生物统计助力农作物品系分型

明确与抗旱品系好坏相关的因素对于品系分类，改良都有重要意义。淮阴师范的玉米研究团队为了解决这个问题，选择了三种品系，包括不抗旱（B，Lo1016），中等抗旱（A），以及抗旱（G，Lo964 ,Va），并测量了17种指标，见表1。希望能找到能用于明确分类的指标。

先通过clustering, PCA两种不同手段对实验指标数据进行分析，得到单一分类指标的可靠性。发现对于NOS而言，无论用哪种算法，都可以非常准确的将6个品系分成3个类别，抗旱，中等抗旱和不抗旱，见图1和图2。

图１PCA分析结果

图2 clustering   分析结果

进一步，我们利用相关性计算，从计算结果中发现NOS和GSNOR这两种酶具有强相关，GSNOR在clustering和PCA分析结果中，也可以准确的进行3组分类，见图3。

图3 不同指标的相关性分析

点评：这个项目利用了统计学中三种常用算法对数据进行分类，最终发现了两种明确的分类指标。Clustering, PCA, Correlation也是在生物信息组学分析中常用的手段，可以用于数据质控（判断生物重复好坏，分组间关系的准确性）和寻找稳定的亚型分组。

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