基于近红外光谱法的花生籽仁中蔗糖含量的测定

对72份国内外优质食用花生种质资源进行花生籽仁蔗糖含量的化学测定,利用瑞典波通DA7200型近红外分析仪采集近红外光谱,采用偏最小二乘法(Modified PLS)建立近红外光谱定标模型,以寻找花生籽仁蔗糖含量的快速测定方法。研究结果表明:所建模型中蔗糖含量的定标决定系数为0.822,定标标准误差为0.386,决定系数较高,误差较小,表明该模型代替化学分析进行花生籽仁蔗糖含量的测定是可行的。     

基于近红外漫反射光谱法的大豆粗蛋白和粗脂肪含量的快速检测

为满足大豆品质育种快速筛选的需求,本文详细探讨了利用近红外漫反射光谱法对大豆粗蛋白和粗脂肪含量实现快速测定的可行性。采用凯氏定氮法和索氏抽提法测定了120份大豆粗蛋白和粗脂肪的含量,分别采集大豆整粒和粉末两种状态的近红外光谱,然后运用化学计量学方法PLS建立近红外光谱与化学值之间的关系模型。其中粉末大豆样品建立的粗蛋白校正模型的决定系数R^2为0.978 7,校正标准误差RMSECV为0.003 8,该模型对24份待测样品进行测定的预测标准误差RMSEP为0.002 84;粗脂肪校正模型的R^2为0.934 1,RMSECV为0.003 69,RMSEP为0.003 53。整粒大豆建立的粗蛋白校正模型的R^2为0.872 4,RMSECV为0.009 07,RMSEP为0.007 49;粗脂肪校正模型的R^2为0.876 5,RMSECV为0.005 08,RMSEP为0.004 66。对比发现,建模样品的状态对近红外模型的预测性能有重要影响,样品在粉末状态下建立的粗蛋白和粗脂肪近红外模型的预测效果更好。另一方面,由于整粒样品建立的近红外模型的R^2均在0.87以上,因此当样品量较少没有足够样品可用于粉碎时,该模型可以满足对整粒大豆品质进行粗测的需求。该结果对大豆育种早代筛选工作具有重要意义。     

利用近红外无损检测技术测定水稻土全氮含量的研究

探讨了利用近红外光谱法测定水稻土全氮含量的可行性,利用Nicolet公司生产的傅里叶变换近红外透射光谱仪测定129个水稻土样品的近红外光谱值,通过几种不同的光谱前处理,采用偏最小二乘回归(PLSR)法把测得的水稻土光谱值与实验室法测得的全氮数值拟合建立定标模型,经分析得出利用标准化处理的光谱数据与全氮含量之间建立的模型稳定性最好,模型相关参数为:预测标准差SEP=0.010 9,校正相关系数RCAL=0.98,内部交叉验证相关系数RVAL=0.86,校正标准差SEE=0.031 6。结果表明:近红外法测定结果与常规方法具有很好的相关性,可以快速、无损、准确地测定水稻土全氮含量。     

马铃薯块茎钾含量近红外模型的建立

为了快速测定马铃薯块茎中的钾含量这一品质性状,从而缩短育种时间,本研究使用InfraXact Lab型近红外分析仪测定马铃薯样品的近红外光谱值,并用常规化学分析方法测定马铃薯样品的含钾量,将这二者拟合建立定标模型。结果表明:钾含量定标方程的SECV值为0.072,而1-VR值为0.881,较接近1,钾含量的验证参数SEP(C)值为0.080,RSQ值为0.866,证明定标的预测能力较好,可以用其进行马铃薯育种材料钾含量的粗略测定。     

近红外光谱法快速测定苎麻粗蛋白含量

文中探讨了应用近红外光谱仪测定苎麻粗蛋白的可行性。以50个样品组成校正集,采用偏最小二乘法(PLS)建立了近红外光谱信息与粗蛋白含量的校正模型,该模型的相关系数为0.98。用该模型对10个样品的粗蛋白进行预测,结果表明,苎麻粗蛋白含量的化学测定值与近红外光谱模型预测值之间存在较好的相关性,预测值与化学值之间的平均相对误差为3.54%。可见,用近红外光谱分析建立苎麻粗蛋白预测模型并测定苎麻粗蛋白含量是可行的。     

基于近红外技术的苎麻叶半纤维素、纤维素、木质素及Cd含量快速测定

为了快速、高效、准确地测定苎麻叶中半纤维素、纤维素、木质素和Cd含量,研究采用近红外光谱技术的扫描光谱结合苎麻叶半纤维素、纤维素、木质素和Cd含量的化学测定值,基于化学定量学方法,采用定量偏最小二乘分析法(QPLS),运用不同预处理方法和化学计量学方法建立校正模型,对比各模型性能参数,筛选出最优定标模型并用检验集对模型进行验证。结果表明:纤维素、半纤维素、木质素和Cd建立模型相关系数分别为0. 9838、0. 9810、0. 9882、0. 9874。半纤维素绝对误差均在1以下,误差较小;Cd的预测值和化学值的绝对误差在0. 04以下,误差小,故可选择该模型对苎麻叶半纤维素和Cd含量进行快速准确预测。     

苎麻纤维素含量近红外预测模型的建立与探讨

本文旨在探讨用近红外光谱技术建立预测模型快速测定苎麻中纤维紊含量的可行性.以80个样品组成校正集采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与纤维素含量之间的定量预测模型,该模型的相关系数为0.9726.利用该模型对22个样品的纤维素进行预测,预测值与化学测定值之间的平均相对误差为1.17%.结果表明,利用近红外光谱技术建立预测模型可以快速测定苎麻纤维素含量,对苎麻育种和优质资源的筛选利用具有重大意义.     

应用近红外光谱法测定苎麻粗纤维含量

以66份苎麻材料为检测对象,常规化学方法测定苎麻粗纤维含量,应用近红外光谱技术采集其光谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立了苎麻粗纤维含量的校正模型,该模型的相关系数为0.97,标准偏差为0.78。用16个验证集对所建模型预测效果进行外部检验,预测值与化学值之间存在较好的相关性,其相关系数为0.92,表明近红外光谱法用于苎麻粗纤维含量测定是可行的。     

人工提高大豆水分近红外活度研究

在建立大豆水分定标模型过程中,样品收集的难度非常大,此研究目的是为定标样品创建一个简捷、有效的收集方法.首先对大豆主要成分蛋白质、脂肪、纤维素等与水分之间的关系进行分析,了解大豆中蛋白分子与水分子的结合原理.其次采用加水润湿大豆的方法,得到了有一定水分含量梯度的均匀分布样品.最后利用此样品进行近红外定标,定标结果预测集决定系数达到0.992,标准误差仅为0.082.结果表明:经人为加湿水分与种子自然水分有同等的近红外活度.因此,可以采用以人为加湿水分的方法进行大豆水分定标样品收集.     

绿茶茶多酚含量近红外光谱快速无损检测方法研究

应用现代近红外光谱分析技术,对156份绿茶样品直接进行光谱扫描,采用偏最小二乘法（PLS）建立了茶多酚含量的定标模型,并讨论了不同的散射处理、导数处理和平滑处理等光谱预处理方法对模型的影响,最后对最优模型的预测性能进行了验证。原始光谱在经过多元散射校正、二阶导数和8点平滑光谱预处理下的模型较优,其定标标准差（SEC）为1．33％,定标相关系数（RC）为0．932,预测标准差（SEP）为1．61％,预测相关系数（RV）为0．913,预测偏差（Bias）仅为0．375％。结果表明,应用近红外光谱法可以实现绿茶中茶多酚含量的快速无损检测,建立的定标模型能够达到实际应用中的精度要求。     

利用近红外技术预测向日葵籽仁品质性状

为实现向日葵育种材料的品质性状快速预测，选取154份向日葵籽仁样品，结合化学测定值和近红外光谱，利用化学计量学手段建立向日葵籽仁品质指标的近红外模型，评估其在向日葵籽仁粗蛋白、粗脂肪、油酸、亚油酸等重要品质性状测定中的可行性。结果表明，改进偏最小二乘法建模效果最佳，其粗脂肪、粗蛋白、油酸、亚油酸、饱和脂肪酸及不饱和脂肪酸的定标相关系数分别为0.975、0.950、0.973、0.951和0.913，交叉验证相关系数分别 为0.969、0.939、0.915、0.927和0.711。用检验集对模型进行验证，粗脂肪、蛋白质、油酸、亚油酸、饱和及不饱和脂肪酸的外部检验相关系数（R2）分别为0.959、0.950、0.937、0.906和0.930。本研究建立的模型质量较高，能够满足向日葵籽仁品质成分的快速测定，可为向日葵品质育种前期大量、快速的筛选提供技术支持。     

近红外透射光谱法(NITS)分析大豆品质的研究

为了研究大豆品质性状的快速测定方法,以我国东北部四省区572份大豆样品为材料,采用近红外透射(NITS)技术非破坏性测定大豆的粗蛋白质、粗脂肪含量.调选出的校正集样品经实验室常规分析测定,建立其吸收光谱与化学成分间的关系模型,校正并优化原有测定方程.校正方程经预测获得了较高的预测集决定系数0.9757(蛋白质)、0.9549(脂肪)和较低的标准误差2.18(蛋白质)、0.88(脂肪).结果表明近红外透射光谱技术可广泛应用于大豆品种品质普查、大豆品质育种材料筛选和商品大豆质量分类分级.本研究试验用样品数量多、来源分布均匀、品种信息丰富,因此,所建立的近红外透射预测模型适用范围广.     

主成分分析在大豆抗旱性评价上的应用

以收获期10项指标的相对抗旱系数为基础,应用主成分分析方法对黑龙江省202份大豆基因型进行抗旱性评价研究.结果表明,这些参试材料在抗旱性上存在广泛的遗传变异,根据主成分分析得到的综合评价指标,可划分为5个不同抗旱等级.进一步的分析表明,干旱处理下株粒重、一粒荚率、三粒荚率以及它们的抗旱系数与大豆种质的抗旱性紧密相关,可作为大豆基因型抗旱性筛选的有效指标.其中,相对株粒重和相对三粒荚率随着抗旱性的提高而显著增加,相对一粒荚率则与之相反.同时,揭示出抗旱性强大豆基因型往往具有较低的产量潜力,而对干旱敏感的大豆基因型则表现出较高的产量潜力,表明大豆基因型抗旱性与产量之间并不存在对应关系,在大豆抗旱育种上应区别加以利用.     

Pod Dehiscence in Relation to Chemical Components of Pod Shell in Soybean

Abstract

The relationship between chemical components of pod shell and pod dehiscence was investigated using 25 soybean cultivars; 16 with easily dehiscing pods (susceptible cultivars) and 9 with hardly dehiscing pods (resistant cultivars). After air-drying for about three weeks, the pod shells were ground and analyzed for the contents of neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), acid detergent lignin (ADL), hemi-cellulose (HCe), cellulose (Ce), uronic acid and calcium. The correlation of the contents of chemical components with the percentage of pod dehiscence (%PD) was examined by principal component analysis. The first principal ingredient score was given by the formula; score = – 0.421[ADF] – 0.038[ADL] + 0.821[HCe] – 0.382[Ce] + 20.556, where, [ADF], [ADL], [HCe] and [Ce] are percentage of each component in dried pod shell. This score gave an eigenvalue of 30.2 and contribution rate of 97.1%, and the score was higher in the susceptible cultivars than in the resistant cultivars on the average. The multiple regression analysis of the relationship between %PD and the content of chemical components also showed that %PD was best predicted by the regression equation with two chemical components, [HCe] and [Ce]. Water retention capacity and cellulose crystallinity of the pod shell were less different between the susceptible and resistant cultivars. The results in this study suggested that the chemical analysis of dry pod shell may provide useful information on breeding and selection of the resistant cultivars.     

不同辐射剂量下秀珍菇营养价值效应的主成分分析

应用多元统计成分分析法,对不同辐射剂量下秀珍菇蛋白质营养价值的6个主要营养指标进行相关及主成分分析。结果表明：化学评分与氨基酸评分呈极显著正相关,与必需氨基酸指数、生物价和氨基酸比值系数分呈显著正相关。氨基酸评分与必需氨基酸指数和生物价呈极显著正相关,与氨基酸比值系数分呈显著正相关。必需氨基酸指数与生物价呈极显著正相关。主成分分析显示,可将原6个营养指标综合为2个主成分,其累积贡献率可达98.28％。根据主成分对原性状的综合能力进行营养价值分析,2个主成分可分别解释为氨基酸评分和化学评分效应因子及营养指数     

福建茶树种质资源的茶籽油脂肪酸组成分析

采用气相色谱法（GC）分析了福建42份茶树〔Camellia sinensis (L.) O. Kuntze〕种质资源的茶籽油脂肪酸组成,结果表明,饱和脂肪酸（SFA）的平均含量为20.59%,单不饱和脂肪酸（MUFA）为50.57%,多不饱和脂肪酸（PUFA）为28.11%;发现茶籽油中含有二十二碳六烯酸（DHA）,平均含量为0.11%;参试材料中优良品种茶籽油的脂肪酸组成优于地方品种。选取了11种含量较高或特异成分进行主成分分析,其中硬脂酸、花生酸、棕榈酸和DHA等是构成茶籽油的重要或特征脂肪酸。茶籽油是富含油酸、亚油酸,低芥酸和反式脂肪酸的高品质油脂,具有开发高级食用油脂的潜在价值。     

基于多元素和脂肪酸指纹特征的中国北方大豆产地鉴别研究

为探讨数据融合技术用于邻近区域大豆产地鉴别的可行性,在黑龙江省农垦九三管理局和绥化地区采集216份大豆样品,测定镁（Mg）、铝（Al）、磷（P）等13种矿物质元素含量和棕榈酸、硬脂酸、油酸等5种脂肪酸含量。分别利用矿物质元素、脂肪酸、数据级融合和特征级融合数据建立4种核函数的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）模型。通过网格搜索算法结合五折交叉验证进行参数优化后,模型识别准确率分别提升至90.77%、92.31%、89.23%、95.38%。结果表明,特征级数据融合技术对邻近区域大豆产地鉴别效果显著,优于其他三种数据识别技术。采用特征级数据融合技术建立支持向量机产地鉴别模型,能够对邻近区域大豆产地进行准确、有效的区分,为地理标志产品保护技术提供了新的研究方向。     

生殖生长期遮阴对大豆脂肪酸积累动态的影响

大豆脂肪酸组分及配比影响大豆油脂的营养价值和贮运加工环节,是决定大豆油脂品质的最重要因素.尽管品种的遗传特性决定着脂肪酸各组分含量高低,生态环境通过影响脂肪酸的积累动态,同样影响着脂肪酸的含量.以品质不同的3个大豆品种(系)为材料,研究了生长生殖期遮阴对大豆籽粒发育过程脂肪酸各组分积累动态的影响.遮阴显著降低了黑农35和垦农18成熟籽粒内的棕榈酸和硬脂酸的含量(降幅达1.51%),并显著升高了亚油酸的含量(升幅达2.02%);与此相反,遮阴升高了海339大豆成熟籽粒内棕榈酸和硬脂酸含量(升幅达1.01%),并显著降低了亚油酸含量(降幅达2.63%).与对照相比,遮阴升高了海339大豆成熟籽粒内油酸含量(升幅达2.01%),但降低了黑农35成熟籽粒内油酸含量(降幅达1.72%),对垦农18成熟籽粒内油酸含量无影响.遮荫对大豆各脂肪酸组分含量动态的影响,因大豆品质和脂肪酸组分的不同而各异.开花后30 d是遮阴影响大豆籽粒内各脂肪酸组分积累的关键期,表明大豆群体过早郁闭将影响到大豆脂肪酸的品质,应根据不同品质大豆脂肪酸积累的生理特性确定合理的群体栽培管理措施.