部分柚类品种的数量分类和主成分分析

利用SPSS12.0软件对柚类31个品种的23个果实形态学性状进行了品种的Q型聚类及其性状的R型聚类,并对23个形态学性状进行了主成分分析。结果显示:Q型聚类可分为4个组群;R型聚类可分为5个组;经主成分分析,23个性状可综合为7个主成分,其累积贡献率达78.7%,根据前7个主成分与性状间的相关性,选出了影响力比较大的13个性状。     

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.     

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。     

湖南柚类种质的数量分类与主成分分析

利用SPSS 170软件对47个湖南柚类品种资源的37个花器官和果实形态学性状进行了品种Q型聚类及其性状的R型聚类,同时对37个形态学性状进行了主成分分析。结果表明：37个性状对47个柚类品种资源聚类,可将柚类品种分成6个组群;37个形态性状聚类也可分为6个组;经主成分分析,37个花果性状可综合为12个主成分,其累积贡献率达8158%,根据前12个主成分与性状的相关性,选出了32个影响力较大的性状,这些性状综合了柚类特有的花器官因子和果实因子。     

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。     

中国部分绵羊群体形态及生态特征的主成分分析

以中国部分绵羊群体形态及生态特征指标为研究对象,构造主成分值,再以主成分值进行R型系统聚类,探讨群体间的遗传分化。结果表明:中国部分绵羊形态及生态特征主成分分析结果与中国绵羊亲缘系统既有知识相吻合。在畜禽品种区域分类上生态因子是一个重要方面。     

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。     

大花君子兰主要品种数量分类研究

采用数量分类的方法,将大花君子兰7个品种22个形态学性状分为定量性状、定性多态性状和定性二态性状进行量化处理,探讨了大花君子兰品种数量分类和植物学性状描述的主要特征。结果显示:R型聚类表明所选22个性状具有相对的独立性,Q型聚类将大花君子兰7个品种分为3组;主成分分析选出了18个性状作为鉴别大花君子兰品种及品种描述的重要特征。     

中国部分绵羊群体形态及生态特征多元统计分析

 分别以绵羊群体为研究对象直接进行Q型系统聚类,与以群体的数量指标为研究对象,构造主成分值,再以主成分为研究对象进行R型系统聚类,均可在一定程度上揭示群体间的遗传分化,得到了与中国绵羊亲缘系统既有知识相吻合的结果。以群体的数量指标为研究对象直接进行Q型系统聚类分析,可以发现海拔与年降水量是影响绵羊分布的两个重要指标,这与以群体为研究对象进行Q型系统聚类及与以群体的指标为研究对象进行的主成分分析所提供的信息基本一致。生态因子是绵羊品种区域分类的一个重要指标。     

基于数量分类学的海南产芋螺多样性研究

利用NTsys-pc2.10e软件对20种海南产芋螺的27个性状特征分别进行了Q型聚类分析、R型聚类分析和主成分分析,据此对芋螺的多样性进行了研究。结果表明,利用Q型聚类分析可将20种海南产芋螺分为二大组3个亚组;利用R型聚类分析可将27种性状特征分为2个大组;主成分分析反映出芋螺分类的重要特征是贝壳大小、内唇和壳口特征;基于芋螺前3位主成分基础上的三维图与聚类分析结果图一致。聚类分析树状图较好地反映了20种芋螺之间的亲缘关系,R型聚类分析与主成分分析相结合有助于选择关键而重要的芋螺分类特征。     

部分地方鸡种蛋品质与生态环境的聚类和主成分分析

利用主成分分析和2种聚类方法对我国11个地方鸡种的蛋品质和生态环境的资料进行分析。多元统计分析10项指标的结果表明:主成分分析选取前3个特征值作为3个主成分(占总信息量的93.17%),根据各品种的10项指标值计算相似系数进行聚类,结果表明,2种聚类方法均可将11个地方鸡品种划分为高海拔型和低海拔型两类,这说明了生态因子也是品种分类中的一个重要方面。     

蜡梅品种的数量分类和主成分分析

为了解决蜡梅品种分类的问题 ,该文采用了Q型聚类对蜡梅品种进行了数量分类研究 ,对 16个表型性状进行了主成分分析。结果表明 :Q型聚类基本上可以按花大小和花型将 2 0个不同的基因型分为 7类。经过主成分分析 ,可将原 16个性状综合为 6个主成分 ,其累积贡献率可达 85 %以上。文中提出用中轮花被片长度代替花径来度量花的大小 ,并将花大小做为蜡梅品种分类的第一级分类标准。     

部分地方鸡品种体量及生态特征的多元统计分析*

 利用主成分分析和聚类分析对我国11个地方鸡品种的体尺、体重和生态特征的资料进行了多元统计分析。单独对6项体量指标进行聚类的结果表明：我国11个地方鸡种大致可以分为大型鸡、中型鸡和小型鸡3类；多元统计分析12项指标的结果表明，主成分分析选取前3个特征值作为3个主成分（占总信息量的88.659%），根据各品种的前3个主成分值计算相似系数，并用最短距离法进行聚类分析，结果表明11个地方鸡品种可划分为高海拔型和低海拔型两类，这说明了生态因子亦是品种分类中的一个重要方面。     

中国绒山羊群体形态及生态特征的多元统计分析

应用主成分分析法,对我国6个绒山羊群体的22项数量指标进行了多元统计分析;并用构造的主成分值进行了系统聚类,结果在一定程度上揭示了这些绒山羊群体间的遗传分化。对22项数量指标的R型系统聚类结果显示,海拔和年降水量是影响绒山羊分布的重要指标。因此,在绒山羊品种分类中生态因子亦是一个相对重要的方面。     

香烟评吸质量指标的主成分和聚类分析

应用R统计建模语言,对293条数据记录的11个评吸指标进行主成分分析和聚类分析,按照方差累积贡献率85%提取了3个主成分,通过计算各品牌的主成分得分和综合得分值,分析出香气韵调、香气质等几个主要指标.根据聚类分析结果,将11个评吸指标聚为3类.     

龙眼种质资源果实性状多样性分析

[目的]分析99份龙眼种质资源的果实表型性状指标数据,探讨各资源间的遗传多样性,以期为龙眼种质资源的品质改良、利用及新品种的选育提供理论依据.[方法]通过Q型聚类、R型聚类和主成分分析等方法开展果实数量性状分类研究.[结果]24个描述性状指标中共统计出82个变异表型,果实颜色和果肉质地观察到6个变异表型,果顶形状观察到...     

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。     

基于主成分和聚类分析的山东省区试小麦品种(系)品质的综合评价

利用主成分和聚类分析方法,对2008~2009年度和2009~2010年度参加山东省区试的297个品种(系)的小麦品质进行了分析和综合评价。结果表明,评价小麦整体的品质指标,可以提取三个主成分,第1主成分为蛋白质量因子(含面筋指数、沉淀值、形成时间、稳定时间),第2主成分为磨粉因子(含硬度指数、出粉率、吸水量、白度),第3主成分为蛋白数量因子(含湿面筋含量和籽粒蛋白质含量)。三个主成分的累计方差贡献率两年分别为77%和82%,其中第1主成分的贡献率两年分别高达34.453%和36.291%,说明面筋指数、沉淀值、形成时间和稳定时间是影响小麦品质的主要因素。利用主成分分析评价小麦的综合品质,2009~2010年度96个样品中的泰农7058、05428、泰山4173、山农71等品种(系)得分较高,说明品质表现突出。同时综合各主成分的贡献率、不同指标的特征值大小和可操作性,提出在育种早期面筋指数、沉淀值和硬度指数可间接评价小麦品质。用R型聚类将10个品质性状聚为四类,其中三类性状(面粉白度另成一类)所包含的指标和主成分分析的三个主成分所包含的指标基本吻合。在主成分分析的基础上,对2009-2010年度96个样品进行了Q型聚类,其中第Ⅲ类群包括的6个品种(系)各类指标较高,结果和主成分综合评分中得出的品质较好的品种(系)结果一致,进一步验证了主成分分析可以用于小麦品种(系)品质的综合评价。     

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。     

异位保存新疆野苹果遗传多样性分析及综合评价

以异位保存的57份野苹果种质资源为材料，对其16个数值型性状和27个果实描述型性状进行综合评价，采用变异系数、分布频率、相关性分析、主成分分析和聚类的方式进行分析研究。结果表明，16个数值型性状的变异系数为15.63%～60.32%,平均值为31.84%,16个数值型性状中以果实纵径的变异系数最小，果实维生素C含量的变异系数最大；描述型性状分布频率表明，野苹果种质资源的果实外观评价优于果实内质评价；相关性分析结果表明，单果质量与果实纵径和果实横径呈极显著正相关关系(P<0.01),与果实总黄酮含量呈显著负相关关系(P<0.05);主成分分析结果表明，7个主成分的总计贡献率达80.785%,其中第1主成分与叶片性状和果实总黄酮含量有关，第2主成分与果实特性有关，第3主成分与果形因子有关，第4主成分与果梗性状有关，第5主成分与果实品质有关，第6主成分与果实可溶性固形物含量和果实硬度有关，第7主成分与花的性状和果实品质有关；16个性状以聚类的分析方法，将供试材料聚为3类，其中Ⅰ、Ⅲ类群可以作为优良的选育品种，培育出优质及耐贮藏的苹果，第Ⅱ类群可以提供宝贵材料作为选育高黄酮含量的野...