文山高峰牛体重体尺指标的主成分分析和聚类分析

为了明确文山高峰牛体重、头长、体斜长、胸围、腹围、管围、体高、腿围、额宽等体尺指标间的关系，实验采用系统聚类和方差最大旋转法对上述9个体尺指标进行了主成分分析和聚类分析。结果表明：主成分分析将25头雄性文山高峰牛的9个指标区分为4个相对独立的主成分，其中第1主成分的贡献率方差为45.467%，第2主成分的贡献率方差为18.893%，第3主成分的贡献率方差为10.809%，第4主成分的贡献率方差为9.318%；聚类分析将9个指标聚类为3个亚类，其中管围、额宽、头长聚为一类，体斜长、胸围、腹围、体高、腿围聚为一类，体重单聚为一类。本研究阐明了文山高峰牛的体型外貌特征以及为日后的选育利用提供了理论依据。     

大约克体型性状的相关、聚类与主成分分析

体型性状在家畜育种工作中有着重要意义,但对体型各性状的关系及其在育种中的联合应用尚缺乏较为系统的研究。研究对一核心种猪场大约克猪的体重、背膘厚、体高、体长、胸深、胸宽、管围、臀围共8个影响猪体型的性状测定数据进行相关、聚类和主成分分析。结果表明,各性状间存在极显著正相关(P<0.01);8个性状可以聚为3类,体长、体高、体重和胸深聚为类Ⅰ,臀围、胸宽和管围聚为类Ⅱ,背膘厚与其它性状相关最低,单独聚为类Ⅲ;主成分分析把8个性状简化为有独特的信息侧重的4个主成分(累计贡献率为85.08%),分别为体重因子、体高因子、背膘因子和胸深因子。     

吉林梅花鹿体尺体重主成分分析

应用多元统计分析，选用吉林省梅花鹿１２个体尺、体重性状指标，进行主成分分析结果表明：第一主成分为角基距，属茸角因子；第二主成分为头深，属头部因子；第三主成分为胸围，属胸部因子。     

11～14月龄奶水牛体重与体尺指标的相关性分析

本文旨在研究生长期奶水牛体重与体尺指标的相关关系,为通过体尺指标估测其体重提供科学依据。选取76头健康的11~14月龄生长期奶水牛,用地磅、测仗、卷尺分别进行体重与体尺指标测量。采用Excel中LINEST函数对数据进行多元回归和多项式回归分析,用SPSS 17.0对体重与体尺指标进行相关性分析及主成分分析。结果表明,各体尺指标均在不同程度上影响生长期奶水牛的体重,体重与体高、体斜长、十字部高、胸围、腹围、胸宽、胸深、尻长、尻宽和管围均存在极显著相关关系(P0.01),其中胸围与体重的相关性最大(P=0.823),其次是腹围、体斜长、胸深、管围等;由体重与各体尺指标间多元回归方程的相关系数r可知,11~14月龄奶水牛体重与体尺间存在较强的线性回归关系,可通过不同的体尺指标预测其体重;从主成分的特征根与累计贡献率来看,由第一主成分关系式可见,体重、胸围、体斜长、腹围、管围等的特征向量较大,对第一主成分的贡献也较大,基本反映11~14月龄奶水牛的体型结构,可称为体型因子,第二主成分为尻宽因子,第三主成分为体高因子。     

11~14月龄奶水牛体重与体尺指标的相关性分析

本文旨在研究生长期奶水牛体重与体尺指标的相关关系,为通过体尺指标估测其体重提供科学依据。选取76头健康的11~14月龄生长期奶水牛,用地磅、测仗、卷尺分别进行体重与体尺指标测量。采用Excel中LINEST函数对数据进行多元回归和多项式回归分析,用SPSS 17.0对体重与体尺指标进行相关性分析及主成分分析。结果表明,各体尺指标均在不同程度上影响生长期奶水牛的体重,体重与体高、体斜长、十字部高、胸围、腹围、胸宽、胸深、尻长、尻宽和管围均存在极显著相关关系(P<0.01),其中胸围与体重的相关性最大(P=0.823),其次是腹围、体斜长、胸深、管围等;由体重与各体尺指标间多元回归方程的相关系数r可知,11~14月龄奶水牛体重与体尺间存在较强的线性回归关系,可通过不同的体尺指标预测其体重;从主成分的特征根与累计贡献率来看,由第一主成分关系式可见,体重、胸围、体斜长、腹围、管围等的特征向量较大,对第一主成分的贡献也较大,基本反映11~14月龄奶水牛的体型结构,可称为体型因子,第二主成分为尻宽因子,第三主成分为体高因子。     

不同杂交组合羔羊6月龄体重和体尺的聚类与主成分分析

为研究不同杂交组合羔羊体尺和体重之间的关系,对 548 只不同杂交组合 6 月龄羔羊的体重、体高、体长、胸围、管围进行了聚类分析和主成分分析。 结果表明,主成分分析将体尺指标分为重量因子和宽度因子 2 个主成分,澳湖、杜湖和萨湖杂交一代羔羊累计贡献率分别为 73.265%、75.222%和 79.463%;聚类分析将体尺性状分为 2类,与主成分分析结果一致;建立其综合评价模型表达式,其中,澳湖杂交一代羔羊 F₁=0.576Y₁+0.156Y₂,杜湖杂交一代羔羊 F₂=0.603Y₁+0.150Y₂,萨湖杂交一代羔羊 F₃=0.658Y₁+0.136Y₂,综合得分萨湖杂交一代羔羊>杜湖杂交一代羔羊>澳湖杂交一代羔羊。     

撒坝猪体尺性状的聚类与主成分分析

本文应用聚类与主成分分析,对４８８头撒坝猪的六月龄体尺性状进行了研究。结果表明,撒坝猪的体尺性状可分为体重、体型、特征三大类,体重与体长、体高、胸围、腹围、活膘等性状间呈显著相关,管围与体高、腿围与活膘呈强正相关,在撒坝猪品系选育中应予以重视。     

麦洼牦牛体尺和乳房性状与153 d产奶量的相关性及主成分分析

为了筛选与麦洼牦牛产奶性能相关的性状,试验于阿坝藏族羌族自治州红原县选取了94头泌乳期的健康牦牛,测定了6—10月份产奶量(153 d产奶量)以及体斜长、体高、胸围、后乳房高度、后乳房宽度、乳房深度和乳头长度等指标,根据153 d产奶量将数据分为两组(≥450 kg为高产组、450 kg为低产组),并进行主成分分析。结果表明:高产组和低产组153 d产奶量平均值分别为506.11 kg、398.84 kg,且差异极显著(P0.01);乳房深度和乳头长度两个指标的变异系数较大,均大于15.00%,提示仍具有较大选育潜力;主成分相关分析显示,胸围和乳头长度与153 d产奶量呈极显著正相关(P0.01);主成分分析筛选出了3个主成分,累积贡献率达76.452%,其中体斜长、后乳房高度和乳房深度对主成分的贡献较大,提示今后对麦洼牦牛体型选育应包括上述几个指标。     

黄牛体尺的聚类与主成分分析

本研究选取５６头蒙古牛，测定了体高、体斜长、胸围、管围、十字部高、头长、头宽、尻宽和体重等９个体量地各性状间的关系进行了聚类及主成分分析。结果表明，蒙古牛的体量指标可分为高（长）度类、围度类和特征类三大类，体高和管围间有显著相关关系，这些结果对蒙古牛选种具有重要参考价值。     

综合分析法在特哈杂交选育中的应用

研究旨在揭示哈萨克羊与特克塞尔羊杂交后代体尺性状间的相互作用和内在联系,建立科学鉴定、选育的有效指标和回归方程。以伊犁地区1 169只6月龄哈萨克羊与特克塞尔羊杂交后代为试验对象,对其进行相关性分析、聚类分析、主成分分析和逐步多元回归分析。结果表明:特哈杂交后代各体尺性状间呈现出极显著相关(P0.01)。聚类分析结果表明,10个性状可分为Ⅶ类,主成分分析结果可分为主成分Y1(围度因子)、主成分Y2(躯体因子)和主成分Y3(高度因子)3个主成分指标,累计贡献率达到了63.89%。最佳回归方程中选取了6个性状指标,对体重可进行精准且简单的估算。通过对特哈杂交后代的综合分析明确了胸围作为重要的选育指标,同时兼顾其性状和非遗传因素的影响。     

新疆褐牛体尺体重相关性及主成分分析

在建立新疆褐牛9分制的鉴定标准过程中,通过对伊犁地区新源县、尼勒克县、昭苏县3个牛场中的569头新疆褐牛成年母牛进行测量,选取13个体重体尺性状进行相关性及主成分分析。结果表明:新疆褐牛体重与体高、体斜长、胸围、腹围、尻宽、尻长、后腿宽度、后腿厚度、后腿半围等具有极显著相关性(P0.01);13个主成分中第1主成分的贡献率最大,反映了新疆褐牛的外貌整体结构信息,第2和第3主成分反映了后躯特征和尻部特征。     

双峰驼体尺性状的聚类分析

为了了解双峰驼的体尺性状,选取阿拉善戈壁双峰驼、苏尼特双峰驼、阿拉善沙漠双峰驼和青海双峰驼4个地区的双峰驼共计161峰,测量其体长、体高、体重、胸围和管围等性状,利用SPSS软件对以上5个体尺指标进行聚类分析。结果发现双峰驼的体高、体长、胸围、管围和体重之间的相关系数均达到极显著水平,尤其是体重与胸围、体重与体长的相关系数为强正相关。双峰驼的体尺性状聚类结果为3亚类,第1亚类包括体重、体长和胸围,第2亚类只包括体高,第3亚类只包括管围。该试验结果为双峰驼的选种选育提供了理论依据。     

8周龄罗曼鹅体重与体尺指标主成分分析

为了评估罗曼鹅的种质资源,研究其体重与体尺性状内在关联性,试验测定了8周龄罗曼鹅体重与体尺性状指标,并进行了体重与体尺性状的主成分分析。结果表明:公鹅的体重与半潜水长、胸围、背宽极显著相关(P0.01),与颈长、胸宽、胫长显著相关(P0.05);母鹅的体重与背宽呈显著相关(P0.05),与其他指标呈极显著相关(P0.01)。主成分分析的结果显示,公鹅4个主成分为体重、胫围、胸深和颈围;母鹅3个主成分为体重、颈围和背宽。罗曼鹅体重与大部分体尺性状具有显著相关关系,因此主成分分析指标对罗曼鹅选种选育具有重要的理论指导价值。     

大通牦牛体重、体尺相关性分析

试验测定了大通牦牛的体重和体尺性状指标,并进行了相关分析。结果表明:体重和体尺各性状间均存在极显著的相关关系(P0.01);建立的回归方程表明,对体重影响的重要性依次为胸围、体斜长,体高,最佳回归方程为:体重=-304.917+0.378×体高+1.500×体斜长+1.861×胸围;主成分分析显示,胸围和体斜长大的大通牦牛,体重较大。     

闽南黄牛体尺体重主成分分析及肉用性能研究

选择发育正常、健康无病的124头成年闽南黄牛进行体尺体重测定,采用主成分分析及因子分析的方法对闽南黄牛的主要体尺体重性状指标进行多元分析,选取前3个特征根较大的主成分,使其累计贡献率达90％以上,进行主成分分析,并对6头22～24月龄的闽南牛进行屠宰测定。结果表明：闽南牛体高、体斜长、胸围、管围、体重、十字部高分别为113．06±7．29cm、129．01±11．01cm、152．22±9．75cm、17．17±1．54cm、265．67±50．89kg;主成分分析可知各性状间除了管围外,其它指标存在不同程度的相关,各主成分的特征根分布很广。第1主成分与第2主成分的贡献率最大,经统计计算入选的2个主成分所占信息的侧重各不相同,一个是体高因子,一个是胸围因子;它们分别在一定程度上反映了闽南黄牛的体型特征及今后选育的方向和重点。6头闽南黄牛公母牛的胴体重、屠宰率、净肉率、腰部肌肉厚、大腿肌肉厚分别为145．1kg、56．17％、43．38％、7．16cm、17．51cm和131．9kg、51．25％、40．07％、3．11cm、16．34cm。     

基于主成分和聚类分析的优质鸡肉质评价模型的建立

为探讨优质鸡肉质合理评价模型,采用主成分和聚类分析方法对优质肉鸡7个新品系9个与肉质有密切联系的指标进行了分析。结果显示:9个原始指标依据主成分解释总变量和碎石图提取了4个主成分,反映原变量89.82%的信息。第一主成分主要综合了失水率、肌纤维面积、肌纤维密度和pH值信息,命名为质构因子;第二主成分主要综合了VB1、肌纤维密度、肌纤维面积和肌内脂肪(IMF)的信息,命名为作肉质因子;第三主成分综合了嫩度、肉色和肌内脂肪的信息即感官因子;第四主成分综合了肌苷酸、肌内脂肪含量和肉色的信息看作风味因子。聚类分析将9个肉质指标分为3类,聚类结果与主成分分析基本一致,综合利用主成分和聚类分析结果制定了优质鸡的肉质评价模型,为优质鸡选育和肉质评价提供了理论依据。     

基于主成分分析法开展种公牦牛选种工作

本文基于主成分分析法筛选种公牦牛,提高对样本个体筛选的精确性,为后续育种工作提供科学依据。对西藏六个不同地方的牦牛群体展开了体尺体重测量,对不同群体进行了方差分析,隶属于桑日县的牦牛群体较其他群体在体尺体重上较优秀(P001);其后,对76个样本进行了主成分分析,将体高(X1)、体斜长(X2)、胸围(X3)、管围(X4)和体重(X5)降维,由新变量体格因子Z1和运动因子Z2对整个数据样本解释,并对样本进行预测,筛选出体格因子较优的36号、37号和38号样本,以及运动因子较优的4号和58号样本。     

新麦草种质资源表型多样性的主成分和聚类分析

对来自新疆、陕西、美国、哈萨克、利比亚玻利维亚和吉尔吉斯的11份新麦草野生材料的茎干节数、叶舌长度、叶片长度、叶片宽度、小穗数、小穗长、小花数、颖长度、颖果长度和株高等10个表型性状采用方差分析、主成分分析、聚类分析等方法进行了遗传多样性分析,以期筛选出优良种质,为新麦草育种提供可靠的依据。结果表明:1)新麦草种质间表型性状变异程度较高,变异系数范围为14.6%-68.0%,其中小花数最大,叶片宽度最小;2)10个表型性状可归为3个主成分因子,累计贡献率达到83.34%,最大程度上反映了11份新麦草的形态特征,其中小穗长、小花数、颖长度和植株高度是影响新麦草表型性状变异的主要性状;3)10个表型性状间存在显著或极显著的正相关和负相关;4)采用欧氏距离系统聚类法将11份新麦草材料分为3大类。本研究主要揭示了新麦草的形态遗传多样性,可为新麦草资源的收集、鉴定、评价、保存和资源创新利用奠定理论基础。     

中国地方鸡品种生态因子及生产性能因子分析及系统聚类

为研究生态因子、体重体尺及屠宰性能对中国地方鸡品种聚类影响,采集110个中国地方鸡品种所在地5个生态因子,8个体重体尺和7个屠宰性状共计35个指标,利用主成分分析法提取出10个主因子,包括2个生态因子(累积贡献率为80.60%),公母鸡各1个体重体尺因子(累积贡献率分别为62.70%和56.819%)和3个屠宰性能因子(累积贡献率分别为80.40%和81.29%)。利用所提取的10个主因子对110个地方品种鸡进行聚类分析,结果显示110个地方鸡品种根据体型大小以及所生长地区生态环境等分为明显南方小型、南方中等偏小型、南方中等偏大型、北方高寒高海拔型和南北方大体型五种类型。     

28日龄塔里木鸽与白卡奴鸽体重和体尺的聚类与主成分分析

试验旨在研究塔里木鸽和白卡奴鸽体重与体尺性状之间的关联性,为塔里木鸽和白卡奴鸽表型性状的选育提供数据支撑。试验选取28日龄塔里木鸽和白卡奴鸽各60只（公、母各半）,测定体重与体尺性状,并进行主成分分析和聚类分析。相关性分析结果显示,塔里木鸽和白卡奴鸽的体重与体尺的变异系数均低于10%;塔里木鸽的体重与6项体尺指标均呈现极显著正相关（P<0.01）,白卡奴鸽体重与5项体尺指标均呈现极显著正相关（P<0.01）。主成分分析结果显示,塔里木鸽和白卡奴鸽的体重与6项体尺指标可综合为3个主成分指标,累计贡献率分别为78.301%和79.371%,塔里木鸽的3个主成分中贡献率最大的指标分别为体重、胫围和胸宽,而白卡奴鸽的3个主成分中贡献率最大的指标分别为龙骨长、胫围和胸宽。聚类分析结果显示,体重、体尺指标可聚为体重、胸宽和胫围3类,与主成分分析结果一致。研究表明,对塔里木鸽和白卡奴鸽的体重、体尺性状选育时至少应包括体重、胫围、胸宽和龙骨长4个指标。