2.3. FT-IR spectrum analysis and mu

2.3. FT-IR spectrum analysis and multivariate statistical analysis
Each 20-mg Citrus powder sample in C. unshiu Marc. Cv.
Miyagawa-Wase and the four mutagenized lines were placed in tubes and mixed with 200 lL methanol. Individual tubes containing extracted samples were incubated in a 50 oC water bath for 20 min, and the supernatant was transferred into a new tube after
centrifugation at 10,000 g for 15 min. To eliminate cell debris, the collected supernatant was repeatedly centrifuged and carefully transferred to a new tube for storage at -20 oC prior to undergoing FT-IR spectroscopy.
FT-IR measurement was recorded by a Tensor 27 (Bruker Optics GmbH, Ettlingen, Germany) and analyzed by DTGS (deuterated triglycine sulfate). Extracted each 5-lL sample was aliquoted in a 384-well ZnSe plate and dried on a 37oC hot plate for 20 min. FT-IR in the dried ZnSe plates were measured by a Tensor 27 equipped with a high-efficiency HTS-XT automation device (Bruker Optics GmbH). The spectra of each sample were used to
analyze the average spectra of 128 repeated measurements in the range of 400–4000 cm-1 and with a 4-cm-1 interval of spectral resolution.
For the statistical analysis, the FT-IR spectrum of each sample was measured from three individual replicates. All spectra operations including measurements and the program for data conversion were investigated using OPUS Lab (ver. 6.5, Bruker Optics Inc.). For the multivariate statistical analysis of FT-IR spectra data,
we first used the R program (version 2.15.0, Auckland, New Zealand) for preprocessing the spectra of the data baseline correction, normalization, and mean centering of the FT-IR spectra. To standardize baseline correction, absorbance of the FT-IR spectrum analysis was adjusted to 0 at both end points, 800–1800 cm-1, and each spectrum was normalized to the same area to minimize experiment error. Later, we followed a mean centering process,
and preprocessing spectrum data were used as standardized data for multivariate statistical methods after applying quadratic differential equation. Processed FT-IR spectrum data were submitted to PCA (principal component analysis) in the R program (version 2.15.0) using a NIPALS algorithm (Wold, 1966) and PLS-DA analysis
(partial least square discriminant analysis) (Fiehn et al., 2000; Trygg, Holmes, & Londstedt, 2007). HCA (hierarchical clustering analysis) was performed using the score obtained through PCA and PCA-DA, and a hierarchical dendrogram of each sample was generated from UPGMA (unweighted pair group method with
arithmetic mean analysis) using a similarity index that measured Euclidean distance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.3. ฟุต-IR วิเคราะห์สเปกตรัมและการวิเคราะห์ทางสถิติตัวแปรพหุอย่างละ 20 มก.ผงส้มใน C. unshiu มาร์ค Cvมิยากาวะ Wase mutagenized สี่บรรทัดในหลอด และถูกผสมกับเมทานอล lL 200 แต่ละหลอดที่ประกอบด้วยตัวอย่างที่สกัดได้รับการกกในอ่างน้ำ 50 oC 20 นาที และ supernatant ถูกถ่ายโอนลงในท่อใหม่หลังหมุนเหวี่ยงที่ 10,000 g 15 นาที เพื่อขจัดเศษเซลล์ supernatant รวบรวมซ้ำ ๆ จาก และโอนย้ายอย่างระมัดระวังไปหลอดใหม่สำหรับการจัดเก็บที่-20 องศาก่อนระหว่างสเปกโทรสโก IR ฟุตวัด IR ฟุตถูกบันทึก โดยมี 27 Tensor (Bruker เลนส์ GmbH, Ettlingen เยอรมนี) และวิเคราะห์ โดย DTGS (deuterated triglycine ซัลเฟต) แยกแต่ละอย่าง 5 จะถูก aliquoted ในจาน ZnSe 384-ดี และแห้งบนจานร้อน 37oC สำหรับ 20 นาทีฟุต-IR ในแผ่น ZnSe แห้งถูกวัด โดย 27 Tensor ที่พร้อมกับอุปกรณ์ HTS XT อัตโนมัติประสิทธิภาพสูง (Bruker เลนส์ GmbH) สเปกตรัมของแต่ละอย่างใช้ในการวิเคราะห์สเปกตรัมโดยเฉลี่ยของการวัดซ้ำ 128 ในช่วง 400 – 4000 ซม.-1 และ 4-cm-1 ช่วงของสเปกตรัมความละเอียดสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ฟุต-IR สเปกตรัมของแต่ละอย่างคือวัดจากเหมือนกับบุคคลที่สาม ดำเนินงานสเปกตรัมทั้งหมดรวมทั้งการประเมินและโปรแกรมสำหรับการแปลงข้อมูลถูกตรวจสอบโดยใช้ Lab OPUS (ver. 6.5, Bruker เลนส์ Inc.) การวิเคราะห์ทางสถิติตัวแปรพหุข้อมูลสเปกตรัมฟุต-IRเราใช้โปรแกรม R (รุ่น 2.15.0 โอ๊คแลนด์ นิวซีแลนด์) สำหรับการประมวลผลเบื้องต้นการสเปกตรัมของการแก้ไขข้อมูลพื้นฐาน ฟื้นฟู และศูนย์กลางเฉลี่ยของสเปกตรัม IR ฟุตครั้งแรก เพื่อกำหนดมาตรฐานพื้นฐานการแก้ไข ปรับปรุงค่าของการวิเคราะห์สเปกตรัมฟุต-IR 0 ทั้งสองจุด 800-1800 cm-1 และแต่ละคลื่นได้ตามปกติในพื้นที่เดียวกันเพื่อลดข้อผิดพลาดในการทดลอง หลังจากนั้น เราตามหมายความว่ากระบวนการ การจัดกึ่งกลางและข้อมูลสเปกตรัมเบื้องถูกนำมาใช้เป็นข้อมูลมาตรฐานสำหรับวิธีการทางสถิติตัวแปรพหุหลังจากการใช้กำลังสองสมการเชิงอนุพันธ์ ประมวลผลข้อมูลคลื่น IR ฟุตส่งมาที่ PCA (วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก) ในโปรแกรม R (รุ่น 2.15.0) โดยใช้อัลกอริทึม NIPALS (จะ 1966) และการวิเคราะห์ PLS DA(บางส่วนน้อย discriminant ตารางวิเคราะห์) (Fiehn et al. 2000 ชาม โฮล์มส์ & Londstedt, 2007) HCA (clustering วิเคราะห์ลำดับชั้น) ได้ดำเนินการใช้คะแนนผ่าน PCA และ PCA ดา และเป็น dendrogram ตามลำดับชั้นของแต่ละอย่างสร้างจาก UPGMA (unweighted คู่กลุ่มวิธีการด้วยคณิตวิเคราะห์) โดยใช้ดัชนีความคล้ายคลึงกันที่วัดระยะทางแบบยุคลิด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.3 FT-IR วิเคราะห์สเปกตรัมและการวิเคราะห์ทางสถิติหลายตัวแปร
แต่ละ 20 mg Citrus ตัวอย่างผงใน C. unshiu มาร์ค Cv.
มิยากาวา-Wase และสี่สาย mutagenized ถูกวางไว้ในท่อและผสมกับ 200 LL เมทานอล หลอดบุคคลที่มีตัวอย่างสกัดถูกบ่มในอ่างน้ำ 50 องศาเซลเซียสเป็นเวลา 20 นาทีและสารละลายที่ถูกย้ายลงในหลอดใหม่หลังจากที่
หมุนเหวี่ยงที่ 10,000 กรัมเป็นเวลา 15 นาที เพื่อขจัดเศษเซลล์ที่ถูกเก็บรวบรวมใสปั่นซ้ำ ๆ และระมัดระวังการถ่ายโอนไปยังหลอดใหม่สำหรับการจัดเก็บที่อุณหภูมิ -20 องศาเซลเซียสก่อนที่จะดำเนินการสเปกโทรสโก FT-IR.
วัด FT-IR ถูกบันทึกไว้โดยเมตริกซ์ 27 (Bruker Optics GmbH, Ettlingen เยอรมนี ) และวิเคราะห์โดย DTGS (deuterated triglycine ซัลเฟต) สกัดแต่ละตัวอย่าง 5 LL ถูก aliquoted ในแผ่น ZnSe 384 ได้ดีและแห้งบนจานร้อน 37oC เป็นเวลา 20 นาที FT-IR ในแผ่น ZnSe แห้งถูกวัดโดยเมตริกซ์ 27 ห้องมีอุปกรณ์อัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพสูง HTS-XT (Bruker Optics GmbH) สเปกตรัมของแต่ละกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการ
วิเคราะห์สเปกตรัมเฉลี่ย 128 วัดซ้ำในช่วง 400-4,000 CM-1 และมีช่วงเวลา 4 ซม. -1 มติสเปกตรัม.
สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติสเปกตรัม FT-IR ของ แต่ละตัวอย่างวัดจากสามซ้ำของแต่ละบุคคล การดำเนินงานทั้งหมดสเปกตรัมรวมทั้งวัดและโปรแกรมสำหรับการแปลงข้อมูลถูกตรวจสอบโดยใช้ OPUS Lab (Ver. 6.5 Bruker Optics อิงค์) สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติหลายตัวแปรของข้อมูลสเปกตรัม FT-IR,
ครั้งแรกที่เราใช้โปรแกรมการวิจัย (เวอร์ชั่น 2.15.0, โอ๊คแลนด์นิวซีแลนด์) เพื่อ preprocessing สเปกตรัมของการแก้ไขข้อมูลพื้นฐาน, การฟื้นฟูและหมายถึงตรงกลางของ FT-IR สเปกตรัม . ที่จะสร้างมาตรฐานการแก้ไขพื้นฐานการดูดกลืนแสงของการวิเคราะห์ FT-IR สเปกตรัมการปรับให้เป็น 0 ที่จุดปลายทั้งสอง 800-1800 CM-1 และแต่ละคลื่นความถี่เป็นปกติไปยังพื้นที่เดียวกันเพื่อลดข้อผิดพลาดในการทดลอง ต่อมาเราใช้ค่าเฉลี่ยกระบวนการตรงกลาง,
และข้อมูลการประมวลผลเบื้องต้นคลื่นความถี่ถูกนำมาใช้เป็นข้อมูลที่เป็นมาตรฐานสำหรับวิธีการทางสถิติหลายตัวแปรหลังจากใช้กำลังสองสมการเชิงอนุพันธ์ การประมวลผลข้อมูลสเปกตรัม FT-IR ถูกส่งไป PCA (การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก) ในโปรแกรมการวิจัย (เวอร์ชั่น 2.15.0) โดยใช้อัลกอริทึม NIPALS (Wold, 1966) และการวิเคราะห์ PLS-DA
(บางส่วนวิเคราะห์จำแนกน้อยสแควร์) (Fiehn et al, . 2000; Trygg โฮล์มส์และ Londstedt 2007) HCA (การวิเคราะห์การจัดกลุ่มตามลำดับชั้น) คือการดำเนินการโดยใช้คะแนนที่ได้รับผ่าน PCA และ PCA-DA และ dendrogram ลำดับชั้นของแต่ละตัวอย่างถูกสร้างขึ้นจาก UPGMA (วิธีกลุ่มคู่ชั่งกับ
เลขคณิตวิเคราะห์หมายถึง) โดยใช้ดัชนีความคล้ายคลึงกันที่วัดระยะทางแบบยุคลิด