When Dice similarity coefficient is

When Dice similarity coefficient is not enough discriminating,
partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) could
exploit the information obtained from DGGE data and to reveal
subtle differences that might exist between different types of
samples. PLS-DA is commonly used in chemometrics for spectrometric
analysis but not often use in the area of genetics. It was
notably applied in microarray data (Datta, 2001; Nguyen & Rocke,
2002) or Near Infra-Red Spectroscopy data (Tres, Van Der Veer,
Perez-Marin, Van Ruth, & Garrido-Varo, 2012), but not using
fingerprint obtained after PCR-DGGE. When PCA is used as a
multivariate technique for exploratory data analysis, PLS-DA is a
discriminant method that allows finding the maximum separation
among pre-defined classes (farming types in our case)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อลูกเต๋าคล้ายสัมประสิทธิ์ไม่พอเหยียดพวกผิวสามารถวิเคราะห์ discriminant บางส่วนกำลังสองน้อยสุด (กรุณาดา)ใช้ข้อมูลที่ได้รับ จากข้อมูล DGGE และเปิดเผยความแตกต่างของรายละเอียดที่อาจมีอยู่ระหว่างชนิดต่าง ๆตัวอย่างการ โดยทั่วไปใช้กรุณาดาใน chemometrics สำหรับ spectrometricการวิเคราะห์แต่ใช้ไม่บ่อยในพันธุศาสตร์ มันเป็นยวดใช้ microarray ข้อมูล (Datta, 2001 เหงียนและ Rocke2002) หรือข้อมูลใกล้ก Infra-Red (Tres, Van Der มาPerez-Marin นาง รูธแวน & Garrido-Varo, 2012), แต่ไม่ได้ใช้ลายนิ้วมือที่ได้รับหลังจาก PCR-DGGE เมื่อใช้ PCA เป็นการเทคนิคตัวแปรพหุการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงบุกเบิก กรุณาดาเป็นการวิธี discriminant ที่ช่วยให้การค้นหาแยกสูงสุดหมู่เรียนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เกษตรชนิดในกรณีของเรา)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อค่าสัมประสิทธิ์ความคล้ายคลึงกันลูกเต๋าไม่เพียงพอแบ่งแยกสี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วนวิเคราะห์จำแนก (PLS-DA) สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ได้รับจากข้อมูลDGGE และเผยให้เห็นความแตกต่างที่อาจอยู่ระหว่างประเภทที่แตกต่างกันของกลุ่มตัวอย่าง PLS-DA เป็นที่นิยมใช้ใน Chemometrics สำหรับ spectrometric วิเคราะห์ แต่ไม่มักจะใช้ในพื้นที่ของพันธุศาสตร์ มันถูกนำมาใช้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในข้อมูล microarray (Datta 2001; เหงียนและ Rocke, 2002) หรือใกล้ข้อมูลอินฟาเรดสเปก (Tres, Van Der Veer, Perez-Marin แวนรู ธ และ Garrido-Varo 2012) แต่ไม่ได้ใช้ลายนิ้วมือที่ได้รับหลังจาก PCR-DGGE เมื่อ PCA ใช้เป็นเทคนิคหลายตัวแปรในการวิเคราะห์ข้อมูลสำรวจ PLS-DA เป็นวิธีการจำแนกที่ช่วยให้การหาแยกสูงสุดในหมู่ผู้เรียนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า(ประเภทการเกษตรในกรณีของเรา)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อจำแนกความเหมือนแบบลูกเต๋าไม่เพียงพอ , กำลังสองน้อยที่สุด
บางส่วนการวิเคราะห์จำแนกประเภท ( pls-da ) สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ได้รับจาก

ข้อมูลการทดลองและเผยให้เห็นความแตกต่างของสีสันที่อาจเกิดขึ้นระหว่างประเภทที่แตกต่างกันของ
ตัวอย่าง pls-da เป็นที่นิยมใช้ในเคโมเมตริกสำหรับการวิเคราะห์ความ
แต่ไม่มักจะใช้ในพื้นที่ของพันธุศาสตร์ มันคือ
โดยใช้ข้อมูล microarray ( ตตา , 2001 ; Nguyen &ร็อก
, 2002 ) หรือใกล้อินฟาเรดสเปกโทรสโกปีข้อมูล ( เทรแวนเดอร์เวียร์
, , เปเรซ มาริน แวน รูธ & Garrido Varo 2012 ) แต่ไม่ได้ใช้
ลายนิ้วมือที่ได้จากดีเอ็นเอ 9 แถบบ่งชี้ . เมื่อถูกใช้เป็นเทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปร
,
pls-da จำแนกเป็นวิธีการที่ช่วยให้ค้นหา
แยกได้สูงสุดในชั้นเรียนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ( ประเภทการเกษตร ในกรณีของเรา )