greatest separation between samples

greatest separation between samples (20). PCA has been used
widely in assessing the differences between plant varieties at the
metabolome level (21). The data obtained for the eight phytochemicals examined were subjected to PCA to outline the
differences in phytochemical profiles among cultivars. The results
were indicated by plotting the principal component scores. The
results indicated that the eigenvalues of the two principal components were all >1.0 and accounted for over 83% of the total
variance. The abscissa in Figure 4 represents the principal component 1 (PC1) score, while the ordinate represents the principal
component 2 (PC2) score. PCA in the present study allowed for
easy visualization of complex data, and the metabolomes among
black, red, and white rice were separated by PC1 and PC2. The
PCA results clearly showed the absence of marked variances
among samples of the same cultivar. The first principal component, accounting for 66.0% of the total variance, resolved the
cultivars according to the total phytochemical contents. The BR-2
cultivar was derived by crossbreeding between Seolgaenbyeo
and BR-1 cultivars (22). The PCA results showed that the phytochemical profiles of the BR-1 and BR-2 cultivars were less
separated than those of other black rice cultivars. Thus, the
PCA results indicated the robustness of the present experimental
system. Identifying the compounds exhibiting the greatest variance within a population and determining closely related compounds are possible using PCA (21). To further investigate the
contributors to the principal components, the metabolic loadings
in PC1 and PC2 were compared. In PC1, the corresponding loading was positive for all compounds. The variation was mainly
attributable to quercetin, cyanidin-3-O-glucoside, and peonidin-
3-O-glucoside, for which the eigenvectors were 0.4072, 0.4000,
and 0.3965, respectively. PC2 accounted for an additional 17.7%
of the total variance. In PC2, the corresponding loading was
positive for carotenoids, such as zeaxanthin, lutein, and β-
carotene, and negative for flavonoids, including quercetin, cyanidin-3-O-glucoside, peonidin-3-O-glucoside, kaempferol, and
apigenin. PC2 was directly correlated with zeaxanthin. These
results suggested that the reasonable score range of the principal
components could be used for excellent sample selection according to the correlations between the original eight variables and
these two principal components.
To determine the detailed relationships among the contents
of the eight metabolites in rice, Pearson’s correlation analyses
were performed for the accessions (Table 2). Among the flavonoids, positive correlations were detected between the contents
of flavone and flavonol, between the contents of flavone and
anthocyanin, and between the contents of flavonol and anthocyanin. Likewise, significant positive correlations were observed
between cyanidin-3-O-glucoside and peonidin-3-O-glucoside (r =
0.9885) or quercetin (r = 0.9400). These results were consistent
with those of previous reports (23,24). Transcriptional regulators
of flavonoid biosynthesis genes induced simultaneous accumulation or reduction of quercetin and anthocyanin.
Examination of the relationships between flavonoids and
carotenoids indicated positive associations between all phytochemicals. The contents of functionally related metabolites may
show correlations. Although carotenoids differ from flavonoids
in that they play essential roles in plants, both carotenoids and
flavonoids act as photoprotectants and antioxidants against
oxidative damage. Carotenoids are cleaved to xanthoxin (C15) by
9-cis-epoxycarotenoid dioxygenase and then converted to ABA via
the ABA aldehyde intermediate (25). Among the candidates for
regulating the induction and accumulation of anthocyanin are
plant growth regulators, such as ABA. Although many studies
have reported the effects of several types of exogenous plant
growth regulators on anthocyanin synthesis (14, 26-28), their
effects on anthocyanin synthesis are both controversial and complex. However, we postulate that cross talk may occur between
flavonoids and carotenoids in rice grains because of the positive
correlation between flavonoid and carotenoid contents in rice
cultivars

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบ่งตัวอย่าง (20) มากที่สุด มีการใช้ PCAอย่างกว้างขวางในการประเมินความแตกต่างระหว่างพันธุ์พืชที่ระดับ metabolome (21) ข้อมูลได้รับสำหรับ phytochemicals แปดที่ตรวจสอบถูกต้องสมาคมเค้าความแตกต่างในค่าสารพฤกษเคมีระหว่างพันธุ์ ผลลัพธ์ได้ระบุ โดยการพล็อตคะแนนส่วนประกอบหลัก ที่ระบุผลที่ เวกเตอร์ของคอมโพเนนต์หลักสองมีทั้งหมด > 1.0 และลงบัญชีกว่า 83% ของยอดรวมผลต่าง Abscissa ในรูปที่ 4 แสดงส่วนประกอบหลัก 1 (PC1) คะแนน ขณะดีที่ไปด้วยการแสดงหลักการส่วนประกอบ (PC2) 2 คะแนน สมาคมในการศึกษาปัจจุบันได้แสดงภาพประกอบเพลงง่ายของข้อมูลที่ซับซ้อน และ metabolomes ระหว่างข้าวสีดำ สีแดง และสีขาวถูกแยกโดย PC1 PC2 ที่PCA ผลลัพธ์ของผลต่างของการทำเครื่องหมายที่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนในตัวอย่างของ cultivar เดียว หลักส่วนประกอบแรก บัญชี 66.0% ของความแปรปรวนทั้งหมด แก้ไขการพันธุ์ตามเนื้อหาสารพฤกษเคมีรวม BR 2cultivar รับมา โดยการ crossbreeding ระหว่าง Seolgaenbyeoและพันธุ์ BR 1 (22) PCA ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า โพรไฟล์พันธุ์ BR 1 และ BR-2 การสารพฤกษเคมีมีน้อยแยกกว่าของดำข้าวพันธุ์อื่น ๆ ดังนั้น การผลสมาคมระบุเสถียรภาพของปัจจุบันที่ทดลองระบบ ระบุสารอย่างมีระดับผลต่างมากที่สุดในประชากร และกำหนดอย่างใกล้ชิดที่เกี่ยวข้องกับสารประกอบสามารถใช้ PCA (21) การตรวจสอบเพิ่มเติมผู้ให้การสนับสนุนกับส่วนประกอบหลัก loadings เผาผลาญใน PC1 PC2 ถูกเปรียบเทียบและการ ใน PC1 โหลดตรงได้ค่าบวกสำหรับสารทั้งหมด การเปลี่ยนแปลงได้รวม quercetin, cyanidin-3-O-glucoside และ peonidin-3-O-glucoside ซึ่งลักษณะเฉพาะนี้ได้ 0.4072, 0.4000และ 0.3965 ตามลำดับ คิดเป็นการเพิ่มเติม 17.7% PC2ของความแปรปรวนทั้งหมด ใน PC2 โหลดตรงได้ค่าบวกสำหรับ carotenoids, zeaxanthin ลูทีน และβ-แคโรทีน และค่าลบสำหรับ flavonoids รวม quercetin, cyanidin-3-O-glucoside, peonidin-3-O-glucoside, kaempferol และapigenin PC2 ถูกตรง correlated กับ zeaxanthin เหล่านี้ผลการแนะนำที่เหมาะสมที่คะแนนของหลักสามารถใช้คอมโพเนนต์สำหรับการเลือกตัวอย่างที่ดีตามความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 8 ฉบับ และสองหลักต่อการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างเนื้อหารายละเอียดของ metabolites แปดในข้าว วิเคราะห์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันมีดำเนินการสำหรับ accessions (ตาราง 2) ระหว่าง flavonoids ตรวจพบความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่างเนื้อหาflavone และ flavonol ระหว่างเนื้อหาของ flavone และมีโฟเลทสูง และระหว่างเนื้อหาของ flavonol มีโฟเลทสูงขึ้น ในทำนองเดียวกัน มีสังเกตความสัมพันธ์ในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญระหว่าง cyanidin-3-O-glucoside และ peonidin-3-O-glucoside (r =0.9885) หรือ quercetin (r = 0.9400) ผลลัพธ์เหล่านี้ได้สอดคล้องกันผู้รายงานก่อนหน้านี้ (23,24) เร็คกูเลเตอร์ transcriptionalของ flavonoid ยีนสังเคราะห์เกิดจากสะสมพร้อมหรือลด quercetin และมีโฟเลทสูงตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่าง flavonoids และcarotenoids ระบุความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่าง phytochemicals ทั้งหมด เนื้อหาของ metabolites ที่มีฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องอาจแสดงความสัมพันธ์ แม้ว่า carotenoids ที่แตกต่างจาก flavonoidsที่พวกเขามีบทบาทสำคัญในพืช carotenoids ทั้ง และflavonoids ที่ทำหน้าที่เป็น photoprotectants และสารต้านอนุมูลอิสระกับความเสียหาย oxidative Carotenoids ที่แหวกไป xanthoxin (C15) โดยdioxygenase 9-cis-epoxycarotenoid และจากนั้น แปลงเป็น ABA ผ่านABA แอลดีไฮด์กลาง (25) ระหว่างผู้สมัครในมีการควบคุมการเหนี่ยวนำและสะสมของมีโฟเลทสูงพืชเจริญเติบโตเร็คกูเลเตอร์ เช่น ABA ถึงแม้ว่าศึกษาหลายมีรายงานผลของพืชบ่อยหลายชนิดเร็คกูเลเตอร์เติบโตในการสังเคราะห์มีโฟเลทสูง (14, 26-28), ของพวกเขาผลมีโฟเลทสูงสังเคราะห์เป็นแย้ง และซับซ้อน อย่างไรก็ตาม เรา postulate ว่า คุยข้ามกันอาจเกิดขึ้นระหว่างflavonoids และ carotenoids ในธัญพืชข้าวเพราะในแง่บวกความสัมพันธ์ระหว่าง flavonoid และเนื้อหา carotenoid ในข้าวพันธุ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แยกที่ยิ่งใหญ่ที่สุดระหว่างกลุ่มตัวอย่าง (20) PCA
ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมินความแตกต่างระหว่างพันธุ์พืชที่ระดับ
metabolome (21) ข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบแปด phytochemicals ถูกยัดเยียดให้ PCA
เพื่อร่างความแตกต่างในรูปแบบพฤกษเคมีในหมู่สายพันธุ์ ผลที่ถูกระบุโดยวางแผนคะแนนองค์ประกอบหลัก พบว่าค่าลักษณะเฉพาะของทั้งสององค์ประกอบหลักมีทั้งหมด> 1.0 และคิดเป็นกว่า 83% ของจำนวนแปรปรวน พิกัดที่หนึ่งในรูปที่ 4 แสดงให้เห็นถึงองค์ประกอบหลักที่ 1 (PC1) คะแนนขณะที่ประสานแสดงให้เห็นถึงหลักองค์ประกอบที่2 (PC2) คะแนน PCA ในการศึกษาครั้งนี้ได้รับอนุญาตให้สร้างภาพง่ายของข้อมูลที่ซับซ้อนและmetabolomes หมู่สีดำ, สีแดง, สีขาวและข้าวที่ถูกแยกจากกันโดย PC1 และ PC2 ผล PCA แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนกรณีที่ไม่มีความแปรปรวนทำเครื่องหมายในหมู่ตัวอย่างของพันธุ์เดียวกัน องค์ประกอบหลักแรกคิดเป็น 66.0% ของความแปรปรวนรวมการแก้ไขพันธุ์ตามเนื้อหาพฤกษเคมีรวม สาขา-2 พันธุ์ได้มาโดยการผสมระหว่าง Seolgaenbyeo และ BR-1 สายพันธุ์ (22) ผลการศึกษาพบว่า PCA โปรไฟล์พฤกษเคมีของ BR-1 และสายพันธุ์ BR-2 น้อยแยกออกจากกันกว่าข้าวพันธุ์อื่นๆ สีดำ ดังนั้นผลการ PCA ระบุความทนทานของการทดลองในปัจจุบันระบบ ระบุสารแสดงความแปรปรวนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดภายในประชากรและการกำหนดสารที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดที่เป็นไปได้โดยใช้ PCA (21) เพื่อเป็นการตรวจสอบผู้ให้ข้อมูลองค์ประกอบหลักที่ภาระการเผาผลาญในPC1 และ PC2 เปรียบเทียบ PC1 ในการโหลดที่สอดคล้องกันเป็นบวกสำหรับสารประกอบทั้งหมด รูปแบบส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการ quercetin, cyanidin-3-O-glucoside และ peonidin- 3-O-glucoside ซึ่ง eigenvectors เป็น 0.4072, 0.4000, และ 0.3965 ตามลำดับ PC2 คิดเป็นเพิ่มขึ้น 17.7% ของความแปรปรวนรวม ใน PC2 โหลดที่สอดคล้องกันเป็นเชิงบวกสำหรับcarotenoids เช่นซีแซนทีน, ลูทีนและβ-แคโรทีนและเชิงลบสำหรับflavonoids รวมทั้ง quercetin, cyanidin-3-O-glucoside, peonidin-3-O-glucoside, เฟอรอลและapigenin . PC2 มีความสัมพันธ์โดยตรงกับซีแซนทีน เหล่านี้ผลการชี้ให้เห็นว่าช่วงคะแนนที่เหมาะสมของเงินต้นส่วนประกอบสามารถนำมาใช้สำหรับการเลือกตัวอย่างที่ดีตามความสัมพันธ์ระหว่างเดิมแปดตัวแปรและทั้งสององค์ประกอบหลัก. เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ที่มีรายละเอียดในหมู่เนื้อหาในแปดสารในข้าวเพียร์สันการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ได้ดำเนินการสำหรับสาย (ตารางที่ 2) ท่ามกลาง flavonoids ที่ความสัมพันธ์ทางบวกตรวจพบระหว่างเนื้อหาของflavone และ flavonol ระหว่างเนื้อหาของ flavone และanthocyanin และระหว่างเนื้อหาของ flavonol และ anthocyanin ในทำนองเดียวกันความสัมพันธ์ทางบวกอย่างมีนัยสำคัญระหว่าง cyanidin-3-O-glucoside และ peonidin-3-O-glucoside (r = 0.9885) หรือ quercetin (r = 0.9400) ผลลัพธ์เหล่านี้มีความสอดคล้องกับผู้ที่รายงานก่อนหน้านี้ (23,24) หน่วยงานกำกับดูแลการถอดรหัสของยีนสังเคราะห์ flavonoid เหนี่ยวนำให้เกิดการสะสมพร้อมกันหรือลด quercetin และ anthocyanin. ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่าง flavonoids และcarotenoids ชี้ให้เห็นความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างสารอาหารจากพืชทั้งหมด เนื้อหาของสารที่เกี่ยวข้องกับการทำงานอาจจะแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ แม้ว่าจะนอยด์แตกต่างจาก flavonoids ในการที่พวกเขามีบทบาทสำคัญในพืช carotenoids และflavonoids ทำหน้าที่เป็นสารต้านอนุมูลอิสระและ photoprotectants กับความเสียหายออกซิเดชัน Carotenoids จะเกาะติด xanthoxin (C15) โดย9 ถูกต้อง-epoxycarotenoid dioxygenase แล้วแปลงเป็น ABA ผ่านลดีไฮด์ABA กลาง (25) ในบรรดาผู้สมัครสำหรับการควบคุมการเหนี่ยวนำและการสะสมของ anthocyanin มีควบคุมการเจริญเติบโตเช่นABA แม้ว่าการศึกษาจำนวนมากได้มีการรายงานผลกระทบของหลายประเภทของพืชจากภายนอกควบคุมการเจริญเติบโตในการสังเคราะห์anthocyanin (14, 26-28) พวกเขามีผลต่อการสังเคราะห์anthocyanin มีทั้งความขัดแย้งและซับซ้อน แต่เรายืนยันว่าการพูดคุยข้ามอาจเกิดขึ้นระหว่างflavonoids และนอยด์ในเมล็ดข้าวเพราะบวกความสัมพันธ์ระหว่างเนื้อหาflavonoid และ carotenoid ในข้าวพันธุ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดแยกระหว่างตัวอย่าง ( 20 ) ในปัจจุบันมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมิน
ความแตกต่างระหว่างสายพันธุ์พืชที่
ระดับเมตาบ ลม ( 21 ) ข้อมูลสำหรับแปด phytochemicals ตรวจสอบได้ภายใต้ระบบการร่าง
ความแตกต่างในโปรไฟล์พฤกษเคมีระหว่างพันธุ์ ผลลัพธ์
สรุปโดยวางแผนคะแนนองค์ประกอบหลัก .
ผลการศึกษาพบว่า ค่าของหลัก 2 ส่วนประกอบทั้งหมด > 1.0 และคิดเป็นกว่า 83 % ของความแปรปรวนทั้งหมด

โดย อักษรในรูปที่ 4 แสดงถึงองค์ประกอบหลักที่ 1 ( PC ) คะแนน ขณะที่บวชเป็นส่วนประกอบหลัก
2 ( pc2 ) คะแนน PCA ในปัจจุบันศึกษาอนุญาต
มองเห็นง่ายของข้อมูลที่ซับซ้อน และ metabolomes ในหมู่
สีดำ สีแดงและข้าวขาวถูกแยกจากกันโดย PC และ pc2 .
PCA ผลพบการขาดการทำเครื่องหมายแปรปรวน
ระหว่างตัวอย่างของพันธุ์เดียวกัน ส่วนประกอบหลักแรก , การบัญชีสำหรับ 66.0 % ของความแปรปรวนทั้งหมด แก้ไข
พันธุ์ตามทางพฤกษเคมีรวมเนื้อหา พันธุ์ br-2
เกิดจากการแต่งงานต่างเชื้อชาติระหว่างและ seolgaenbyeo
br-1 พันธุ์ ( 22 )PCA พบว่าสารพฤกษเคมีโปรไฟล์ของพันธุ์และ br-1 br-2 น้อย
แยกกว่าพันธุ์ข้าวสีดำอื่น ๆ ดังนั้น ,
PCA พบว่าเสถียรภาพของระบบทดลอง
ปัจจุบัน ระบุสารประกอบที่แสดงความยิ่งใหญ่ภายในประชากร และระบุสารประกอบที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดที่เป็นไปได้โดยใช้ PCA ( 21 )เพื่อเพิ่มเติมศึกษา
เขียนส่วนประกอบหลัก การเผาผลาญ และกระทำ
ใน PC pc2 เปรียบเทียบ . ใน PC , โหลดที่เป็นบวกสำหรับสาร การเปลี่ยนแปลงส่วนใหญ่
จากแหล่งปลูก cyanidin-3-o-glucoside และพีโอนิดิน --
3-o-glucoside ซึ่งเสนอเป็น 0.4072 0.4000
, , และ 0.3965 ตามลำดับpc2 คิดเป็น
17.7% เพิ่มเติมของความแปรปรวนทั้งหมด ใน pc2 , โหลดที่สอดคล้องกันคือ
บวกสำหรับแคโรทีนอยด์ เช่น ลูทีน และซีแซนทีน , บีตา - แคโรทีน
และลบสารฟลาโวนอยด์ รวมทั้งแหล่งปลูก cyanidin-3-o-glucoside เคมเฟอรอล และ peonidin-3-o-glucoside , ,
พิจินิน . pc2 โดยตรง มีความสัมพันธ์กับแซนทีน . เหล่านี้
พบว่าคะแนนที่เหมาะสมในช่วงขององค์ประกอบหลัก
สามารถนำมาใช้สำหรับการเลือกตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมตามความสัมพันธ์ระหว่าง ตัวแปรเหล่านี้แปดฉบับหลัก 2 ส่วนประกอบและ
.
และความสัมพันธ์ระหว่างเนื้อหาของรายละเอียด
8
หลายชนิดในข้าว การวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันเป็นแถบ ( ตารางแสดง 2 )ของ flavonoids , บวกและตรวจพบระหว่างเนื้อหา
ของฟลาโวน 3 และระหว่างเนื้อหาของฟลาโวนและ
แอนโทไซยานิน และระหว่างเนื้อหาของฟลาโวนอล และแอนโธไซยานิน อนึ่ง มีความสัมพันธ์ทางบวกระหว่าง cyanidin-3-o-glucoside และ peonidin-3-o-glucoside )
( r =
0.9885 ) หรือเควซิติน ( r = 0.9400 ) ผลลัพธ์เหล่านี้มีความสอดคล้อง
กับรายงานก่อนหน้า ( 23,24 ) สารฟลาโวนอยด์ในยีนของ particle
ชักนำการสะสมพร้อมกันหรือลดซี เอชแอนโธไซยานิน
การตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างสารคาโรทีนอยด์ และสมาคมบวกระหว่างค่า
ขอบอก . เนื้อหาของสารที่เกี่ยวข้องโดยอาจ
แสดงความสัมพันธ์ .แม้ว่า carotenoids flavonoids
แตกต่างจากที่พวกเขาเล่นบทบาทสำคัญในพืช ทั้ง คาโรทีนอยด์ ฟลาโวนอยด์ และทำหน้าที่เป็นสารต้านอนุมูลอิสระ photoprotectants
กับ
ความเสียหายออกซิเดชัน แคโรทีนอยด์จะเกาะติดแซนโทซิน ( c15 )
9-cis-epoxycarotenoid ไดออกซิจีเนสที่เกี่ยวข้องและจากนั้นแปลง ABA ผ่าน
ABA aldehydes กลาง ( 25 ) ในบรรดาผู้สมัครสำหรับ
ควบคุมการสะสมแอนโทไซยานินและมี
สารควบคุมการเจริญเติบโตของพืช เช่น บะ . แม้ว่า
หลายการศึกษาได้รายงานผลของหลายประเภทของภายนอกสารควบคุมการเจริญเติบโตพืช
การสังเคราะห์แอนโธไซยานิน ( 14 , 26-28 ) , ผลกระทบ
ในการสังเคราะห์แอนโธไซยานินมีทั้งขัดแย้งและซับซ้อน อย่างไรก็ตาม เราสันนิฐานว่าอาจเกิดขึ้นระหว่าง
ข้ามพูดฟลาโวนอยด์ และแคโรทีนอยด์ในข้าวธัญพืชเพราะบวก
ความสัมพันธ์ระหว่างเนื้อหาและฟลาโวนอยด์ในพันธุ์ข้าว