犀草素、芹菜素这8种成分。用SIMCA-P 11.5软件建立偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行统计分析,2个厂家的样品明显区分开,并且确定了导致厂家间质量差异的关键成分。结果表明,本文所建立的HPLC双波长指纹图谱技术结合PLS-DA能很好地区分不同厂家样品,克服了单波长检测时信息量有限的缺点。

气相色谱-质谱联用结合偏最小二乘法在生鲜牛、鸭混合肉含量判别分析中的应用

采用顶空固相微萃取(headspace solid-phase micro extraction,HS-SPME)和气相色谱-质谱联用(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)技术提取和分析生鲜牛、鸭混合肉中的挥发性化合物,利用偏最小二乘(partial least squares,PLS)法对GC-MS数据进行建模,对不同比例生鲜牛、鸭混合肉进行判别分析。结果表明:生鲜牛、鸭混合肉中共鉴定出39种挥发性化合物;PLS模型可以有效区分不同比例生鲜牛、鸭混合肉,利用训练集和验证集数据验证模型,评估均方差为3.455 9,预测均方差为4.068 9,PLS模型对不同比例生鲜牛、鸭混合肉的预测准确率较高。本方法在判别不同比例生鲜牛、鸭混合肉方面准确性较高。

基于化学指标的烟叶产区正交偏最小二乘判别分析

为构建基于化学指标的不同产区烟叶的模式识别模型,收集2003—2007年5个年度四川、云南和福建3省份共计1262份烤烟样品的21种化学指标,并进行正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)。结果表明,基于21种化学指标所构建的OPLS-DA模型显著可靠,模型参数R^2X、R^2Y和Q^2值分别为0.429、0.702和0.627;模型提取出2个预测主成分,对四川、云南和福建3省未知烟样识别正确率分别为76.67%、93.33%和93.33%。基于化学指标的烟叶产区OPLS-DA模型,可以有效识别不同产区烟叶样品,筛选出各产区特征指标并解释产区间差异。

偏最小二乘法降维在微阵列数据判别分析中的应用

目的探讨微阵列数据的判别分析方法。方法首先采用偏最小二乘法对高维数据降维,然后再用Fisher’s线性判别。文中同时介绍了偏最小二乘法的基本原理、基本算法,讨论了成分数选择等问题,并以实际微阵列数据展示了其效果。结果偏最小二乘法降维不但实现了数据的可视化,而且取得了较好的后期判别效果。结论偏最小二乘法是一种新的实用的降维方法,可用于微阵列数据判别分析的前期降维。

偏最小二乘判别分析在基因微阵列分型中的应用

目的由于疾病,特别是肿瘤的识别模型,其分型准确度对疾病的治疗和预后具有重要意义,因而,本研究探讨了基于基因表达谱的疾病分型识别模型建模方法。方法结合白血病基因表达谱数据分析,利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对利用基因微阵列数据予以建立白血病分型模型,并与Golub等提出的建模方法相对照,比较它们的判别效果。结果基于偏最小二乘判别分析的白血病识别模型的拟合准确度和预测准确度均达到100%。结论研究表明,基于偏最小二乘判别分析的模型明显提高了白血病的分型正确率,无论是拟合精度,还是预测精度,均高于Golub等提出的方法。