《表4 主成分因子载荷矩阵》

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《双孢蘑菇培养料理化指标及酶活与其产量相关的多重分析》

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主成分分析（principal component analysis，PCA）主要通过降维的方法，用较少的指标来代替和综合反映原来较多的信息[32]，提取出数据要表达的信息的主要成分。特征值的大小代表了矩阵正交化之后所对应特征向量对于整个矩阵的贡献程度。以特征值大于1为标准[32]在13个参数中提取出4个主成分，累积贡献率达84.04%，可代表原始因子所代表的大部分信息。因子载荷矩阵是各个原始变量的因子表达式的系数，代表提取的公因子对原始变量的影响程度。根据0.5原则，主成分1包括纤维素质量分数、半纤维素质量分数、碳质量分数、碳氮比，贡献率为31.18%，主要是与碳水化合物的变化的相关参数；主成分2包括羧甲基纤维素酶、木糖苷酶、α-纤维二糖酶，贡献率为18.45%，CMC、α-纤维二糖酶主要分解纤维素，木糖苷酶外切木聚糖主链，成分2与培养料中纤维素和少量半纤维素降解有关；主成分3包括EC值、氮质量分数，贡献率为18.34%，培养料中的氮源经过微生物的代谢转化为可供蘑菇菌丝利用的形态，EC值反应了培养料中可溶性盐浓度，过高则影响菌丝对矿质元素的吸收，皆为影响发酵物料质量的重要指标；主成分4主要是含水率、木聚糖酶、α-阿拉伯呋喃糖苷酶、pH值，贡献率为16.08%，含水率的多少影响料堆中氧气的流通和微生物的活动，间接影响秸秆的降解，木聚糖酶在分解木聚糖中起主要作用，α-阿拉伯呋喃糖苷酶则分解木聚糖侧链，pH值影响培养料中微生物的生长，主成分4在降解半纤维素中起主要作用（表4）。