基于无机元素结合偏最小二乘判别与聚类分析的柚品种比较

摘要 探讨无机元素结合最小二乘判别分析(partial least-squares discriminant analysis,PLS-DA)和聚类分析(clustering analysis,CA)在柚子品种综合评价中的应用。采用电感耦合等离子体原子发射光谱(inductively coupled plasma-atoimc emission spectrometry,ICP-AES)对我国5种柚子(沙田柚、玉环柚、脆香甜柚、琯溪蜜柚和梁平柚)共计67份柚果肉样品的17种元素含量测定。柚果肉中Cd、Pb、As、Hg均未检出,Ca、K、Fe、Mg、Mn等有益元素含量丰富;PLS-DA可将5种柚子区分,其前3个主因子(F1-F3)的累积方差贡献率为99.065%,F2与B、V相关,F3与Mg、Mn相关,其余均与F1相关。通过相关性分析和聚类分析将17种元素聚为四大类,说明了各个元素的内在联系。无机元素结合多元统计分析能够对我国5种柚子品种进行有效区分,该研究为我国柚子品种特性比较、种质资源调查及其综合利用提供了基础依据