玉米籽粒后熟品质性状主成分分析与综合评价

为科学评价玉米在后熟阶段籽粒的生理特征和营养品质,对郑单958(Zd958)和先玉335(Xy335)两个品种玉米籽粒在后熟过程中的14个生理生化和品质性状指标,包括水分含量与状态、呼吸速率、可溶性糖含量、α-淀粉酶活性、过氧化氢酶活性、过氧化物酶活性、己糖激酶活性、异柠檬酸脱氢酶活性、脂肪酸值、淀粉含量、千粒质量和快消化淀粉含量变化进行分析与综合评价。结果表明,玉米籽粒在后熟过程中的品质性状变化存在显著差异(P<0.05)。运用主成分分析法对玉米籽粒后熟品质性状进行综合评价,提取出不耐储因子、产量因子和消化特征因子3个主成分。3个主成分的贡献率分别为53.436%、18.466%和12.857%,累计贡献率为84.759%。根据综合分析F值变化规律,可以对玉米的后熟品质与后熟时间进行判定。新收获玉米Zd958和Xy335的后熟时间分别为50、30d。本研究结果可以为新玉米后熟品质的判定及玉米的加工利用提供参考。

基于主成分分析和聚类分析的李子果实品质综合评价

为了解不同品种李子的品质特性,本文选取12个品种李子作为研究对象,分别从外观、理化及糖酸组成等方面对果实品质进行了对比分析,同时采用主成分分析和聚类分析对李子品质性状进行综合评价。结果表明,不同品种李子外观、理化和糖酸组成等指标均表现出丰富的多样性。糖酸组成、色泽、单果重、果实密度和果形指数等是评价李子综合品质的关键性指标。12个品种中‘紫皇’(ZH)‘圣雪珀’(SXP)‘爱丽丝’(ALS)‘香李’(XL)‘香甜李’(XTL)5个品种综合评分为正值,品质较好。其中,ZH和SXP品质特征为出汁率、可溶性固形物、总糖含量及色泽品质高;ALS品质特征为总糖、总甜度、甜酸比和糖酸比最高;XL和XTL品质特征为可溶性固形物含量、糖酸比、甜酸比高,但出汁率低。该研究结果可作为不同用途李子品种筛选的重要参考依据。

羊草品质性状遗传变异及主成分分析

为了鉴定羊草品质性状间的相关关系,试验对42份羊草材料的22个品质性状检测分析,并进行一般描述统计、遗传变异、相关性及主成分分析。结果显示,在参试羊草各品质性状中,粗蛋白、钙、木质素和糖类含量的变异系数较大,分别为13%、25%、27%和39%。对22个品质性状进行主成分提取发现,前3个主成分的累积贡献率达到90.196%,分别为羊草的饲用价值、微量元素及粗蛋白成分。研究表明,羊草的粗蛋白、钙、木质素和糖类等性状在品种遗传选育进程中有较大的改良空间,而消化率及能量品质相关性状难以得到遗传改良。

不同品种马铃薯淀粉功能性质的相关性及主成分分析

分析黑龙江、甘肃、北京3个地区的11个马铃薯品种制备得到淀粉的水分含量、色泽、直链淀粉含量、透光率、碘蓝值、溶解度、膨胀度、胶稠度、质构特性。结果显示,不同品种各指标差异显著,直链淀粉质量分数的变化范围是10.96%~16.64%;相关性分析发现不同品种的各品质指标间存在显著的相关性,直链淀粉与淀粉提取率(r=0.4683)、膨胀度(r=0.5209)、硬度(r=-0.4721)、咀嚼性(r=-0.4496)分别呈显著的相关性。主成分分析结果显示,前4个主成分的特征根大于1,可以解释原有数据的信息,综合主成分得分,陇薯9号的综合值排名第一,荷兰薯的综合值最低。

基于相关性分析和主成分分析的宁都黄鸡肉品质评价研究

目的探讨不同日龄宁都黄鸡肉品质评价的合理模型。方法选择同一批次的宁都黄鸡进行饲养,分别在84、120和200日龄进行屠宰,取胸肌进行肉品质检测并进行相关性分析和主成分分析,构建不同日龄的肉品质评价模型。结果主成分分析提取出4个主成分因子,第一主成分的方差贡献率为23.98%,第二主成分为18.47%,第三主成分为16.69%,第四主成分为11.47%,累积方差贡献率为70.62%,且特征值均大于1。建立了宁都黄鸡不同日龄肉品质综合评价模型为F=0.24F_(1)+0.18F_(2)+0.17F_(3)+0.12F_(4),200日龄宁都黄鸡评分最高。结论基于主成分分析综合评价模型对不同日龄宁都黄鸡肉品质进行分析是可行和客观的。

主成分分析和灰色模型组合的身管多点烧蚀磨损量预测

身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对身管多点烧蚀磨损量进行数据空间降维,提取反映烧蚀磨损量变化的主成分,利用灰色模型对主成分进行多步预测,通过PCA逆运算获得身管内膛多点烧蚀磨损量预测值。结果表明,在历史数据较少的条件下,通过选择合适的预测步数可获得较为准确的预测值,为身管内膛多点烧蚀磨损量的预测提供了一种新的有效途径。

基于主成分分析的河南省不同地方品种猪肉品质分析

本文研究了河南省不同地方品种猪肉品质,并通过主成分分析建立地方猪肉品质评价模型,为地方猪肉品质评价提供借鉴。试验选择1个三元杂交品种(对照)、2个地方培育品种和3个河南省地方品种共计66头进行屠宰,测定11项肉质指标,采用相关性分析和主成分分析法进行综合评价。结果表明:地方品种猪肉具有肌内脂肪含量高、粗蛋白质含量高、感官品质好的特性,与三元白猪对比,其粗蛋白质含量、L值、肉色评分等肉质指标差异显著,且不同地方品种肉质存在一定差异。通过主成分分析法从11个指标中提取了5个主成分,主成分的累计贡献率达到74.88%,概括为营养因子、感官因子和保水性因子;其中肌内脂肪、24 h大理石纹评分、L_(24 h)值、L_(45 min)值、滴水损失等5个指标为评价猪肉品质的关键指标;根据因子得分和权重构建河南省地方猪肉品质指标评价模型:Y=0.241Y1+0.193Y2+0.129Y3+0.105Y4+0.079Y5,综合评价地方猪F品种(项城猪)得分最高,肉质最好。

基于脂肪酸组成结合主成分分析识别不同比例大豆油和菜籽油调配的调和油

结合脂肪酸组成和化学计量学方法,对大豆油、菜籽油及其不同比例的二元调和油的识别进行基础研究,并分析不同比例调和油中脂肪酸含量的变化。结果表明在大豆油和菜籽油中,共检出脂肪酸组分17种,主要以油酸、亚油酸、棕榈酸和亚麻酸为主。在以不同比例低芥酸菜籽油和大豆油调配的调和油中,脂肪酸含量随调和比例的改变而呈现一定趋势的增加或减小。结合脂肪酸组成,对所有的139个样品进行了主成分分析(PCA),结果表明大豆油和菜籽油可以互相实现区分,不同比例的调和油样品分布在调配的溯源样品之间,基本按照比例关系分布成一条直线。研究通过对菜籽油、大豆油及其不同比例调配的调和油的脂肪酸组成进行了定量分析,分析了它们之间脂肪酸组成的变化,并结合化学计量学手段进行一些识别分析,为规范调和油的生产和保障公平有序的调和油市场提供参考。

基于主成分分析的多重定量PCR荧光串扰校正

聚合酶链式反应(PCR)是分子生物学常用的检测手段,主要用于对生物的DNA或RNA进行检测。由于荧光光谱重叠和滤光片过滤带宽限制,检测时所获得的荧光数据通常会包含荧光通道之间的串扰,串扰的存在使PCR结果分析变得复杂,并可能影响最终的检测结果。选择合适的光学元件,并确定通道间的补偿矩阵,可以降低甚至消除荧光串扰。目前荧光补偿矩阵大多通过迭代计算获得,还没有一种简单的方法可以从混合的多通道荧光数据中找到荧光补偿矩阵。为了快速获得荧光补偿矩阵,减小计算量,采用主成分分析法(PCA)中确定主成分的方式,基于搭建的测试平台进行单一染料实验,获得染料的荧光信号在各个检测通道的分布情况,计算得到荧光补偿矩阵。通过分析补偿矩阵,发现对于搭建的硬件系统,Cy5染料对Cy5.5通道串扰较大,串扰比例为8.76%,同时Cy5.5染料对Cy5通道串扰影响也相对较大,比例约为6.2%;其次是ROX染料对HEX通道串扰,比例约为2.68%;HEX染料对FAM通道串扰,比例约为1.58%;FAM染料对HEX通道串扰相对较小,比例约为0.25%,其余通道无明显串扰,与荧光光谱反映的结果一致。采用得到的荧光补偿矩阵对单一染料实验得到的原始荧光数据进行处理,有效去除了非目标通道的荧光串扰,实现了荧光通道数据的解耦,验证了方法的可行性。最后设计了染料颜色分辨实验,将不同浓度的多种染料进行组合测试,并采用所提出的方法将得到的数据进行荧光补偿。实验结果表明,荧光通道各自的线性相关性较高,五个荧光通道的线性相关系数r均大于0.99,该结果进一步验证了该补偿方法的有效性。

基于主成分分析的5个蓝莓品种果实评价

以从国外引进的5个蓝莓品种为供试材料,研究其在丽江种植条件下果实的外观指标(果实横径、纵径、单果重、果形指数、色泽等)、营养成分(维生素C、可溶性蛋白质、游离氨基酸、可溶性糖、淀粉和花青素等),并利用主成分分析法对所有指标参数进行分析。结果表明:奥尼尔有最优的果形指数(0.86)、最高的单果重(1.87 g)和花青素含量(440.5μg/g),较高的可溶性糖含量(16.69%)、维生素C含量(0.35 mg/g)和游离氨基酸含量(41.11μg/g)。主成分分析提取了2个主成分,累计方差贡献率为85.635%,综合评分奥尼尔最高,为最优品种,适合引种栽培及作为育种材料。

基于主成分分析的直播水稻后代稳定品系产量及稻米品质比较

以52份直播后代稳定品系为研究材料,对其稻米产量及品质性状进行分析,结果表明,供试材料产量及稻米品质性状均有不同程度分离。在产量上有待提高,但在加工品质、外观品质、营养食味品质等方面存在较大优势。利用主成分分析对直播稻种质资源稻米品质性状采用降维处理,构建了稻米品质性状的综合评价函数,筛选出5份评分大于2.0的材料,22DS045评分最高,达3.102,为辽宁滨海稻区抗逆优良食味直播水稻新品种选育研究与创新提供材料基础。

基于独立成分分析重症肌无力患者的静息态默认网络的功能连接改变及其与认知障碍的相关性

目的研究重症肌无力(myasthenia gravis,MG)患者大脑默认网络(default mode network,DMN)功能连接的改变,以及DMN和认知功能的关系。方法前瞻性纳入2020年1月至2022年12月就诊于苏州大学附属第一医院神经内科的MG患者39例,另选取同期性别、年龄、受教育年限、种族与MG患者匹配的40名健康志愿者作为健康对照组。对所有受试者进行神经心理学测试、情绪评估及静息态磁共振功能扫描。采用独立成分分析技术评估受试者大脑DMN的功能连接变化。采用Spearman相关性分析MG患者差异脑区的DMN的功能连接值与认知功能的相关性。结果MG组整体认知功能〔简易精神状态量表(MMSE)和蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分〕、言语学习和记忆能力(Rey听觉词语学习测验、词语流畅性测试)、视空间功能(钟表测试)评分均较对照组降低(均P<0.01);在执行能力测试方面,MG组连线功能测试完成时间长于对照组(P<0.01);MG组汉密尔顿焦虑量表和汉密尔顿抑郁量表评分均高于对照组(P<0.01)。独立成分分析结果显示,MG患者的DMN内功能连接在左后扣带回比对照组减弱(P<0.05,经过FDR校正)。MG患者的DMN内左后扣带回功能连接值与MMSE评分、数字符号转换测验评分呈正相关(P<0.05),而与连线测验A和B时间呈负相关(P<0.05)。结论MG患者在整体认知功能、言语学习和记忆力、视空间功能和执行功能方面下降,在左后扣带回的DMN内功能连接减弱,差异脑区在DMN内功能连接值与认知评分存在相关性,提示MG患者的认知功能损害可能与中枢神经系统受累有关。

基于主成分分析法优选半夏散剂粒度范围

目的:探究天南星科植物半夏生品及炮制品的中药散剂粒度对药材质量的影响,并优选出最佳粒度工艺。方法:首先对不同粒度的半夏生品及炮制品散剂中多个活性成分(尿嘧啶、次黄嘌呤、黄嘌呤、尿苷、鸟苷)含量进行检测,再利用主成分分析法对检测数据进行处理,计算不同散剂的综合评价指标值,并构建回归模型,通过模型函数优选出不同散剂的最佳粒度。结果:通过分析最终得到的最优散剂粒度为:生半夏散过6号药典筛、市售炮制品过7号药典筛、自制炮制品过9号药典筛。结论:本实验方法可靠,以粒度作为因素,结合成分含量数据基于主成分分析法可作为中药散剂的质量评价标准。

基于主成分分析法评价不同牧草营养成分饲用价值

为研究不同类型青贮牧草中营养成分价值,选取燕麦、箭舌豌豆、高粱、苜蓿4种牧草进行青贮,采用常规分析方法测定4种青贮牧草中的7种主要营养成分(干物质、水分、粗灰分、粗蛋白、粗脂肪、钙、磷)以及酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维、酸性洗涤木质素含量,测定4组青贮牧草体外营养消化率,利用主成分分析法和单因素方差分析对4种牧草进行饲用价值评价。结果显示:①青贮苜蓿中的干物质(DM)、钙(Ca)成分显著高于青贮燕麦、青贮箭舌豌豆以及青贮高粱(P<0.05);青贮高粱中性洗涤纤维(NDF)显著高于青贮箭舌豌豆(P<0.05),青贮苜蓿中酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)显著高于其他3种青贮原料(P<0.05);青贮高粱的NDF_(12)、NDF_(24)以及NDF_(48)均显著高于青贮燕麦、青贮箭舌豌豆以及青贮苜蓿(P<0.05)。②经主成分分析,提出3个主成分,累积方差贡献率达到85.676%。4种青贮牧草营养价值优劣排序为:青贮苜蓿>青贮箭舌豌豆>青贮燕麦>青贮高粱,说明青贮苜蓿营养价值较高,具有良好饲用价值。使用主成分分析法评价青贮饲料的营养品质优劣,可为不同青贮牧草进一步合理开发提供理论依据。

不同地方梨品种梨干主要营养成分分析

通过测定原产于我国的25个代表性地方梨品种梨干的总酚、总黄酮、有机酸、可溶性糖和矿质元素等主要营养成分含量,并对其变异系数和相关性进行分析,采用主成分分析法建立梨干主要营养成分的评价模型,对梨干的主要营养成分进行综合评价。结果表明,不同地方梨品种梨干主要营养成分存在较大差异,梨干中总酚平均含量(5.05 mg/g)大于总黄酮(2.30 mg/g),但总黄酮含量的变异系数(76.80%)大于总酚含量(56.01%)。有机酸平均含量由高到低依次为苹果酸>奎宁酸>草酸>柠檬酸>抗坏血酸>莽草酸,可溶性糖平均含量由高到低依次为果糖>山梨糖醇>葡萄糖>蔗糖,莽草酸含量的变异系数最大(258.30%),其次为奎宁酸含量和蔗糖含量,分别为211.48%、137.11%;云和雪梨梨干山梨糖醇含量在25个品种梨干中最高,为176.10 mg/g。矿质元素平均含量由高到低依次为K>Na>P>Ca>Mg>B>Fe>Zn>Mn>Cu,其中Fe含量的变异系数最大(54.38%),P含量的变异系数最小(13.89%);云和雪梨梨干中K含量为12 117 mg/kg,在25个品种梨干中排名第1。相关性分析发现,梨干中22个主要营养成分之间具有较强的相关性,其中总黄酮含量与总酚含量相关性最强,相关系数为0.976。建立了主成分分析的综合数学模型F=0.246 7F_(1)+0.160 2F_(2)+0.111 3F_(3)+0.100 1F_(4)+0.070 3F_(5)+0.054 4F_(6)+0.052 1F_(7)+0.049 1F_(8),梨干主要营养成分综合得分较高的品种分别是火把梨、巍山红雪梨和金花梨。

正交试验结合主成分分析法优化薄荷紫米酒工艺

以紫米、薄荷为主要原料,采用液化工艺制备薄荷紫米酒。在单因素试验的基础上,采用正交试验结合主成分分析法优化薄荷紫米酒的制备工艺,并对其抗氧化活性进行测定。结果表明:薄荷紫米酒的最佳工艺条件为紫米与纯净水质量比1∶2.5、发酵时间15 d、薄荷液添加量8%(以紫米与纯净水总质量计),在此条件下制备的薄荷紫米酒口感丰富、气味清香,具有一定的抗氧化活性。

基于主成分分析法和熵值赋权同异分析法综合评价新麦系列小麦品种

对11个新麦系列小麦品种的产量、农艺性状和品质等11个区域试验指标进行全面分析,并利用主成分分析和熵值赋权的同异分析法进行综合评价,以期筛选出不同推广利用价值的优良小麦品种。相关性分析结果表明,品质指标中的蛋白质含量、湿面筋含量和稳定时间达到了显著和极显著正相关,产量性状中的有效穗数、蛋白质含量、吸水率和稳定时间之间为显著正相关;对标准化的各个性状数据通过主成分分析的结果表明,提取了累计贡献率82.508%的3个具有代表性的主成分,这3个主成分因子的综合得分通过分别计算,综合得分排名前3位的是新麦58、新麦45和新麦60。11个指标中基于熵值赋权的结果表明,权重最大的指标为稳定时间,其次为容重和穗粒数。利用确定的权重对新麦品种进行同异分析,依据联系度值确定品种排序,同样以新麦58、新麦45和新麦60位于前3位。其余品种则由于分析方法原理的差异,主成分分析综合得分和同异分析联系度排序结果不一致。由此可得,新麦45和新麦58可以作为兼顾产量基础的强筋类小麦种质。

基于层次分解、主成分分析和高斯混合模型的火成岩岩性识别——以惠州26洼古潜山为例

火成岩油气成藏规律复杂,受到火山运动、强构造运动以及风化剥蚀等叠加影响,火成岩的化学成分和结构构造复杂多样,非均质性极强,采用常规岩性识别方法难以一次性将所有岩性准确识别。借鉴层次分解思路,以惠州26洼古潜山为例,提出了一种火成岩岩性测井识别分类方法:综合考虑火成岩地质分类原则和测井响应特征来确定岩性识别层级,基于这种层次性的分类原则,在每一层次定量优选岩性识别敏感参数,建立研究区岩性识别优选层级;在明确岩性识别优选层级的基础上,逐级逐次使用主成分分析(PCA)和高斯混合模型(GMM)对岩性进行判别并确定其计算函数,建立分级优选岩性识别模型,最终达到整体岩性区分的目的。研究结果表明,研究区辉绿岩和闪长岩识别正确率分别为87.31%和84.32%,未分级未优选辉绿岩和闪长岩识别正确率为60.45%和54.88%,分级未优选其岩性识别正确率为69.61%和67.04%,有效提高了研究区的复杂岩性识别精度。该方法的提出对提高火成岩岩性识别精度提供了一种思路,也为研究区古潜山火成岩岩性精确识别提供了参考依据。

结合主成分分析和图像分块的重定向研究

针对现有图像重定向方法视觉效果差和处理速度慢的问题,提出一种基于主成分分析法和分块的内容感知图像重定向方法。首先,利用主成分分析法融合梯度图和显著图来提取更加丰富的图像特征,避免主体信息失真;其次,相邻裁缝线由均值代替,避免像素不连贯;最后,根据能量图中列能量值的大小将图像分为显著区域和非显著区域,并行缩放分块,更加注重图像特征并提高运行效率。在MIT RetargetMe、DUT-OMRON和NJU2000数据集上进行实验分析,以主观感受和客观因子运行时间、SIFT-flow作为评价指标,与几种常用算法对比。实验结果表明,该方法保证了图像主体信息的完整性,平均运行时间为线裁剪算法的1/3。本文提出的方法不仅具有较优的视觉效果,而且可降低运算量。

基于主成分分析和VU分解法的两步随机相移算法

为了平衡相位计算的精度和速度,大量的两步随机相移算法发展起来。提出了一种基于主成分分析和VU分解法的快速、高精度两步随机相移算法。首先,采用两步主成分分析法对经过滤波的两幅相移干涉图进行计算求出迭代初始相位;然后,利用没有滤波的两幅相移干涉图进行VU分解、迭代求出最终相位。通过模拟和实验结果对比表明:与四种性能良好的两步随机相移算法相比,对于不同的条纹类型、噪声、相移值及条纹数量,提出的算法综合性能最好,其精度最高,有效相移范围和有效条纹数量范围最大,当干涉图像素数为401 pixel×401 pixel时,提出的算法仅比格兰-施密特正交化法和两步主成分分析法多花费0.035 s。在理想情况下,提出的算法可以得到完全正确的结果。如果需要得到较高精度,最好能够提前抑制噪声,同时设置相移值远离0和π,条纹数量大于2。主成分分析和VU分解法无需滤波,花费近似非迭代算法的时间获得迭代算法的精度,其打破了迭代算法花费时间较多的限制,适合高精度光学在线检测,有广泛的发展前景。