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UV Spectral Fingerprinting and Analysis of Variance-Principal Component Analysis: a Useful Tool for Characterizing Sources of Variance in Plant Materials

主成分分析 栽培 方差分析 重复性 数学 统计 园艺 生物
作者
Devanand L. Luthria,Sudarsan Mukhopadhyay,Rebecca J. Robbins,John W. Finley,Gary S. Bañuelos,James M. Harnly
出处
期刊:Journal of Agricultural and Food Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:56 (14): 5457-5462 被引量:40
标识
DOI:10.1021/jf0734572
摘要

UV spectral fingerprints, in combination with analysis of variance-principal components analysis (ANOVA-PCA), can differentiate between cultivars and growing conditions (or treatments) and can be used to identify sources of variance. Broccoli samples, composed of two cultivars, were grown under seven different conditions or treatments (four levels of Se-enriched irrigation waters, organic farming, and conventional farming with 100 and 80% irrigation based on crop evaporation and transpiration rate). Freeze-dried powdered samples were extracted with methanol−water (60:40, v/v) and analyzed with no prior separation. Spectral fingerprints were acquired for the UV region (220−380 nm) using a 50-fold dilution of the extract. ANOVA-PCA was used to construct subset matrices that permitted easy verification of the hypothesis that cultivar and treatment contributed to a difference in the chemical expression of the broccoli. The sums of the squares of the same matrices were used to show that cultivar, treatment, and analytical repeatability contributed 30.5, 68.3, and 1.2% of the variance, respectively.

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