To detect and quantify these small

To detect and quantify these small differences, the power of statistical tools, such as clustering analysis, multidimensional scaling (MDS), principal component analysis (PCA), diversity index evaluation and regression analysis were evaluated. We chose to limit the analysis to bacterial groups that are known to be present in activated sludge systems, and for which specific 16S rRNA primers have been designed and published previously.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การตรวจสอบ และกำหนดปริมาณต่างขนาดเล็ก พลังงานของเครื่องมือทางสถิติ เช่นคลัสเตอร์วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก การวิเคราะห์หลายมิติมาตราส่วน (ติด), (PCA), มีประเมินดัชนีความหลากหลายประเมินและถดถอยวิเคราะห์ เราเลือกที่จะจำกัดการวิเคราะห์แบคทีเรียกลุ่มที่ทราบว่ามีอยู่ในระบบเปิดใช้งาน และสำหรับ 16S ที่เฉพาะไพรเมอร์ rRNA มีการออกแบบ และเผยแพร่ก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบและความแตกต่างของปริมาณขนาดเล็กเหล่านี้พลังของเครื่องมือทางสถิติเช่นการวิเคราะห์การจัดกลุ่มการปรับหลายมิติ (MDS) วิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) การประเมินดัชนีความหลากหลายและการวิเคราะห์การถดถอยได้รับการประเมิน เราเลือกที่จะ จำกัด การวิเคราะห์กลุ่มแบคทีเรียที่เป็นที่รู้จักที่จะนำเสนอในการเปิดใช้งานระบบตะกอนและที่ไพรเมอร์ที่เฉพาะเจาะจง 16S rRNA ได้รับการออกแบบและเผยแพร่ก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตรวจจับและวัดความแตกต่างเล็ก ๆเหล่านี้ พลังของเครื่องมือทางสถิติเช่นการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายมิติ ( MDS ) , การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) ดัชนีความหลากหลายของการประเมินและการวิเคราะห์และประเมิน เราเลือกที่จะ จำกัด การวิเคราะห์กลุ่มแบคทีเรียที่รู้จักกันเป็นปัจจุบันในกากตะกอนน้ำเสียระบบและที่เฉพาะเจาะจงเบส 16S rRNA โดยได้รับการออกแบบและเผยแพร่ก่อนหน้านี้