SIMPER analysis was used to identif

SIMPER analysis was used to identify the contribution of
each OTU to similarity among different clusters [19] (Table 3).
In order to determine the distribution of OTU contributions,
the frequency value of each OTU contribution was plotted and
presented in terms of a threshold value (i.e. 0.5%) virtually
divided into two subgroups. This resulted in statistical support
by linear regression and confirmed the two different trends of
the curves (R2 ¼ 0.8917 and R2 ¼ 0.9191) (Fig. 3). The 17
OTUs belonging to the first curves were considered to be the
most important OTUs (i.e. single contributions between 0.9
and 0.5) with a cumulative contribution of 10.6%. The other
532 OTUs, ranging between 0.5% and 0.01%, had a cumulative
contribution of 89.4%. Analysis revealed that differences
observed among differing clusters could not be attributed to
the 17 most important OTUs, but were determined by the
bacterial community as a whole. Although the single contribution
of each rare OTUs was not high, the sum of all contributions
of rare representatives was likely to determine

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้วิเคราะห์ SIMPER ระบุสัดส่วนของแต่ละ OTU จะคล้ายแตกต่างท่ามกลาง [19] (ตาราง 3)เพื่อพิจารณาการกระจายของ OTU ผลงานค่าความถี่ของแต่ละส่วน OTU ถูกพล็อต และนำเสนอในรูปแบบของค่าขีดจำกัด (เช่น 0.5%) จริงแบ่งออกเป็น 2 กลุ่มย่อย ส่งผลให้สถิติสนับสนุนด้วยการถดถอยเชิงเส้น และยืนยันแนวโน้มแตกต่างกันสองของเส้นโค้ง (R2 R2 และ¼ 0.8917 ¼ 0.9191) (Fig. 3) 17OTUs ของโค้งแรกได้ถือเป็นการOTUs สำคัญ (เช่นเดียวผลงานระหว่าง 0.9และ 0.5) ด้วยสัดส่วนสะสมของ 10.6% อื่น ๆOTUs 532 ระหว่าง 0.5% และ 0.01% มีการสะสมส่วน 89.4% วิเคราะห์เปิดเผยที่มีส่วนต่างสังเกตจากความขัดแย้งไม่สามารถเกิดจากคลัสเตอร์การOTUs สำคัญ 17 แต่ถูกกำหนดโดยการชุมชนเชื้อแบคทีเรียทั้งหมด แม้ว่าส่วนหนึ่งของแต่ละ OTUs ยากไม่สูง ผลรวมของผลงานทั้งหมดพนักงานหายากมีแนวโน้มที่จะกำหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ยิ้มแห้ง ๆ ถูกใช้ในการระบุผลงานของ
แต่ละ OTU ความคล้ายคลึงกันในหมู่กลุ่มที่แตกต่างกัน [19] (ตารางที่ 3).
เพื่อที่จะตรวจสอบการกระจายการมีส่วนร่วม OTU,
ค่าความถี่ของการมีส่วนร่วมของแต่ละ OTU ถูกวางแผนและ
นำเสนอในแง่ของการเกณฑ์ มูลค่า (เช่น 0.5%) ความจริง
แบ่งออกเป็นสองกลุ่มย่อย นี้ส่งผลในการสนับสนุนทางสถิติ
โดยการถดถอยเชิงเส้นและได้รับการยืนยันสองแนวโน้มที่แตกต่างกันของ
เส้นโค้ง (R2 ¼ 0.8917 และ 0.9191 R2 ¼) (รูปที่. 3) 17
Otus ที่อยู่ในประเภทเส้นโค้งแรกที่ได้รับการพิจารณาให้เป็นผู้
ที่สำคัญที่สุด Otus (เช่นเงินสมทบเดียวระหว่าง 0.9
และ 0.5) โดยมีผลงานที่สะสมของ 10.6% อื่น ๆ
532 Otus, ระหว่าง 0.5% และ 0.01% มีสะสม
ผลงานของ 89.4% การวิเคราะห์เปิดเผยว่าความแตกต่าง
ที่สังเกตได้ในหมู่กลุ่มที่แตกต่างกันไม่สามารถนำมาประกอบกับ
17 ที่สำคัญที่สุด Otus แต่ถูกกำหนดโดย
ชุมชนของแบคทีเรียที่เป็นทั้ง แม้ว่าผลงานเดี่ยว
ของแต่ละที่หายาก Otus ไม่สูง, ผลรวมของผลงานทั้งหมด
ของตัวแทนที่หายากมีแนวโน้มที่จะตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ยิ้มแห้งๆการวิเคราะห์เพื่อศึกษาผลงานของแต่ละกลุ่มแตกต่างกัน
otu คล้ายคลึงกลุ่ม [ 19 ] ( ตารางที่ 3 ) .
เพื่อศึกษาการกระจายของบริจาค otu
, ค่าความถี่ของแต่ละผลงานได้วางแผนและ
otu นำเสนอในแง่ของเกณฑ์ค่า ( เช่น 0.5 % ) จวน
แบ่ง เป็นสองกลุ่มย่อย นี้ส่งผลใน
สนับสนุนสถิติโดยการถดถอยเชิงเส้นและการยืนยันสองแนวโน้มที่แตกต่างกันของ
โค้ง ( R2 ¼ 0.8917 R2 ¼และ 0.9191 ) ( รูปที่ 3 ) 17
ในของโค้งแรกถือเป็น
ที่สำคัญที่สุดใน ( เช่นเดียว ผลงานระหว่าง 0.9
0.5 ) กับผลงานสะสมของ 10.6 % อีก
532 ในช่วงระหว่างร้อยละ 0.5 และ 0.01 % , ได้บริจาคสะสม
ของ 89.4 %การวิเคราะห์พบว่า ความแตกต่างระหว่างกลุ่มพบว่าแตกต่างกัน

อาจจะเกิดจาก 17 ที่สำคัญที่สุดใน แต่ถูกกำหนดโดย
ชุมชนแบคทีเรียที่เป็นทั้ง แม้ว่าผลงานของหายากในแต่ละเดียว
ไม่สูง , ผลรวมของผลงานทั้งหมด
ตัวแทนหายากอาจกำหนด