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0240-8813
parution suspendue
An international journal of food science and technology
 

 ARTICLE VOL 20/1 - 2000  - pp.63-70  - doi:10.3166/sda.20.63-70
TITRE
Contribution de l'analyse de données multivariée à l'étude de la biodiversité des lactocoques

RÉSUMÉ

La régression PLS (Partial Least Squares regression ou Projection on Latent Structures) a servi pour décrire les relations entre profils moléculaires obtenus par RAPD (Randomly Amplified Polymorphic DNA) constituant les variables X et des données de caractérisation phénotypique constituant les variables Y. Dans nos exemples, nous montrons que les profils RAPD peuvent être corrélés aux caractères phénotypiques des souches de lactocoques étudiées (phénotype lactis ou cremoris, production de diacétyle, appartenance à un groupe lytique). Les modèles de régression PLS qui décrivent ces relations, ainsi que les jeux de données ayant servi à les calculer, peuvent être mis en oeuvre pour prévoir les données phénotypiques de nouvelles souches à partir des seuls profils RAPD de ces dernières. Ces analyses ouvrent des perspectives promet* Correspondance tailliez@diamant.jouy.inra.fr teuses pour mieux décrire et valoriser la biodiversité de nos ressources microbiologiques.

ABSTRACT

The contribution of data analysis in the study of Lactococcus lactis biodiversity. We have used the Partial Least Squares (or Projection on Latent Structures) regression (PLS) to describe relationships between molecular profiles obtained by Randomly Amplified Polymorphic DNA (RAPD), considered as the X variables, and phenotypes, considered as the Y variables. In our examples, we show that RAPD profiles can be correlated with strain phenotypes (e.g., lactis or cremoris phenotypes, diacetyl production capacity, lytic bacteriophage group classification) of lactococcal strains. The PLS regression models which describe these relationships, as well as the data sets used for their calculation, can be used to predict phenotypes of unknown strains using only their RAPD profiles. This kind of analysis opens attractive perspectives for improving the description and for the valorisation of the biodiversity of our microbiological ressources.

AUTEUR(S)
Oriane MATTE-TAILLIEZ, Michel TENENHAUS, Patrick TAILLIEZ

Reçu le 1 mars 1999.    Accepté le 17 septembre 1999.

MOTS-CLÉS
analyse de données multivariée, biodiversité, lactocoque, Randomly Amplified Polymorphic DNA, régression PLS.

KEYWORDS
multivariate data analysis, biodiversity, lactococcus lactis, Randomly Amplified Polymorphic DNA, PLS regression.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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