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J-GLOBAL ID：202202286777537556   整理番号：22A0575453

複雑なデータ集合からの情報の導出:牛乳中の脂肪酸に及ぼす飼料の影響【JST・京大機械翻訳】

Deriving information from complex data sets: Impact of forage on fatty acids in cow milk

著者 (7件)： Harnly James (USDA, ARS, Beltsville Human Nutrition Research Center, Methods and Application Food Composition Lab, Beltsville, MD, United States) ,  Picklo Matthew J. (USDA, ARS, Grand Forks Human Nutrition Research Center, Grand Forks, ND, United States) ,  Kalscheur Kenneth F. (USDA, ARS, Dairy Forage Research Center, Madison, WI, United States) ,  Magnuson Andrew (USDA, ARS, Dairy Forage Research Center, Madison, WI, United States) ,  Bukowski Michael R. (USDA, ARS, Grand Forks Human Nutrition Research Center, Grand Forks, ND, United States) ,  Fukagawa Naomi K. (USDA, ARS, Beltsville Human Nutrition Research Center, Beltsville, MD, United States) ,  Finley John W. (USDA, ARS, Office of National Programs, Beltsville, MD, United States)
資料名： Journal of Food Composition and Analysis  (Journal of Food Composition and Analysis)
巻： 107  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0477A  ISSN： 0889-1575  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習と古典的統計を用いて,3つの飼料を与えた76頭の乳牛からの牛乳中の77の脂肪酸の分析によって生成された複雑なデータセットを解明した。分散-主成分分析(mANOVA-PCA)の多変量解析を用いて,データをデコンボリューションし,主要な実験因子,すなわち飼料,任意の乳牛群,牛対牛の変動性,および搾乳日によって寄与した分散を決定した。4つの因子すべては,交差因子分散と同様に99%の信頼レベルでデータ分散に著しく寄与した。Cow-to-cow分散はデータセットの全分散の51%を構成し,他の因子の重要性を決定できる前に除去しなければならない。次に,3つの飼料は,有意に異なる牛乳脂肪酸プロファイルを生成することが分かった。PCA負荷は,粗飼料のクラスタ化を分離する主要な寄与が,より濃縮されていない分岐鎖脂肪酸であることを示した。炭素の偶数の脂肪酸は,より濃縮され,高い信号レベルと高いノイズに寄与したが,飼料間の識別には有意でなかった。古典的ペア分析はまた,牛から牛への変動を除去し,飼料間の識別を可能にした。結果は,飼料が牛乳の脂肪酸組成に著しく影響することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *飼料 ,  炭素 ,  *牛乳 ,  *脂肪酸 ,  *ウシ ,  搾乳 ,  粗飼料 ,  乳牛 ,  デコンボリューション ,  クラスタ化 ,  脂肪酸組成 ,  偶数 ,  主成分分析 ,  機械学習

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  牛乳 ,  ウシ ,  飼料 ,  脂肪酸 ,  分散の多変量解析

分類 (1件)： 原乳の品質と処理  (FJ12022D)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ集合 ,  導出 ,  牛乳 ,  脂肪酸 ,  飼料