Phân tích đa biến là gì? Các công bố khoa học về Phân tích đa biến

Phân tích đa biến (multivariate analysis) là một phương pháp nghiên cứu dữ liệu trong các lĩnh vực như thống kê, khoa học dữ liệu, và kinh tế học. Phân tích này...

Phân tích đa biến (multivariate analysis) là một phương pháp nghiên cứu dữ liệu trong các lĩnh vực như thống kê, khoa học dữ liệu, và kinh tế học. Phân tích này tập trung vào quan hệ giữa nhiều biến độc lập và phụ thuộc trong cùng một bộ dữ liệu. Nó có thể sử dụng các phương pháp thống kê và hình ảnh để hiểu và mô hình hóa sự phụ thuộc, tương quan hoặc tương tự giữa các biến. Phân tích đa biến cung cấp hiểu biết sâu hơn về quan hệ phức tạp giữa các biến trong dữ liệu.
Phân tích đa biến có thể được chia thành hai loại chính: phân tích phân cụm (cluster analysis) và phân tích thành phần chính (principal component analysis).

Phân tích phân cụm được sử dụng để nhóm các đối tượng hoặc biến dựa trên các đặc điểm chung. Phương pháp này giúp tìm kiếm các cụm tương tự hoặc hợp nhất trong dữ liệu. Các biến tương tự hoặc hợp nhất có thể được sử dụng để đại diện cho cụm hoặc nhóm đối tượng.

Phân tích thành phần chính (PCA) được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu và tìm ra các thành phần chính quan trọng nhất. PCA chuyển đổi dữ liệu ban đầu thành một tập dữ liệu mới với các thành phần kỵ thuật chính được sắp xếp theo độ giảm dần của độ lớn của độ giải thích. Phương pháp này cho phép hiểu rõ hơn về sự biến thiên, tương quan và mối quan hệ giữa các biến.

Các phương pháp khác của phân tích đa biến bao gồm phân tích hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích dân số. Tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và loại dữ liệu, các phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để tiếp cận và giải thích mối quan hệ giữa các biến.
Phân tích đa biến là một phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập và phụ thuộc trong một bộ dữ liệu. Nó được sử dụng để khám phá và hiểu sự phụ thuộc, tương tác hoặc tương quan giữa các biến, từ đó giúp tạo ra những thông tin có ý nghĩa và lý thú.

Chi tiết hơn, phân tích đa biến tính toán các thống kê mô tả và các phép đo tương quan giữa các biến, đồng thời cung cấp mô hình hóa dữ liệu. Có nhiều phương pháp và kỹ thuật phân tích đa biến để nghiên cứu sự phụ thuộc và tương tác giữa các biến, bao gồm:

1. Hồi quy đa biến (Multivariate regression): Phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập, từ đó tạo ra một mô hình dự đoán.

2. Phân tích hồi quy logit đa biến (Multivariate logistic regression): Tương tự như hồi quy đa biến, nhưng áp dụng cho biến mục tiêu nhị phân hoặc nhiều hơn.

3. Phân tích phố biến (Canonical correlation analysis): Xác định mối tương quan tuyến tính giữa hai tập hợp biến độc lập.

4. Phân tích hợp (Factor analysis): Tìm kiếm các yếu tố ẩn (factors) chung mà có thể giải thích mẫu tương quan phức tạp giữa các biến quan sát.

5. Phân tích nhân tố (Principal component analysis): Giảm số chiều của dữ liệu bằng cách chuyển đổi các biến ban đầu thành các thành phần chính mới mà giữ lại phần lớn thông tin của dữ liệu.

6. Phân tích quy mô (Cluster analysis): Nhóm các đối tượng hoặc biến dựa trên một số đặc điểm chung.

Tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và loại dữ liệu, các phương pháp và kỹ thuật phân tích đa biến có thể được tổ chức và tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của một nghiên cứu. Nó cung cấp cái nhìn sâu hơn và mô hình hóa phức tạp hơn về quan hệ giữa các biến trong dữ liệu.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "phân tích đa biến":

Tổng quan và Tích hợp Tài liệu Về Bất biến Đo lường: Đề xuất, Thực hành và Khuyến nghị cho Nghiên cứu Tổ chức Dịch bởi AI
Organizational Research Methods - Tập 3 Số 1 - Trang 4-70 - 2000

Việc thiết lập tính bất biến đo lường giữa các nhóm là một điều kiện tiên quyết hợp lý để tiến hành so sánh liên nhóm chính xác (ví dụ như kiểm định sự khác biệt trung bình nhóm, sự bất biến của các ước tính tham số cấu trúc), tuy nhiên tính bất biến đo lường hiếm khi được kiểm tra trong nghiên cứu tổ chức. Trong bài báo này, các tác giả (a) làm rõ tầm quan trọng của việc thực hiện các kiểm định tính bất biến đo lường giữa các nhóm, (b) xem xét các thực hành khuyến nghị cho việc thực hiện các kiểm định tính bất biến đo lường, (c) điểm lại ứng dụng của các kiểm định tính bất biến đo lường trong ứng dụng thực tiễn, (d) thảo luận về các vấn đề liên quan đến kiểm định các khía cạnh khác nhau của tính bất biến đo lường, (e) trình bày một ví dụ thực nghiệm về phân tích tính bất biến đo lường theo thời gian, và (f) đề xuất một mô hình tích hợp cho việc thực hiện các dãy kiểm định tính bất biến đo lường.

#bất biến đo lường #so sánh liên nhóm #nghiên cứu tổ chức #kiểm định tính bất biến #phân tích thực nghiệm
Phân tích đa biến trên 416 bệnh nhân mắc glioblastoma đa hình: dự đoán, mức độ cắt bỏ và thời gian sống sót Dịch bởi AI
Journal of Neurosurgery - Tập 95 Số 2 - Trang 190-198 - 2001
Đối tượng. Mức độ cắt bỏ khối u cần thực hiện trên bệnh nhân mắc glioblastoma đa hình (GBM) vẫn còn gây nhiều tranh cãi. Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định những yếu tố tiên đoán độc lập quan trọng về sự sống sót ở những bệnh nhân này và xác định xem mức độ cắt bỏ có liên quan đến thời gian sống sót tăng lên hay không.

Phương pháp. Tác giả đã phân tích hồi cứu 416 bệnh nhân mắc GBM đã được xác nhận về mặt mô học, những bệnh nhân này đã trải qua phẫu thuật cắt bỏ khối u tại cơ sở của tác giả từ tháng 6 năm 1993 đến tháng 6 năm 1999. Dữ liệu thể tích và các đặc điểm khác của khối u được xác định qua hình ảnh cộng hưởng từ (MR) đã được thu thập một cách triển vọng.

Kết luận. Năm yếu tố tiên đoán độc lập về sự sống sót đã được xác định: tuổi tác, điểm số trên thang đo hoạt động Karnofsky (KPS), mức độ cắt bỏ, và mức độ hoại tử cùng với sự tăng cường trên các nghiên cứu hình ảnh MR trước phẫu thuật. Một lợi thế về sự sống sót đáng kể được liên kết với việc cắt bỏ 98% hoặc nhiều hơn thể tích khối u (thời gian sống trung bình 13 tháng, khoảng tin cậy 95% [CI] 11.4–14.6 tháng), so với 8.8 tháng (95% CI 7.4–10.2 tháng; p < 0.0001) đối với các phẫu thuật cắt bỏ ít hơn 98%. Sử dụng thang đo kết quả từ 0 đến 5 dựa trên tuổi, điểm KPS, và mức độ hoại tử của khối u trên hình ảnh MR, chúng tôi quan sát thấy thời gian sống sót lâu hơn đáng kể ở bệnh nhân có điểm số thấp (1–3) đã trải qua các phẫu thuật cắt bỏ triệt để, và có xu hướng sống lâu hơn một chút ở bệnh nhân có điểm số cao hơn (4–5). Việc cắt bỏ hoàn toàn khối u có liên quan đến thời gian sống lâu hơn ở bệnh nhân mắc GBM, đặc biệt khi các biến dự đoán khác là thuận lợi.
#glioblastoma multiforme #cắt bỏ khối u #thời gian sống sót #yếu tố tiên đoán #hình ảnh cộng hưởng từ
Các bài kiểm tra hoán vị cho phân tích phương sai đơn biến hoặc đa biến và hồi quy Dịch bởi AI
Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences - Tập 58 Số 3 - Trang 626-639 - 2001

Chiến lược thích hợp nhất để tạo ra một phân phối hoán vị cho các bài kiểm tra các yếu tố riêng lẻ trong các thiết kế thực nghiệm phức tạp hiện vẫn chưa rõ ràng. Thường có nhiều khả năng, bao gồm hoán vị hạn chế hoặc hoán vị một số dạng của phần dư. Bài báo này cung cấp tóm tắt về các kết quả thực nghiệm và lý thuyết gần đây liên quan đến các phương pháp có sẵn và đưa ra khuyến nghị cho việc sử dụng chúng trong các ứng dụng đơn biến và đa biến. Trọng tâm của bài báo là các thiết kế phức tạp trong phân tích phương sai và hồi quy đa biến (tức là, các mô hình tuyến tính). Giả định về khả năng hoán đổi cần thiết cho một bài kiểm tra hoán vị được đảm bảo bằng cách phân bổ ngẫu nhiên các điều trị cho các đơn vị trong công việc thực nghiệm. Đối với dữ liệu quan sát, khả năng hoán đổi tương đương với giả định về các lỗi độc lập và phân phối đồng nhất dưới giả thuyết không. Đối với hồi quy từng phần, phương pháp hoán vị phần dư dưới một mô hình giảm đã được chứng minh là cung cấp bài kiểm tra tốt nhất. Đối với phân tích phương sai, trước tiên phải xác định các đơn vị có thể hoán đổi bằng cách xem xét các bình quân mong đợi. Sau đó, thường có thể sản xuất (i) một bài kiểm tra chính xác bằng cách hạn chế các hoán vị hoặc (ii) một bài kiểm tra gần đúng bằng cách hoán vị dữ liệu thô hoặc một số dạng của phần dư. Cách thứ hai có thể cung cấp một bài kiểm tra mạnh mẽ hơn trong nhiều tình huống.

Đánh giá phân tích biến dạng bằng kỹ thuật khuếch tán ngược điện tử Dịch bởi AI
Microscopy and Microanalysis - Tập 17 Số 3 - Trang 316-329 - 2011
Tóm tắt

Kể từ khi kỹ thuật khuếch tán ngược điện tử (EBSD) được tự động hóa, các hệ thống EBSD đã trở nên phổ biến trong các cơ sở hiển vi thuộc các phòng thí nghiệm nghiên cứu khoa học vật liệu và địa chất trên toàn thế giới. Sự chấp nhận của kỹ thuật này chủ yếu là nhờ khả năng của EBSD trong việc hỗ trợ các nhà nghiên cứu hiểu biết về các khía cạnh tinh thể học của cấu trúc vi mô. Đã có sự quan tâm đáng kể trong việc sử dụng EBSD để định lượng biến dạng ở quy mô dưới vi mô. Để áp dụng EBSD cho việc đặc trưng hóa biến dạng, điều quan trọng là phải hiểu những gì có thể thực hiện trong thực tế cùng với các giả định và hạn chế cơ bản. Công trình này xem xét tình trạng hiện tại của công nghệ liên quan đến phân tích biến dạng sử dụng EBSD. Đầu tiên, các tác động của cả biến dạng đàn hồi và biến dạng dẻo lên các mẫu EBSD riêng lẻ sẽ được xem xét. Thứ hai, việc sử dụng bản đồ EBSD để đặc trưng hóa biến dạng dẻo sẽ được khám phá. Cả tiềm năng của kỹ thuật và những hạn chế của nó sẽ được thảo luận cùng với độ nhạy của các tham số tính toán và lập bản đồ khác nhau.

#khuếch tán ngược điện tử #phân tích biến dạng #cấu trúc vi mô #khoa học vật liệu #địa chất
Hành vi El Niño/Hu问题 Giải Phẫu Kể Từ 1871 Khi Được Phân Tích Trong Chỉ Số ENSO Đa Biến Mở Rộng (MEI.ext) Dịch bởi AI
International Journal of Climatology - Tập 31 Số 7 - Trang 1074-1087 - 2011
Tóm tắt

Hiện tượng El Niño/Hu问题 (ENSO) vẫn là hiện tượng kết hợp giữa đại dương và khí quyển quan trọng nhất, gây ra sự biến đổi khí hậu toàn cầu theo mùa đến hàng năm. Bài báo này đề cập đến nhu cầu về một chỉ số ENSO đáng tin cậy cho phép xác định lịch sử các sự kiện ENSO trong hồ sơ công cụ tính từ năm 1871. Chỉ số ENSO Đa Biến (MEI) ban đầu được định nghĩa là thành phần chính thay đổi theo mùa đầu tiên của sáu trường biến đổi khí quyển - đại dương (COADS) trong vùng nhiệt đới Thái Bình Dương. Nó cung cấp một mô tả toàn diện và linh hoạt hơn về hiện tượng ENSO hơn so với các chỉ số ENSO đơn biến như SOI hoặc SST Niño 3.4. Tại đây, chúng tôi mô tả nỗ lực của mình để tinh giản khái niệm MEI xuống các thành phần thiết yếu nhất (dựa trên SLP, SST) nhằm thực hiện các phân tích lịch sử, kéo dài hơn gấp đôi khoảng thời gian hồ sơ của nó từ 1871–2005. MEI.ext mới xác nhận rằng hoạt động ENSO đã trải qua một giai đoạn im ắng vào giữa thế kỷ 20, nhưng thực tế cũng phổ biến như một thế kỷ trước đây so với các thập kỷ gần đây. Chúng tôi chẩn đoán các mối quan hệ mạnh giữa biên độ cực đại của các sự kiện ENSO và thời gian xảy ra của chúng, cũng như giữa biên độ cực đại của chúng và độ cách quãng (tính chu kỳ). Nỗ lực của chúng tôi được thiết kế để hỗ trợ việc đánh giá các điều kiện ENSO qua một khoảng thời gian dài nhất có thể, nhằm có thể phân biệt giữa hành vi ENSO ‘tự nhiên’ với tất cả các khía cạnh phong phú, và ‘Thế giới Mới Dũng Cảm’ của hiện tượng này trong bối cảnh khí hậu phát triển liên quan đến khí nhà kính. Cho tới nay, không có hành vi nào của các sự kiện ENSO gần đây xuất hiện chưa từng có, bao gồm độ dài, thời gian bắt đầu và độ cách quãng trong vài thập kỷ qua so với một thế kỷ trước đó.

Phân Tích Nguyên Nhân Gốc Của Tử Vong Sau Phẫu Thuật Cắt Tuyến Tụy Lớn Dịch bởi AI
Elsevier BV - Tập 16 - Trang 89-103 - 2011
Mặc dù tỷ lệ tử vong do phẫu thuật cắt tuyến tụy đã giảm trên toàn thế giới, cái chết vẫn là một sự kiện hiếm gặp nhưng sâu sắc ở mức độ thực hành cá nhân. Phân tích nguyên nhân gốc là một phương pháp hồi cứu thường được sử dụng để hiểu các sự kiện bất lợi. Chúng tôi đánh giá xem các công cụ đánh giá nguy cơ tử vong mới nổi có đủ khả năng dự đoán và giải thích các sự kiện lâm sàng thực tế thường được xác định bằng phân tích nguyên nhân gốc hay không. Chúng tôi đã thành lập một Nhóm Nghiên Cứu Tử Vong Phẫu Thuật Tuyến Tụy gồm 36 bác sĩ phẫu thuật tuyến tụy từ 15 cơ sở ở 4 quốc gia. Các trường hợp tử vong sau phẫu thuật cắt tuyến tụy (30 và 90 ngày) đã được thu thập từ năm 2000 đến 2010. Đối với phân tích nguyên nhân gốc, mỗi bác sĩ phẫu thuật đã "phân tích" các sự kiện lâm sàng trước khi có cái chết để xác định nguyên nhân. Chúng tôi tiếp theo đã kiểm tra xem các công cụ đánh giá nguy cơ tử vong (ASA, POSSUM, Charlson, SOAR và NSQIP) có thể dự đoán những bệnh nhân nào sẽ tử vong (n = 218) và so sánh độ chính xác tiên lượng của chúng với một nhóm phẫu thuật mà không có bệnh nhân nào tử vong (n = 1,177). Hai trăm mười tám ca tử vong (184 ca cắt Whipple, 18 ca cắt đuôi tụy và 16 ca cắt hoàn toàn tuyến tụy) đã được xác định từ 11,559 ca phẫu thuật cắt tuyến tụy do các bác sĩ phẫu thuật có kinh nghiệm trung bình 14.5 năm thực hiện. Tỷ lệ tử vong 30 ngày và 90 ngày tổng thể lần lượt là 0.96% và 1.89%. Tỷ lệ của từng bác sĩ phẫu thuật dao động từ 0% đến 4.7%. Chỉ có 5 bệnh nhân chết trong khi phẫu thuật, trong khi 213 người còn lại qua đời với thời gian trung bình là 29 ngày. Độ tuổi trung bình của bệnh nhân là 70 tuổi (38% trên 75 tuổi). Ung thư là chỉ định trong 90% các trường hợp, chủ yếu là ung thư tụy (57%). Thời gian phẫu thuật trung bình là 365 phút và mất máu ước tính là 700 cc (khoảng từ 100 đến 16,000 cc). Sửa chữa mạch máu hoặc cắt bỏ đa tạng là cần thiết cho 19.7% và 15.1%, tương ứng. Bảy mươi bảy phần trăm có nhiều biến chứng nghiêm trọng trước khi tử vong. Tám mươi bảy phần trăm cần chăm sóc tại đơn vị chăm sóc tích cực, 55% được truyền máu và 35% đã được phẫu thuật lại. Năm mươi phần trăm chết trong thời gian nhập viện ban đầu, trong khi 11% còn lại chết sau khi nhập viện lại. Gần một nửa (n=107) qua đời giữa 31 và 90 ngày. Chỉ có 11% được khám nghiệm tử thi. Các biến chứng liên quan đến phẫu thuật góp phần vào 40% số ca tử vong, trong đó rò tụy là rõ ràng nhất (14%). Các lỗi kỹ thuật (21%) và lựa chọn bệnh nhân kém (15%) được bác sĩ phẫu thuật chỉ ra. Trong số các ca tử vong, 5.5% có tiến triển ung thư đi kèm, tất cả xảy ra giữa 31 và 90 ngày. Ngay cả sau khi xem xét nguyên nhân gốc, nguyên nhân cuối cùng của cái chết không thể được xác định đối với một phần tư số bệnh nhân, thường là giữa 31 và 90 ngày. Trong khi các mô hình nguy cơ đa dạng dự đoán tỷ lệ tử vong với độ phân biệt khác nhau từ những trường hợp không tử vong, chúng nhất quán đánh giá thấp các sự kiện tử vong thực tế mà chúng tôi báo cáo. Phân tích nguyên nhân gốc cho thấy rằng việc dự đoán nguy cơ nên bao gồm, nếu không muốn nói là nhấn mạnh, các yếu tố phẫu thuật liên quan đến cắt tuyến tụy. Trong khi các mô hình nguy cơ có thể phân biệt giữa tử vong và không tử vong một cách tập thể, chúng tính toán sai khả năng tử vong thực tế trên cơ sở cá nhân. Nghiên cứu này tiết lộ những đóng góp của cả bệnh lý đi kèm và quyết định phẫu thuật quyết liệt đối với tỷ lệ tử vong.
#tử vong #phẫu thuật cắt tụy #phân tích nguyên nhân gốc #các công cụ đánh giá nguy cơ #biến chứng phẫu thuật
Các yếu tố quyết định khả năng cạnh tranh của nông dân sản xuất rau củ truyền thống ở Kenya trong chuỗi thị trường thực phẩm nông sản có giá trị cao: Phân tích hồi quy probit đa biến Dịch bởi AI
Agricultural and Food Economics - Tập 7 - Trang 1-17 - 2019
Các nông hộ nhỏ thường bị loại trừ khỏi sự tham gia hiệu quả và hiệu quả vào các chuỗi thị trường thực phẩm nông sản có giá trị cao do các rào cản cạnh tranh lớn và một số thất bại trên thị trường dọc theo các chuỗi này. Mục tiêu của nghiên cứu này là đóng góp vào khả năng cạnh tranh của các nông hộ nhỏ theo cách có sự phối hợp và bền vững hơn nhằm thúc đẩy sự tham gia hiệu quả và hiệu lực của họ vào các chuỗi thị trường thực phẩm nông sản có giá trị cao. Cụ thể, nghiên cứu nhằm xác định vai trò chính của các vốn của hộ gia đình, các yếu tố thể chế và liên quan đến quyền tiếp cận trong việc điều chỉnh quyết định của các nông hộ nhỏ trồng rau củ truyền thống châu Phi (AIVs) khi tiếp cận các trụ cột của khả năng cạnh tranh trong các chuỗi thị trường có giá trị cao (HVMCs). Để thực hiện điều này, một tập dữ liệu duy nhất ở cấp độ hộ gia đình từ tổng số 1232 hộ sản xuất AIVs ở vùng nông thôn và ngoại ô đã được khảo sát, và dữ liệu thu được đã được phân tích bằng mô hình hồi quy probit đa biến. Kết quả cho thấy khoảng hai phần ba các nông hộ AIV nhỏ có truy cập vào ít nhất một trụ cột của khả năng cạnh tranh trong HVMCs. Kết quả mô hình cho thấy sự tồn tại của sự phụ thuộc lẫn nhau của các quyết định ở cấp độ hộ gia đình trong việc tiếp cận nhiều trụ cột khả năng cạnh tranh trong HVMCs. Hơn nữa, kết quả cũng tiết lộ rằng việc đối phó với các cú sốc, kết hợp với quyền tiếp cận thông tin về giá thị trường và cảnh báo về các sự kiện bất ngờ, hợp đồng canh tác, chứng nhận và công nghệ tưới tiêu hiện đại là những yếu tố chính điều chỉnh việc tiếp cận các trụ cột khả năng cạnh tranh của các nông hộ nhỏ. Việc thúc đẩy và triển khai các nền tảng hỗ trợ thông tin dựa trên điện thoại di động được xây dựng hợp lý, cũng như các chiến lược sinh kế hiệu quả và đúng đắn hỗ trợ các nông hộ nhỏ tiếp cận các trụ cột khả năng cạnh tranh là điều cực kỳ quan trọng trong việc vượt qua những rào cản khả năng cạnh tranh lớn dọc theo các chuỗi thực phẩm nông sản có giá trị cao.
#nông hộ nhỏ #khả năng cạnh tranh #chuỗi thị trường thực phẩm nông sản có giá trị cao #rau củ truyền thống châu Phi #phân tích hồi quy probit đa biến
Các vấn đề bỏng: phân tích thống kê dữ liệu hỏa hoạn toàn cầu để thông báo các đánh giá về biến đổi môi trường Dịch bởi AI
Environmetrics - Tập 25 Số 6 - Trang 472-481 - 2014

Nghiên cứu hỏa địa toàn cầu là rất cần thiết để thông tin cho các đánh giá tác động của biến đổi khí hậu được sử dụng cho quản lý và ra quyết định. Khí hậu là một yếu tố tác động mạnh mẽ đến các mô hình không gian và tạm thời của hỏa hoạn, khiến cho sự thay đổi khí hậu đang diễn ra dự kiến sẽ thay đổi hoạt động hỏa hoạn toàn cầu. Số lượng ngày càng tăng các phân tích thống kê - tương quan khảo sát các yếu tố môi trường của các mô hình hỏa hoạn toàn cầu hiện tại hoặc diện tích cháy, nhưng rất ít nghiên cứu đặt ra các câu hỏi quan trọng “nếu có” về tiềm năng tương lai của hỏa hoạn dưới các kịch bản của biến đổi khí hậu. Do đó, mục tiêu của chúng tôi là thu hút cộng đồng thống kê rộng lớn hơn tham gia vào phân tích các sản phẩm dữ liệu hỏa hoạn toàn cầu nhằm thúc đẩy hiểu biết thêm về các chế độ hỏa hoạn và những mối liên kết phức tạp mà chúng thể hiện giữa sinh quyển và khí quyển. Chúng tôi cung cấp một cái nhìn tổng quan về các ràng buộc đối với các chế độ hỏa hoạn và vai trò của hỏa hoạn trong sinh quyển - khí quyển, mô tả các phương pháp chung đang được sử dụng để đánh giá hỏa hoạn - khí hậu toàn cầu, tóm tắt các cơ hội và cạm bẫy trong các bộ dữ liệu hỏa hoạn toàn cầu có công khai truy cập, và làm nổi bật tư duy về các bước tiếp theo cho phân tích dữ liệu hỏa hoạn toàn cầu và chế độ hỏa hoạn. Bản quyền © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

Phân Tích Chủng Loại Streptococcus agalactiae Từ Cá Biển Nuôi Và Hoang Dã Bị Bệnh Ở Bờ Biển Vịnh Hoa Kỳ, Châu Mỹ La Tinh Và Thái Lan Dịch bởi AI
Journal of Aquatic Animal Health - Tập 27 Số 2 - Trang 123-134 - 2015
Tóm tắt

Chúng tôi đã nghiên cứu các chủng Streptococcus nhóm Lancefield B được phân lập từ cá vằn lai nuôi trồng bị bệnh (Cá vằn Morone saxatilis × Cá vằn trắng M. chrysops) và cá Fundulus grandis hoang dã và nuôi trồng từ vùng nước ven bờ Vịnh Mexico Hoa Kỳ (bờ Vịnh) và so sánh các chủng này với các dòng từ cá rô phi Oreochromis spp. nuôi tại Mississippi, Thái Lan, Ecuador và Honduras, cũng như so với chủng gốc bờ Vịnh được Plumb và cộng sự xác định (1974). Các chủng này đã được phân tích theo phương pháp sinh phylogen, sinh hóa và khả năng kháng kháng sinh. Phân tích di truyền đã được thực hiện bằng cách so sánh một phần mã gen của (1) gen ARN ribosome 16S (rRNA); (2) gen sipA, mã hóa protein miễn dịch bề mặt; (3) gen cspA, mã hóa protein liên quan đến bề mặt tế bào; và (4) gen secY, mã hóa các thành phần của con đường tiết protein tổng quát. Cây phát sinh từ so sánh các mã gen sipA, secY và cspA có độ phân biệt cao hơn so với cây phát sinh từ so sánh mã gen rRNA 16S. Các dòng bờ Vịnh Hoa Kỳ cho thấy sự tương đồng cao với các dòng từ Nam và Trung Mỹ và thuộc về một nhóm độc nhất có thể phân biệt được với các loài cầu khuẩn nhóm B khác. Phù hợp với kết quả phân tích phân tử, phân tích hóa sinh và kháng kháng sinh đã chứng minh rằng các chủng phân lập từ bờ Vịnh Hoa Kỳ và Châu Mỹ La Tinh giống nhau hơn các chủng từ Thái Lan. Ba phương pháp thí nghiệm nuôi cấy để gây bệnh cầu khuẩn ở cá Fundulus grandis đã được đánh giá - tiêm tĩnh mạch IP, ngâm (IMM) và ngâm kèm với mài mòn (IMMA) - sử dụng các loãng chuỗi của S. agalactiae phân lập LADL 97-151, một chủng đại diện cho bờ Vịnh Hoa Kỳ. Liều lượng gây tử vong cho 50% cá thí nghiệm sau 14 ngày thách thức khoảng 2 CFU/cá qua tiêm IP. Ngược lại, cá thách thức qua IMM hoặc IMMA cho thấy tỷ lệ tử vong cộng dồn dưới 40% sau 14 ngày thách thức.

Nhận ngày 31 tháng 7, 2014; chấp nhận ngày 11 tháng 3, 2015

#Streptococcus agalactiae #bờ Vịnh Hoa Kỳ #Nam Mỹ #Trung Mỹ #Thái Lan #sinh phylogen #kháng kháng sinh #cá vằn lai #Fundulus grandis #nuôi trồng thủy sản.
Biến động không gian của cấu trúc cộng đồng vi khuẩn trong trầm tích cửa sông Châu Giang Dịch bởi AI
Biologia - Tập 66 - Trang 574-584 - 2011
Phương pháp điện di gel gradient biến tính (DGGE) và các phương pháp phân tích thống kê đa biến đã được áp dụng để khảo sát sự biến động không gian của cấu trúc cộng đồng vi khuẩn trong trầm tích cửa sông Châu Giang và để giải quyết mối quan hệ giữa thành phần cộng đồng vi sinh vật và hóa lý nước đáy tại mười điểm khác nhau. Kết quả sơ bộ từ phân tích chuỗi gen của các băng DGGE được cắt gợi ý rằng α-Proteobacteria, γ-Proteobacteria, Acidobacteria và Actinobacteria là các nhóm vi khuẩn chiếm ưu thế trong trầm tích cửa sông Châu Giang. Kết quả của phân tích quy mô nhiều chiều của những dữ liệu thực địa cho thấy thành phần của các cộng đồng vi khuẩn thay đổi tùy theo địa điểm lấy mẫu. Cuối cùng, phân tích tương ứng chính thức của dữ liệu các biến môi trường và cộng đồng vi khuẩn cho thấy rằng cấu trúc cộng đồng vi khuẩn bị ảnh hưởng đáng kể bởi những biến đổi của các yếu tố môi trường (phospho tổng, nitrit, amoni, oxy hòa tan, pH và độ mặn).
#cộng đồng vi khuẩn #điện di gel gradient biến tính #trầm tích cửa sông Châu Giang #phân tích thống kê đa biến #biến động không gian
Tổng số: 312   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10

Chủ đề khác

#đánh giá kinh tế y tế

Đánh giá kinh tế y tế là gì? Các công bố khoa học về Đánh giá kinh tế y tế

#gãy 2 mắt cá

Gãy 2 mắt cá là gì? Các công bố khoa học về Gãy 2 mắt cá

#ung thư gan

Ung thư gan là gì? Các công bố khoa học về Ung thư gan

#tảo silic

Tảo silic là gì? Các công bố khoa học về Tảo silic

#cường độ chịu uốn

Cường độ chịu uốn là gì? Các công bố khoa học về Cường độ chịu uốn

#lỗ hoàng điểm

Lỗ hoàng điểm là gì? Các công bố khoa học về Lỗ hoàng điểm

#practice

Practice là gì? Các công bố khoa học về Practice

#căng thẳng nghề nghiệp

Căng thẳng nghề nghiệp là gì? Các công bố khoa học về Căng thẳng nghề nghiệp

#biofilm

Biofilm là gì? Các công bố khoa học về Biofilm

#kiệt sức

Kiệt sức là gì? Các công bố khoa học về Kiệt sức


Xem thêm