張 強(qiáng) 李艷琴

（山西師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院1，臨汾 041004）

（化學(xué)生物學(xué)與分子工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室山西大學(xué)生物技術(shù)研究所2，太原 030006）

基于氨基酸特征的蕎麥Fisher判別

張 強(qiáng)1李艷琴2

（山西師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院1，臨汾 041004）

（化學(xué)生物學(xué)與分子工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室山西大學(xué)生物技術(shù)研究所2，太原 030006）

根據(jù)甜蕎和苦蕎氨基酸的特點(diǎn)，篩選有效判別指標(biāo)，建立判別準(zhǔn)則。分別以氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)和相對(duì)含量為指標(biāo)，采用逐步法構(gòu)建Fisher判別模型，并進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)法建立的判別模型，以組氨酸、谷氨酸、絲氨酸、甘氨酸、蘇氨酸和酪氨酸為變量，回判正確率為94.71%，交互驗(yàn)證正確率為93.27%；采用相對(duì)含量法建立的判別模型，以組氨酸、谷氨酸、甘氨酸、絲氨酸、蘇氨酸和丙氨酸的相對(duì)含量為變量，回判和交互驗(yàn)證正確率均為95.19%；采用12份蕎麥材料對(duì)模型進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證正確率為100%。組氨酸、谷氨酸、甘氨酸、絲氨酸、蘇氨酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)和相對(duì)含量在蕎麥判別中均發(fā)揮重要作用，氨基酸指標(biāo)與判別分析技術(shù)相結(jié)合，可作為蕎麥種類鑒別和質(zhì)量控制的一種有效、可行的方法。

甜蕎 苦蕎 氨基酸 Fisher判別 數(shù)據(jù)挖掘

蕎麥為蓼科（Polygonaceae）蕎麥屬（Fagopyrum）雙子葉植物，是藥食兼用作物。中國(guó)是蕎麥生產(chǎn)大國(guó)，也是蕎麥出口大國(guó)［1］。蕎麥有2個(gè)栽培種：甜蕎（F．esculentum Moench，亦稱普通蕎麥）和苦蕎（F．tartaricum L.Gaerth，亦稱韃靼蕎麥）。隨著人們對(duì)蕎麥研究和開(kāi)發(fā)的深入，苦蕎的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和藥用價(jià)值［2］被了解得越來(lái)越清楚，由于市場(chǎng)需求加大和產(chǎn)量等因素的制約，苦蕎市場(chǎng)價(jià)格也在持續(xù)走高，苦蕎的價(jià)格達(dá)甜蕎的2～3倍。目前蕎麥粉的鑒別主要還是通過(guò)觀察顏色等方法，依據(jù)直觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行。近年來(lái)，染色饅頭、地溝油、歐洲馬肉風(fēng)波等侵犯消費(fèi)者合法權(quán)益的事件層出不窮，因此，探尋多指標(biāo)的蕎麥判別方法，解決苦蕎粉與甜蕎粉鑒別、充偽等問(wèn)題，對(duì)于蕎麥產(chǎn)品質(zhì)量控制、原料品種的驗(yàn)證鑒別，健全質(zhì)量管理，保證蕎麥產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。蘆丁雖可作為蕎麥粉的標(biāo)記物，但以單一指標(biāo)成分評(píng)價(jià)產(chǎn)品品質(zhì)已經(jīng)引發(fā)多種問(wèn)題［3］，基于多指標(biāo)的多元判別，既可以避免不同環(huán)境和品種單一指標(biāo)的差異造成的不穩(wěn)定影響，又難以偽造，比單一指標(biāo)判別更具有優(yōu)勢(shì)。

食品、農(nóng)產(chǎn)品的鑒別模型可以定性鑒別食品農(nóng)產(chǎn)品的種類、品種、等級(jí)、產(chǎn)地［4］，是進(jìn)行食品農(nóng)產(chǎn)品等質(zhì)量控制的有力工具。已有學(xué)者利用產(chǎn)品中所蘊(yùn)含的多組分多指標(biāo)的特定信息，進(jìn)行相關(guān)研究。氨基酸結(jié)合判別分析技術(shù)，近年來(lái)在食品農(nóng)產(chǎn)品等的質(zhì)量控制和安全監(jiān)督方面得到廣泛的應(yīng)用，并取得了較好的效果。Concha-Herrera等［5］分析了7種植物油中的18種氨基酸，采用13個(gè)氨基酸比率作為預(yù)測(cè)變量，建立線性判別模型，正確分類的概率高于99%。Krishna Reddy等［6］研究發(fā)現(xiàn)6種游離氨基酸在判別印度鴉片來(lái)源中起重要作用。Helena等［7］利用游離氨基酸組分對(duì)19個(gè)扁桃品種進(jìn)行分類研究。采用多種氨基酸為指標(biāo)進(jìn)行判別分析還應(yīng)用在葡萄酒［8-10］、米酒［11］、藥品［12］的品牌、產(chǎn)地、種類和廠家等的判別上。

在蕎麥判別方面，張萍等［13］采用近紅外光譜技術(shù)對(duì)蕎麥等樣品進(jìn)行了鑒別分析，研究顯示甜蕎、苦蕎的原始光譜圖差別不明顯，經(jīng)過(guò)一階導(dǎo)數(shù)處理主成分提取后進(jìn)行聚類才能看出較顯著的差異。關(guān)于蕎麥氨基酸方面的研究主要集中在成分分析、營(yíng)養(yǎng)評(píng)價(jià)方面［14-17］。采用氨基酸作為判別指標(biāo)的蕎麥種類鑒別模型研究，國(guó)內(nèi)外鮮見(jiàn)報(bào)道。不同產(chǎn)品中各種成分含量的變化規(guī)律不一，有效判別指標(biāo)也不盡一致，同時(shí)農(nóng)產(chǎn)品品種的多樣性和來(lái)源的復(fù)雜性，也使得進(jìn)行全面檢測(cè)和管理變得非常困難，因此利用各種研究成果、專家知識(shí)和歷史數(shù)據(jù)，借助各種分析模型，通過(guò)對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，使檢測(cè)指標(biāo)項(xiàng)目等更加具有代表性，具有非常重要的意義［18-19］。本研究從蕎麥的18種氨基酸入手，根據(jù)甜蕎和苦蕎在氨基酸含量、比例方面的差異，篩選鑒別蕎麥的有效指標(biāo)，建立有效的判別模型，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷呐袆e效果，為蕎麥質(zhì)量監(jiān)控和判別提供新方法。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)作物種質(zhì)資源信息網(wǎng)（http：／／icgr.caas.net.cn），該網(wǎng)站為國(guó)家作物科學(xué)數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)信息檢索時(shí)間截止2012年6月9日，采用數(shù)據(jù)庫(kù)中氨基酸數(shù)據(jù)完整的甜蕎品種142個(gè)，苦蕎品種66個(gè)，種質(zhì)來(lái)源地列于表1。品質(zhì)測(cè)定由各省區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物品質(zhì)分析中心按規(guī)定分析方法進(jìn)行（http：／／icgr.caas.net.cn／cgris數(shù)據(jù)采集.html.）。

1.2 統(tǒng)計(jì)方法

Fisher判別，亦稱典則判別，其基本思想是投影，即將原來(lái)在R維空間的自變量組合投影到維度較低的D維空間，然后在D維空間再行分類。投影的原則是使得每類內(nèi)的離差盡可能小，不同類間的離差盡可能大。對(duì)于兩類的Fisher判別可看作是把所有的樣本都投影到一個(gè)方向上，然后在這個(gè)一維空間中確定一個(gè)分類的閾值，通過(guò)這個(gè)閾值點(diǎn)并且與投影方向垂直的平面就是兩類的分類面。Fisher判別的原理如下：設(shè)有2個(gè)總體G1和G2，其均值分別為μ1和 μ2，協(xié)方差矩陣分布為 Σ1和 Σ2，并假定 Σ1＝Σ2＝Σ，考慮線性組合y＝L′x。通過(guò)尋找合適的L向量，使得來(lái)自2個(gè)總體的類間距離較大，類內(nèi)距離較小。可證明，當(dāng)取 L＝cΣ-1（μ1-μ2），c≠0時(shí)，所得投影即滿足要求。c＝1時(shí)的線性函數(shù)y＝L′x＝（μ1-μ2）′Σ-1x，稱為 Fisher判別函數(shù)。判別規(guī)則為 y≥m，則 x∈G1；y＜m，則 x∈G2。其中 m＝（L′μ1+L′μ2）／2＝［（μ1-μ2）′Σ-1（μ1+μ2）］／2，m為 2個(gè)總體均值在投影方向上的中點(diǎn)。

Fisher判別的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)分布、方差等都沒(méi)有什么限制，應(yīng)用范圍較廣，且依此法建立的判別方程可直接用手工計(jì)算的方法進(jìn)行新觀察對(duì)象的判別，非常方便［20］。

數(shù)據(jù)用Microsoft Excel軟件整理、制表，分別采用氨基酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)和氨基酸在總氨基酸中的相對(duì)含量為變量，使用SPSS13.0統(tǒng)計(jì)軟件中的Analyze→Classify→Discriminant進(jìn)行分析。采用Wilks'lambda（即 Wilks'λ法）和 stepwise method（逐步法），其判別準(zhǔn)則是：進(jìn)入模型的F值大于3.84，從模型中剔除變量的F值小于2.71，建立Fisher判別方程。驗(yàn)證方法采用回判驗(yàn)證和交互驗(yàn)證法?；嘏序?yàn)證是根據(jù)判別準(zhǔn)則將樣本逐一代入，評(píng)價(jià)判別效果。交互驗(yàn)證是近年來(lái)逐漸發(fā)展起來(lái)的一種非常重要的判別效果驗(yàn)證技術(shù)，是在建立判別準(zhǔn)則時(shí)逐一去掉一例，再用建立的判別準(zhǔn)則對(duì)該例進(jìn)行判別，交互驗(yàn)證與回判驗(yàn)證相比錯(cuò)分率可能會(huì)增加，但結(jié)果更真實(shí)、客觀，是評(píng)價(jià)判別準(zhǔn)則效能的可靠指標(biāo)［21-23］。正確率＝正確分組的樣本個(gè)數(shù)／總樣本的個(gè)數(shù)，錯(cuò)誤率＝錯(cuò)誤分組的樣本個(gè)數(shù)／總樣本的個(gè)數(shù)。

表1 種質(zhì)編號(hào)及來(lái)源

1.3 驗(yàn)證試驗(yàn)的材料與方法

1.3.1 主要儀器與試劑

Biochrom 30型氨基酸自動(dòng)分析儀：英國(guó) Biochrom公司；真空干燥器：上海博迅實(shí)業(yè)公司；氨基酸標(biāo)準(zhǔn)品：Sigma公司；鹽酸（優(yōu)級(jí)純）：國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑北京公司。

1.3.2 樣品來(lái)源

蕎麥樣品由山西省農(nóng)科院農(nóng)產(chǎn)品加工研究所提供，12份（與表1中品種無(wú)重復(fù)），其中甜蕎，苦蕎各6份，蕎麥樣品材料經(jīng)脫殼，磨粉，過(guò)40目篩，備用。1.3.3 氨基酸成分分析

準(zhǔn)確稱取約40 mg的蕎麥粉于試管，充氮?dú)?，密封，?2 mL 6 mol／L HCl在110℃水解22 h后（色氨酸用4 mol／L NaOH溶液，110℃水解20 h），定容至25 mL，取1 mL水解液在40℃真空旋轉(zhuǎn)蒸干，然后用pH 2.2檸檬酸鹽緩沖液定容至50 mL，用0.45 μm有機(jī)微孔濾膜過(guò)濾，采用Biochrom 30型氨基酸自動(dòng)分析儀進(jìn)行測(cè)定：鈉離子交換柱（8μm，4.6 mm×200 mm），進(jìn)樣體積20μL，運(yùn)行時(shí)間50 min。

2 結(jié)果與討論

2.1 質(zhì)量分?jǐn)?shù)法判別結(jié)果

蕎麥含有18種氨基酸（見(jiàn)表2），其中8種人體必需氨基酸含量豐富。甜蕎氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)最高的是：谷氨酸＞天冬氨酸＞精氨酸，苦蕎氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)最高的是：谷氨酸＞天冬氨酸和精氨酸，二者基本一致。甜蕎氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)平均為11.08%，苦蕎氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)平均為10.99%，二者差異不顯著（t＝0.359，P＞0.05）。氨基酸的平均變異系數(shù)甜蕎為25.68%，苦蕎為19.99%，甜蕎的氨基酸平均變異系數(shù)高于苦蕎。

表2 蕎麥氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)／%

氨基酸是構(gòu)成生物體蛋白質(zhì)分子的基本單位，在生物體內(nèi)具有特殊的生理功能，是生物體內(nèi)不可缺少的營(yíng)養(yǎng)成分之一，其含量也是評(píng)價(jià)蕎麥品質(zhì)的重要指標(biāo)。分析表明，苦蕎與甜蕎在氨基酸總量上無(wú)顯著性差異，其中含量最高的氨基酸都是谷氨酸，這與王麗娟［24］的研究結(jié)果相同。從下面篩選出的6種氨基酸（見(jiàn)表3）含量的變異（見(jiàn)表2）顯示，對(duì)于判別起重要作用的前5種氨基酸，甜蕎的含量變異系數(shù)均大于苦蕎的含量變異系數(shù)。這可能和種內(nèi)的遺傳多樣性有關(guān)，甜蕎屬于蟲(chóng)媒花，異花授粉作物，而苦蕎屬于自花授粉作物。由于甜蕎異花授粉，造成品種生物學(xué)混雜而出現(xiàn)品種內(nèi)的遺傳差異，而苦蕎為自花授粉，一般不會(huì)出現(xiàn)品種內(nèi)的遺傳差異［25］。Deng等［26］對(duì)甜蕎和苦蕎品種遺傳多樣性進(jìn)行RAPD分析所得結(jié)果：甜蕎和苦蕎種內(nèi)均有一定的遺傳多樣性，并且甜蕎種內(nèi)的遺傳多樣性較苦蕎大。高冬麗等［27］用SDS-PAGE研究亦顯示甜蕎籽?？偟鞍准暗鞍踪|(zhì)各組分的譜帶具有豐富的多態(tài)性，而苦蕎籽?？偟鞍准暗鞍踪|(zhì)各組分譜帶的多態(tài)性有限。對(duì)蕎麥氨基酸的分析結(jié)果顯示，與二者研究結(jié)果具有一致性。

利用18種氨基酸，經(jīng)8步（見(jiàn)表3），篩選出6種氨基酸作為判別指標(biāo)，根據(jù)軟件計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)化判別函數(shù)系數(shù)的絕對(duì)值（列于氨基酸后的括號(hào)中）大小，其判別效果依次為：組氨酸（3.037 0）＞谷氨酸（2.115 2）＞絲氨酸（2.069 7）＞甘氨酸（1.998 1）＞蘇氨酸（1.265 3）＞酪氨酸（0.360 1）。

采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)法，由SPSS13.0軟件計(jì)算得到Fisher判別函數(shù) YA＝-0.342 6-17.692 8Thr+19.052 1Ser-4.952 9Glu-19.632 5Gly+6.157 4Tyr+69.348 4His。函數(shù)中 Thr、Ser、Glu、Gly、Tyr和 His分別表示蘇氨酸、色氨酸、谷氨酸、甘氨酸、酪氨酸和組氨酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，甜蕎的類中心為＝-0.783 22，苦蕎的類中心為：＝1.685 11；判別的臨界值為：Y1c＝（）／2＝0.450 944。當(dāng) YA＜Y1c時(shí)，判別為甜蕎；當(dāng)YA＞Y1c時(shí)，判別為苦蕎；當(dāng)YA＝Y(jié)1c時(shí)，待判。

采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)法的判別結(jié)果（見(jiàn)表4），回判驗(yàn)證正確率為94.71%，錯(cuò)判率為5.29%；交互驗(yàn)證正確率為93.27%，錯(cuò)判率為6.73%。

表3 采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)法的變量篩選過(guò)程

表4 采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)法的蕎麥判別結(jié)果

2.2 相對(duì)含量法判別結(jié)果

蕎麥18種氨基酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)根據(jù)其在總氨基酸中所占相對(duì)含量轉(zhuǎn)換后，變異系數(shù)大幅降低（見(jiàn)表5），甜蕎降低57.28%，苦蕎降低42.97%。經(jīng)過(guò)6步（見(jiàn)表6），篩選出6種氨基酸作為判別指標(biāo)，根據(jù)軟件計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)化判別函數(shù)系數(shù)的絕對(duì)值（列于氨基酸后的括號(hào)中）的大小，其判別效果依次為：組氨酸／總和（0.852）＞谷氨酸／總和（0.725）＞甘氨酸／總和（0.712）＞絲氨酸／總和（0.606）＞蘇氨酸／總和（0.481）＞丙氨酸／總和（0.222）。

表5 蕎麥氨基酸相對(duì)含量／%

采用相對(duì)含量法得到的Fisher判別函數(shù)YB＝-13.071+228.937Thr／T-192.687Ser／T+66.249Glu／T+226.969Gly／T+77.689Ala／T-653.152His／T。函數(shù)中Thr／T、Ser／T、Glu／T、Gly／T、Ala／T和 His／T分別表示蘇氨酸、色氨酸、谷氨酸、甘氨酸、丙氨酸和組氨酸的相對(duì)含量，甜蕎的類中心為：y-21＝0.776 6，苦蕎的類中心為：y-22＝-1.670 9；判別的臨界值為：Y2c＝（y-21+y-22）／2＝-0.894 3。當(dāng) YB＞Y2c時(shí)，判別為甜蕎；當(dāng)YB＜Y2c時(shí)，判別為苦蕎，當(dāng) YB＝Y(jié)2c時(shí)，待判。

采用相對(duì)含量法結(jié)果見(jiàn)表7，回判驗(yàn)證和交互驗(yàn)證一致，正確率均為95.19%，錯(cuò)判率為4.81%，錯(cuò)判率小于采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)法的6.73%。

表6 采用相對(duì)含量法的變量篩選過(guò)程

表7 采用相對(duì)含量法的蕎麥判別結(jié)果

2.3 驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果

表8為12個(gè)蕎麥樣品中的氨基酸組分含量。將組氨酸、谷氨酸、絲氨酸、甘氨酸、蘇氨酸、酪氨酸的值代入氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)法建立的判別模型A，所得函數(shù)值，根據(jù)YA＜Y1c＝0.450 99時(shí)，判別為甜蕎；YA＞Y1c時(shí)，判別為苦蕎的原則，預(yù)測(cè)的全部結(jié)果與實(shí)際類別一致。

將氨基酸組分含量與總氨基酸含量的比值：組氨酸／總和、谷氨酸／總和、甘氨酸／總和、絲氨酸／總和、蘇氨酸／總和、丙氨酸／總和，代入采用相對(duì)含量法建立的判別模型B，所得函數(shù)值，根據(jù)YB＞Y2c＝-0.894 3時(shí)，判別為甜蕎；YB＜Y2c時(shí)，判別為苦蕎的原則，預(yù)測(cè)結(jié)果亦全部正確，結(jié)果見(jiàn)表8。研究表明2個(gè)判別模型高效、可行。

表8 蕎麥材料中氨基酸含量及判別結(jié)果

相對(duì)含量法的正確率和穩(wěn)定性高的原因是：相對(duì)含量法處理可以消除氨基酸總和波動(dòng)對(duì)氨基酸含量的影響，起到一定的降噪作用，處理后甜蕎和苦蕎種內(nèi)品種間的變異系數(shù)均不同程度減小，而種間的差異顯著性不同程度加大，這與Fisher判別的投影原則是一致的，從而提高了判別的正確率和穩(wěn)定性。判別效果一般用誤判率來(lái)衡量，并要求誤判率小于10%或20%才有應(yīng)用價(jià)值［28］。因此根據(jù)氨基酸特點(diǎn)建立的2個(gè)Fisher判別模型均具有一定的應(yīng)用價(jià)值，而且采用相對(duì)含量法建立的判別模型YB要優(yōu)于采用質(zhì)量分?jǐn)?shù)法建立的模型YA。

3 結(jié)論

蕎麥含有18種氨基酸，富含人體必需的8種氨基酸。甜蕎與苦蕎的氨基酸平均變異系數(shù)：甜蕎（25.68%）大于苦蕎（19.99%），但氨基酸質(zhì)量分?jǐn)?shù)總和差異不顯著。

從國(guó)內(nèi)外208個(gè)蕎麥品種（其中甜蕎品種142個(gè)，苦蕎品種66個(gè)）的18種氨基酸中，通過(guò)逐步篩選發(fā)現(xiàn)在蕎麥粉種類判別中，組氨酸、谷氨酸、絲氨酸、甘氨酸、蘇氨酸、酪氨酸的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，組氨酸、谷氨酸、甘氨酸、絲氨酸、蘇氨酸、丙氨酸的相對(duì)含量可分別作為判別指標(biāo)，根據(jù)質(zhì)量分?jǐn)?shù)法和相對(duì)含量法，所建立的2個(gè)Fisher判別模型，交互驗(yàn)證正確率分別為93.27%和95.19%，相對(duì)含量法比質(zhì)量分?jǐn)?shù)法判別正確率高1.82%，12個(gè)樣本的實(shí)證正確率100%，表明2個(gè)Fisher判別模型能夠較好的鑒別蕎麥粉的屬性類別，精度較高、易于掌握，具有實(shí)用性和方便性的特點(diǎn)，可作為蕎麥粉種類鑒別和質(zhì)量控制的一種有效、可行的方法。

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The Fisher Discrimination of Buckwheat Based on the Amino Acids Characteristics

Zhang Qiang1Li Yanqin2

（College of Life Sciences，Shanxi Normal University1，Linfen 041004）
（Key Laboratory of Chemical Biology and Molecular Engineering of Ministry of Education Institute of Biotechnology，Shanxi University2，Taiyuan 030006）

According to the amino acid characteristics of common buckwheat and tartary buckwheat，this paper screened effective discrimination indexes and established a discrimination criterion.The mass fraction and relative content of amino acids were taken as indexes to establish a fisher discrimination model through stepwise method and verify the model.In the discrimination model established by the mass frastion method，the accuracy of discrimination was 94.71%and the accuracy of cross-validated was 93.27%taking histidine，glutamic，serine，glyeine，threonine and tyrosine as variables.In the discrimination model，which was established through the relative content method with the relative content of histidine，glutamic，serine，glycine，threonine and alanine for variables，the accuracy of discrimination was 95.19%and the accuracy of cross-validated was also 95.19%.The accuracy of the model adopting 12 buckwheat samples was 100%.The mass fraction and the relative content of histidine，glutamic，serine，glycine and threonine played an important role in the discrimination of buckwheat.The combination of amino acid index and modern statistical techniques should be a useful and feasible method for the discrimination and quality control of buckwheat.

common buckwheat，tartary buckwheat，amino acid，fisher discrimination，data mining

TS211.7

A

1003-0174（2015）02-0026-07

國(guó)家自然科學(xué)基金（30771300），山西省科技攻關(guān)（20 120311006-1）

2013-11-05

張強(qiáng)，男，1968年出生，講師，植物資源開(kāi)發(fā)利用