1)  principal components analysis
主效成分分析
2)  guest-host effect
宾-主效应
3)  main effect
主效应
1.
Results When there was interaction, false results would be found if we estimated diversity only with main effect, which would distort the real meaning of main effect.
目的在重复测量资料的方差分析中,主效应的意义往往被误解。
2.
The conclusion shows that all independent variables two dimensions interaction is not obvious, the title of teacher s technical post has striking effect in “asking for help”, and school type has striking main effects on“fantasy”.
结果表明 :所有自变量的二维交互作用均不显著 ,职称在“求助”因子上有显著的主效应 ,学校类型在“幻想”因子上有显著的主效应。
4)  major gene
主效基因
1.
APPLICATIONS OF BOOROOLA MERINO MAJOR GENE IN SHEEP BREEDING;
布鲁拉美利奴主效基因在绵羊育种中的应用
2.
The subject of the mixed genetic model that is a single identified locus plus polygenes,the breeding objective that includes two correlative traits,some factors such as major gene variance proportion,heritability and genetic correlation which may act on the RSE were synchronously examined to sort out some vital ones which would be controlled to bring into full play in practic.
利用单个已识别主效基因位点加微效多基因的混合遗传模型,在二性状育种目标下探讨基因型选择[Direct Selection of Quantitative Trait Loci(QTL),DSQ]的相对选择效率(Relative Selection Efficiency,RSE),并考察主效基因方差贡献、性状遗传力和遗传相关对RSE的影响,以期找出控制RSE实际应用中的主要影响因素,并最大限度地发挥已识别主效QTL位点在育种中的作用。
3.
This review introduced reproductive characteristics of some high prolific sheep breeds abroad and the discovery,genetic effect,chromosome mapping of relevant major genes in these sheep breeds.
作者就国外一些高繁殖力绵羊品种的繁殖特性以及相关主效基因的发现、遗传效应、定位等研究进展作一综述。
5)  major genes
主效基因
1.
This review introduces bone morphogenetic protein receptor IB (BMPR-IB), bone morphogenetic protein 15 (BMP15 ), and growth differentiation factor 9 (GDF9 ) major genes, and their relationships with high prolificacy in sheep, and application of both BMPR-IB and BMP15 major genes.
综述了绵羊(Ovis aries)高繁殖力主效基因骨形态发生蛋白受体IB(bonemorphogenetic protein receptor IB,BMPR-IB)、骨形态发生蛋白15(bone morphogenetic protein15,BMP15)和生长分化因子9(growth differentiation factor9,GDF9)及其与绵羊高繁殖性能之间的关系以及主效基因BMPR-IB和BMP15的应用。
6)  main factor
主效因素
参考词条
补充资料：主成分分析
主成分分析
principal component analysis

   将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。