甘蓝型杂交油菜主要性状的主成分和动态聚类分析

通过多元统计分析方法中的主成分分析和动态聚类分析法,研究2009-2010年24个杂交油菜品种的11个主要性状.结果表明:主成分分析的前3个主成分(Y1,Y2,Y3)的总贡献率为98.37％,对其继续进行基于组内平方和最小的动态聚类分析,得到唯一聚类结果,并根据不同的分类数画出不同颜色聚类图形.该方法给杂交油菜多性状的综合量化分析提供了一个新的思路.     

食用木槿资源主要农艺性状的主成分分析和聚类分析

采用主成分分析和聚类分析法,对13个食用木槿栽培类型资源的16个农艺性状进行了研究。结果表明:按照主成分分析原理,选取方差累计贡献率达87.419%的前4个主成分,4个主成分主要反映了食用木槿的花朵形态特征、生长势、产量、开花特性等综合指标。同时,分析了16个农艺性状相关矩阵R,研究了不同农艺性状之间的相关性。聚类分析结果表明:13个食用木槿栽培类型可以聚类为3个大类,细分为9个小类;为食用木槿种质的收集、分类、保存和创新提供了参考。     

地被菊品种及其近缘种的数量分类

对44个地被菊品种和2个菊属近缘野生种中的重要性状采用SPSS18.0进行分析,其中数量多态性状17个,定性多态性状12个,二元性状2个.应用数量分类学中的Q型聚类方法进行分类,并对31个性状进行R型聚类分析和主成分分析,通过Q型聚类将46个分类运算单位分为特征明显的2大类群,即野生种和地被菊品种,品种中又可以分为4个小类;R型聚类分析结果将31个性状明显聚为4组,部分性状相关性较强,但多数表现较为独立;主成分分析中,前5个主成分累积贡献率达59.00％;根据各性状的总载荷量,选出分类中比较重要的7个性状.     

杏树不同品种果核数量性状分析

以20个杏树品种为试验材料,运用SPSS19.0软件,分析研究了杏树果核数量性状指标,对测得果实的核纵径、核横径、核侧径、核型指数、核干重、仁纵径、仁横经、仁侧径、仁型指数、仁干重以及出仁率11项果核性状指标进行了主成分分析和聚类分析。结果表明,前3个主成分累积方差贡献率可达84.55%,囊括了所检测的11个果核性状指标。对20个杏树品种,使用前3个主成分的特征值进行系统聚类分析,欧式距离为10时,该20个杏树品种可聚为5类。对11个果核性状指标,利用前3个主成分的特征值进行系统聚类分析,在相同欧式距离处,该11个果核性状指标可聚为4类,分别从这4类指标中挑选仁侧径、核侧径、出仁率、仁型指数4个具有代表性的指标,对20个杏树品种进行系统聚类, 在欧式距离为10时, 聚类结果与用3个主成分值聚类结果相同,表明用以描述杏树果核性状的11个指标可简化为4个指标,即仁侧径、核侧径、出仁率、仁型指数。为其他经济林树种的性状指标筛选简化提供参考依据。     

滇牡丹不同采种区种苗质量评价

【目的】对不同采种区的滇牡丹种子种苗质量进行评价研究,筛选出优良种质用于滇牡丹种苗生产。【方法】本研究探究了主成分分析法在评价种苗质量中的作用,并建立了滇牡丹种苗质量综合评价模型,在此基础上结合了聚类分析对不同采种区种苗质量作出了综合评价。【结果】通过主成分分析,13个性状可综合为3个主成分,其累计贡献率达88.95%。通过主成分的综合评价模型与聚类分析相结合的评价结果,综合评价模型中的猴子山、老君山种苗质量较好,在聚类分析中被聚在第Ⅲ类;G214国道、虎跳峡种苗质量次之,被聚在第Ⅳ类;丽鸣线种源归为第V类;拉井乡、冲古村、城东、达茨坝、滑雪场居群的种苗质量较差,被聚为第I类;通甸乡、羊拉乡居群的种苗最差,被聚为第Ⅱ类。【结论】主成分分析与聚类分析相结合评价种苗质量具有现实指导意义。     

山东黄瓜地方种质资源的聚类分析

选择与育种相关的17个性状用主成分分析法和系统聚类法对山东48份黄瓜地方品种进行主成分分析和聚类分析,主成分分析保留前7个主成分,其累计方差贡献达到87 2%。聚类分析将其分为7类,华南型黄瓜和华北型黄瓜聚为不同的类群,分类结果与传统的根据生态特性和地理分布的分类吻合。     

主成分和聚类分析在蟹爪兰资源评价及育种中的应用

应用DPS统计软件,对25个蟹爪兰品种(系)资源的16个生物学性状进行了主成分分析和聚类分析,按照方差累计贡献率882% 提取了7 个主成分,通过计算各品种的主成分得分和综合得分值,分析出综合性状优良和主要性状突出的品种,另外通过16个性状的相关矩阵R分析得出各个性状间的相关性,以利于亲本和杂交后代的筛选。根据聚类分析结果,将25个供试品种(系)从株高、冠幅、茎节长等主要生物学性状的差异聚为3大类,并细分为7小类,为蟹爪兰的分类和良种选育与利用提供理论依据。     

文冠果数量性状的主成分分析及聚类分析研究

应用DPS统计软件,对文冠果12个数量性状进行了主成分分析和聚类分析。结果表明:前5个主成分的累积贡献率达70.26%,根据各性状对主成分影响作用大小及主要指标组合,将12个生物学性状分为5类,分别称之为树形因子、叶形因子、果形因子、花序因子和综合因子。根据聚类分析结果,将12个数量性状聚为6大类。2种分析共同揭示了这几类因子对文冠果的作用。     

甜高粱新品种(系)综合评价与聚类分析

为客观评价甜高粱新品种(系),提高其性状改良进程。对2014—2015年全国高粱品种区试能源青贮组15个品种(系)的主要农艺性状和产量品质性状进行了遗传变异分析。结果发现,丝黑穗病接种发病率变异系数最大,高达127.47%;主成分分析表明,前5个主成分的方差累积贡献率达85.442%,已反映所列性状的绝大部分变异信息;通过各品种(系)的主成分得分对参试品种(系)进行了聚类分析,结果将15个品种(系)分为四大类,同时对聚类结果进行判别分析,聚类正确率达100%;在聚类分析的基础上对各类品种(系)的主要农艺性状、产量品质性状进行了多元方差分析,对各类品种(系)的综合评价与性状改良方向进行了探讨。     

安徽乌塌菜种质资源形态特征多样性分析

对安徽省乌塌菜48份材料17个形态性状进行统计分析。结果表明,安徽乌塌菜具有丰富的形态多样性,变异系数8.67%～55.33%。通过主成分分析,将17个性状综合为6个主成分,第一主成分的方差贡献率为30.998 2%,第二主成分的方差贡献率为29.208 2%。叶柄长、展幅、株型、叶片长、外叶色、叶面皱缩度、心叶色、叶片数等8个形态性状累积贡献率达到71.821 5%,可反映出乌塌菜形态性状的基本信息。基于形态性状的聚类分析把48份材料聚为3大类,第1类14份材料,第2类25份材料,第3类仅9份材料,同一类群包括不同地方的品种。本研究为发挥安徽乌塌菜种质资源优势,进行种质资源创新及杂种优势利用提供依据。     

安徽乌塌菜种质资源形态特征多样性分析

对安徽省乌塌菜48份材料17个形态性状进行统计分析。结果表明,安徽乌塌菜具有丰富的形态多样性,变异系数8.67%～55.33%。通过主成分分析,将17个性状综合为6个主成分,第一主成分的方差贡献率为30.998 2%,第二主成分的方差贡献率为29.208 2%。叶柄长、展幅、株型、叶片长、外叶色、叶面皱缩度、心叶色、叶片数等8个形态性状累积贡献率达到71.821 5%,可反映出乌塌菜形态性状的基本信息。基于形态性状的聚类分析把48份材料聚为3大类,第1类14份材料,第2类25份材料,第3类仅9份材料,同一类群包括不同地方的品种。本研究为发挥安徽乌塌菜种质资源优势,进行种质资源创新及杂种优势利用提供依据。     

海陆回交群体棉花纤维品质性状的主成分分析

应用DPS统计软件,对棉花纤维海陆高代回交构建得到的群体BC4F2的9个数量性状进行了变异系数、主成分分析和聚类分析。结果表明,群体内纤维品质性状以短纤维和马克隆值的变异系数最大;9个数量性状都呈正态分布,适合数量性状的遗传分析;前3个主成分的累积贡献率达83.21%,根据各性状对主成分影响作用大小及主要指标组合,将9个生物学性状分为3类,分别称之为商用因子、成熟因子和综合因子。根据聚类分析结果,将9个数量性状聚为3大类,分别为纺纱因子、分类因子和成熟因子。3种分析共同揭示了这几类因子对棉花纤维性状的作用。     

云南省大豆地方品种资源的主成分分析及聚类分析

通过对49份云南省大豆地方品种资源进行主成分分析和聚类分析,结果表明:在主成分分析中,选取方差累计贡献率为88.34%的前4个主成分来评价云南省地方大豆品种资源.通过系统聚类,将参试的49份品种分为了5类,各类群性状之间的差异较明显,有利于育种亲本材料的选择.     

基于不同聚类分析方法的卷烟叶组配方模块分类

为辨析不同聚类分析方法在卷烟叶组配方模块中的分类效果，以不同配方模块烟叶的10项感官指标为研究对象，在利用因子分析提取主成分的基础上，通过3种聚类分析方法对不同配方模块进行分类，并对分类结果进行比较和统计检验。结果表明不同配方模块烟叶的差异规律各不相同，说明烟叶感官质量的不同指标间存在高度的信息重叠。因子分析共提取2个主成分因子，累计方差贡献率为81.96%,特征值分别为7.02、1.18。3种聚类分析方法的分类结果不尽相同，其中加权主成分距离聚类的分类效果最佳，错分率为6.67%;加权主成分聚类次之，错分率为10.83%;一般主成分聚类的分类效果最差，错分率达到18.33%。统计检验结果表明，加权主成分距离聚类的F检验均值最大(98.17),加权主成分聚类次之(91.05),一般主成分聚类F检验的均值最低，为70.14。加权主成分距离聚类的分类效果优于其他2类聚类方法，分类结果的统计检验结果更好，适合不同卷烟配方模块的分类研究。     

丹参种质资源的数量分类研究

选取37个形态学性状对33个丹参品系进行了数量分类学的聚类分析。结果表明:通过性状聚类分析,可将丹参37个性状划分为8类,各类内性状间具有一定相关性。主成分分析表明,37个性状可综合为9个主成分,其累积贡献率达72.777%。根据性状聚类分析和主成分分析的结果,初步提出丹参的分类体系以叶片大小为第一级分类标准,分枝数作为第二级标准,花色和复叶数分别作为第三级、第四级分类标准。通过Mantel相关性检测筛选出18个性状可较好代表37个性状进行种质聚类。     

吐鲁番12份桑树种质资源形态学分析

本研究对吐鲁番12份桑树种质资源的植物学特征进行调查,基于主成分分析和聚类分析的多元统计分析方法,对所调查的桑树种质资源进行初步分类,研究其亲缘关系远近。结果表明,采用主成分分析,对桑树种质资源进行细化分类时,主要根据叶片的形态特征,并结合桑果形状、果长、果横径,结果比较可靠。二维散点图显示,T-09、T-10、T-20、Tb四者的亲缘关系最近,T-17与T-18之间亲缘关系较远。采用Q型聚类可将12份桑树种质资源初步分成3~4类。采用R型聚类,可以看出所选的18项性状指标间存在一定的相关性,可将形态性状聚为3类。Q型聚类分析结合主成分分析的结果,能够使信息更加准确,结果更加可靠。     

基于果实品质性状和SSR标记的李种质资源聚类

采用25个果实性状指标和19对SSR引物对四川栽培的19份李种质资源进行主成分分析和聚类分析,并以欧式距离、前3个主成分和遗传相似性为基础,分别作系统聚类、三维排序图和UPGMA聚类。结果表明:19份李种质25个果实性状指标的平均变异系数为54.71%,其中果皮红绿色差值a*值的变异系数最大,为436.14%,果核侧径的变异系数最小,为9.99%;系统聚类可将李果实分为深色系大果型和浅色系小果型;主成分分析中,前3个主成分累计贡献率为73.27%,第1主成分(果重因子)的贡献率为49.45%,第2主成分(果形与色泽因子)的贡献率为14.21%,第3主成分(营养因子)的贡献率为9.62%;以主成分PC1、PC2和PC3向量为轴的三维排序图清晰地展示出各种质在果实性状上的相对差异;SSR标记显示供试材料的遗传多样性丰富,UPGMA聚类与系统聚类和主成分三维排序的结果基本一致。     

棉花新品种产量品质性状的聚类分析与综合评价

对河南省2006及2007年15个春棉区试品种的植株、产量因素和纤维品质共17个数量性状进行主成分分析,发现前4个主成分对所考察性状变异的累计贡献率达90.10%,根据各品种的主成分得分进行聚类分析,将15个参试品种从产量和主要品质的相似度聚为5大类,并对聚类结果进行判别分析验证,误判率为13.3%。根据对各类品种的产量和品质性状的多元方差分析,进行了各类品种的综合评价与性状改良目标针对性的探讨。     

15个杜鹃花品种叶片解剖和表型数量分类研究

以15个杜鹃花品种为材料,对其叶片组织结构和形态学特征观察,对42个特征性状进行数量分类研究,为杜鹃花的品种分类和优良品种选育提供参考。首先对42个性状指标进行R型聚类分析和主成分分析,去掉相关性较大且累积贡献率较小的性状指标,然后对15个杜鹃花品种进行Q型聚类分析。结果表明,R型聚类结果显示,除上表皮细胞长、上表皮细胞宽、气孔宽和孔径相关外,各性状相对独立;主成分分析结果显示,前7个主成分累计贡献率为81.809%,共提取11个主成分,累计贡献率为95.092%,主要反映了杜鹃花的分枝特性、花期、花形、花色、叶形、叶片大小、叶片质地等;Q型聚类结果显示,15个杜鹃花品种按花朵大小、分枝特性分为2大类,又由喉斑特性、花朵繁密状况分为3类,最后根据花期、花形、花色分为6个组。     

引进二棱大麦种质资源的主成分分析与聚类分析

利用多元分析法,对引进的48个二棱大麦种质资源的6个主要性状进行了主成分分析与聚类分析。主成分分析结果表明：按照前4个主成分的大小依次排序,穗下节间长与株高、穗粒数与穗长、千粒重和产量,可衡量每个性状在某个材料中所处的位置与份量,能较直观地判断某一材料性状优势或劣势。通过系统聚类方法,把所有参试材料分为6类：第1类为高秆短穗材料;第2类为多粒材料;第3类为高秆大穗材料;第4类为大粒材料;第5类为穗大粒多材料;第6类为高秆大穗粒多材料。