小批量稻谷种子蛋白质含量的近红外透射光谱分析

以完整水稻种子为样品,利用近红外透射谷物分析仪对186份批量稻谷进行扫描并测定了蛋白质含量的参比数据。采用多种数学计量学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较,优化得到了小批量水稻种子蛋白质含量测定的近红外定标方程。其定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV)、定标相关系数(RSQ)和交叉验证相关系数(I-VR)分别为0.255 8、0.279 5、0.972 8、0.967 5。研究采用整粒小量样品(5 g)来分析,效果较好,可直接用于育种早世代选择。     

基于改进偏最小二乘法的甜椒可溶性固形物和总酸的近红外光谱检测

以黄色甜椒为研究对象,利用改进偏最小二乘法(MPLS)建立其近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物(SSC)和总酸含量的数学模型。在400~2 500 nm以及400~980 nm+1 108~1 900 nm 2个波长范围内分别建立了甜椒的SSC和总酸质量分数的定标MPLS模型,并用最优模型进行预测。结果表明,最优的预处理是在400~980 nm+1 108~1 900 nm下建立的模型,SSC采用SNV处理的定标模型较好,交互验证相关系数(RCV)、交互验证标准误差(SECV)分别为0.926 9和0.186 2,预测集的相关系数RP和预测标准误差(SEP)分别为0.924 8和0.158 9;总酸则是采用None处理的模型较好,交互验证相关系数(RCV)、交互验证标准误差(SECV)分别为0.868 0和0.012 5,预测集的相关系数RP预测标准误差(SEP)分别为0.903 8和0.011 1。试验结果说明,基于改进偏最小二乘法对甜椒鲜果SSC和总酸含量的近红外漫反射快速无损检测是可行的,近红外光谱与SSC和总酸含量呈显著相关性。     

应用近红外透射光谱法测定水稻种子直链淀粉含量的初步研究

 以124份水稻种子为样本，利用FOSS-Tecator公司的Infratec1255型近红外谷物品质分析仪，对样本进行光谱扫描，并利用化学法测定了直链淀粉含量。借助于近红外定标软件(WinISI)，采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较，得到了小样本量水稻种子直链淀粉含量测定的近红外分析定标数学模型。其定标标准偏差（SEC）、交叉检验标准误差（SECV）和定标决定系数（RSQ）分别为1.489、1.761和0.885。     

甘蓝型油菜脂肪酸组分近红外分析模型构建

对一批芥酸含量接近0、油酸含量在60％～80％的高油酸油菜脂肪酸组分建立近红外分析模型,旨在提高近红外模型用于高油酸油菜的预测性能,为高油酸育种提供快速品种选择手段.169份油菜样品扫描近红外光谱,采用气相色谱法测定脂肪酸组分含量,结合定标技术进行近红外建模.结果显示:油酸、亚油酸、亚麻酸的建模效果较好,定标相关系数RSQ分别为0.957、0.922、0.891,交叉检验和外部检验都具有较高的相关系数(1-VR,RSQ)和较低的标准差(SECV,SEP):1-VR分别为0.8926、0.8542、0.8008;RSQ分别为0.926、0.867、0.855;SECV分别为1.8638、1.5288、0.8672;SEP分别为1.540、1.506、0.725.所建模型可用于油菜高油酸育种早期材料的快速筛选,用于育种实践.     

水稻脂肪含量近红外模型的创建及在航天育种上的应用

利用近红外分析仪,对59份航天水稻种子进行光谱扫描,并用国标化学法对其脂肪含量进行测定.通过近红外定标软件(WinISI III),采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较,建立并优化了水稻脂肪含量测定的近红外分析定标模型,其定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV )和定标决定系数(RSQ)分别为0.0257 、0.0645、0.9939,应用该定标方程可快速测定水稻脂肪含量,对于航天育种稻种资源的快速鉴定及营养品质改良具有重要意义.     

水稻直链淀粉含量近红外模型的创建

利用近红外分析仪,对30份不同直链淀粉含量的水稻品系进行了光谱扫描,并用国标化学法对其直链淀粉含量的参比值进行了测定.通过近红外定标软件(WinISI III),采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较,优化建立了水稻直链淀粉含量测定的近红外分析定标模型.其定标标准偏差(Standard error of calibration, SEC)、交叉检验标准误差(Standard error of cross-validation,SECV)和定标决定系数(Regression squared,RSQ)分别为0.277、1.492和0.979.利用建立的近红外定量分析模型,实现了对水稻航天育种后代材料的快速筛选与鉴定.     

利用近红外光谱法测定玉米籽粒含油量的研究

用近红外光谱(NIRS)分析技术和偏最小二乘法(PLS)建立了玉米籽粒含油量分析数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明,定标集、检验集的预测值与化学测定值间均呈极显著正相关,相关系数分别为0.958和0.957,定标标准差和预测标准差分别为0.757和0.745。利用该技术能测定玉米籽粒含油量。     

水稻籽粒直链淀粉含量非破坏性活体测定方法研究

对533份杂交稻和常规稻材料的糙米和精米直链淀粉含量进行化学分析, 并结合近红外透射光谱数据, 采用改进偏最小二乘法(MPLS)分别建立糙米、精米的直链淀粉含量(AC)预测定标模型, 并对其进行内部和外部验证. 结果表明, 杂交稻糙米及精米模型的定标相关系数(RSQ)分别为0.873和0.922, 常规稻糙米及精米模型的RSQ则分别为0.924和0.939, 定标标准偏差(SEC)分别为1.100,0.956,1.537,1.547; 内部交叉验证预测值和真实值之间的RSQ分别为0.866,0.901,0.892和0.921, 外部验证的RSQ分别为0.9506,0.9352,0.9116,0.9180, 所建模型的相关性较高, 预测值与真实值之间的误差小. 常规稻模型可应用于大量育种材料快速、无损的早代筛选, 杂交稻模型可用于新组合直链淀粉含量的快速鉴定, 促进稻米品质改良, 提高育种效率.     

近红外光谱法非破坏性测定绿豆籽粒粗蛋白质含量的研究

为了找到一种快速、简单的测定绿豆品质的方法,利用瑞典波通(Perten)公司生产的DA7200二极管阵列近红外光谱仪,以来自我国绿豆主产区的77份绿豆资源为试验材料,对样品进行光谱扫描,并测定了直链淀粉含量的参比数据。结果表明:定标集和检验集样品的蛋白质含量预测值与化学测定值之间均呈极显著的正相关,相关系数分别为0.977 2和0.963 1;所建定标模型具有较高的预测精度。本研究利用近红外光谱仪对完整绿豆粗蛋白质的分析,可直接用于育种材料选择以及突变体筛选和种质资源的评价等研究。     

近红外光谱法快速测定山核桃品质性状的研究

本试验对近红外光谱技术预测山核桃中粗脂肪和蛋白质含量进行了定标方程研究.定标就是建立常法测定值与近红外光谱值之间的相关关系.山核桃中的粗脂肪用索式抽提法进行测定,蛋白质用凯氏定氮法测定,用近红外光谱仪收集样品的光谱数据,用多元线性回归法建立经典法测定值与光谱值之间的相关关系.定标结果表明,粗脂肪的相关系数高达0.99,变异系数为0.83,经检验测试证明其定标方程具有良好的预测性能,因此近红外光谱技术可用于日常快速准确地测定山核桃中粗脂肪含量.     

水稻品种直链淀粉含量、糊化温度和蛋白质含量的稳定性分析

 利用AMMI模型对18个水稻品种的直链淀粉含量（AC）、糊化温度（GT）和蛋白质含量（PC）进行两年三点的稳定性分析，并以AC、GT和PC的表型值及相应的稳定性参数（Di）为性状指标，对供试品种进行聚类分析和评价。结果表明，稻米AC、GT和PC在不同品种和环境间的差异以及G×E互作效应都达到极显著水平（P<0.01）；3项品质性状的稳定性随品种不同而变化较大（0.15≤Di≤2.68），AC、GT和PC稳定性都高的品种仅有W002；综合考虑AC、GT和PC等3项品质性状的表现、稳定性、产量水平等因素，W002、广陵香粳、早丰九号和南京16号等品种可作为育种亲本，以改良水稻品种食味品质及其稳定性。     

水稻蛋白质近红外定量模型的创建及在育种中的应用

【目的】研究利用近红外光谱分析法定量分析水稻完整籽粒粗蛋白含量的可行性，初步探讨水稻杂种后代蛋白质含量的分离和变异，以期为水稻的营养品质育种提供参考依据，提高育种效率。【方法】收集蛋白质含量变幅（5.90%～14.50%）较大的191份代表性水稻样品,采用偏最小二乘（PLS）法建立糙米粗蛋白预测的校正模型。【结果】通过比较光谱预处理方法在不同谱区的处理效果：采用一阶导数＋矢量标准化预处理、谱区为 11 998.9cm-1～5 449.8 cm-1和4 601.3 cm-1～4 246.5 cm-1建立校正模型的检验和预测效果最佳，糙米蛋白质的近红外测定值和化学测定值之间有较高的相关性和较低的误差；其决定系数为0.9886，相对标准偏差RSD为0.021，各项误差均在0.4以下。此外，利用该模型快速无破损的测定了水稻蛋白质育种的20个杂交组合的205个F2代单株，203个单株的马氏距离值在0.3以下，达到了试验精度的要求，分析结果表明：F2代群体单株间粗蛋白含量表现出广泛的变异，大部分单株蛋白质含量介于双亲之间，出现了超高亲和超低亲的单株，最高蛋白质含量达到15.3%。【结论】利用建立的各类误差较小近红外定量分析模型，实现了对育种亲本和中间育种材料的筛选鉴定；说明了通过蛋白质含量高的稻种资源与农艺性状优良的水稻品种杂交，低世代借助近红外分析技术辅助测定蛋白质含量可能是水稻高蛋白质育种的一条有效途径。     

Analysis on Stability of AC, GT and PC in Rice Varieties (Orzya sativa L.)

The investigation of rice varieties stability for amylose content (AC), gelatinization temperature (GT) and protein content (PC) was carried out using additive main effects and multiplicative interaction (AMMI) model in three locations and two years. Eighteen tested varieties were further clustered and evaluated based on the phenotypic values of three quality traits and their Di values from the AMMI analysis. The results showed that the genotype by environment interactions, the differences of phenotype and stability of AC, GT and PC among different genotypes and environments were all significant at 1% level. Also, only one variety, W002, had high stability for all the three quality traits. Additionally, in consideration with the phenotype of AC, GT and PC, and their stability in rice varieties, etc., four rice varieties, W002, Zaofeng 9,Guangling Xiangjing and Nanjing16, could be also applied as breeding parents to improve eating quality and stability of rice.     

基于深度学习的水稻表型特征提取和穗质量预测研究

水稻产量与水稻穗数和穗质量密切相关,精确预测水稻产量可以加快育种速度。以盆栽水稻为研究对象,首先利用可见光图像结合图像处理技术进行特征提取,获取整株水稻的51个表型特征。结合深度学习,运用Faster R CNN卷积神经网络训练模型对水稻穗数进行检测,同时使用SegNet网络框架训练得到的模型对水稻稻穗进行分割,得到水稻穗部的二值图像,结合图像处理技术提取穗部的33个表型特征数据。提取了颜色、形态、纹理共85个表型参数,对所有85个数据进行归一化处理,将归一化的85个表型数据与稻穗鲜质量、干质量进行逐步线性回归,挑选相关性高的特征数据。分别使用穗数和33个特征穗部、51个特征整株、所有85个特征中相关性高的特征数据构建盆栽水稻稻穗鲜质量、干质量的预测模型,最后根据模型的决定系数R2、平均相对误差（MAPE）和相对误差绝对值的标准差（SAPE）挑选最优预测模型。预测结果表明穗部特征预测效果最好,其中效果最好的模型鲜质量、干质量预测值与真实值的决定系数R2分别达到0.787±0.051和0.840±0.054。     

Discussion on strategy of grain quality improvement for super high yielding japonica rice in Northeast China

japonica rice is mainly distributed in Northeast China and accounts for 44.6% of the total cultivated area of japonica rice in China. The comprehensive using of inter-subspecies heterosis is the main breeding mode of super japonica rice varieties in this region. Improving rice quality at relative high yielding level is the current research focus. Performing crosses between indica and japonica lines allows for the recombination of regulatory genes and genetic backgrounds, leading to complicated genetic rice quality characteristics, which can be used to explore patterns of quality improvement. In the present study, we utilize recombinant inbred lines(RILs) derived from indica-japonica hybridization to analyze the effect factors of rice quality derived from genetic factors, which contain both regulatory genes concerning rice quality and genetic backgrounds' random introduction frequency coming from indica(Di value), and the improvement strategy was further discussed. The regulatory genes involved in amylase content(Wx) and nitrogen utilization efficiency(NRT1.1B) were the major factors affecting the amylose content(AC) and protein content(PC) in RILs, respectively. Both the Di value and the major grain width gene(GS5) had regulatory effects on milled rice width(MRW) in RILs, and their interaction explained the major variance of MRW in the RILs. With the mediation of MRW and chalkiness degree(C), Di value had a further impact on head rice rate(HR), which was relatively poor when the Di value was over 40%. In Northeast China, the Di value should be lowered by backcrossing or multiple crosses during the breeding of indica-japonica hybridization to maintain the whole better HR and further to emphasize the use of favorable genes in individual selection.     

用近红外反射光谱测定小样本糙米粉的品质性状

比较了用近红外反射光谱（NIRS）技术直接测定约0.5g糙米粉和约3g精米粉样本的表观直链淀粉含量(AAC)、糊化温度（碱消值）和蛋白质含量的效果。结果发现,用精米粉和糙米粉样本测定蛋白质含量均有很好效果,建模时标准误很小而决定系数高,校正标准误（SEC）、检验工作标准误（SEP）、校正决定系数（R#+2）以及检验决定系数（RSQ）依次分别为0.11和0.19,0.20和0.21,0.995和0.932以及0.99和0.91。在建立AAC回归方程时,小样本糙米粉要比精米粉差一些,前者的SEC、SEP、R#+2和RSQ分别为0.933、2.07、0.927、和0.65,而用精米粉时依次为0.426、0.91、0.985和0.93。用小样本糙米粉测定糊化温度（碱消值）时,SEC、SEP、R#+2和RSQ分别为0.349、0.48、0.827和0.74,而用精米粉时依次为0.224、0.36、0.949和0.84。在对水稻育种过程中用小样本糙米粉进行稻米品质的NIRS测定作了讨论。     

安徽优质稻米食味与理化品质的相关性研究

以2006年安徽省各地推广种植的优质米品种为材料,进行稻米品质的理化指标与食味间的典型相关性分析.结果表明,籼稻的直链淀粉含量、胶稠度、碱消值和蛋白质含量4个理化指标与食味构成因子间的相关系数达到极显著水平,构成的线性组合已包含了原有变量全部信息的80.8%.籼稻的蒸煮、营养品质与食味构成因子之间的相关主要是蛋白质含量、碱消值与冷饭柔软性之间的相关.粳稻食味构成因子与长宽比、垩白度、透明度、碱消值、胶稠度、直链淀粉和蛋白质含量等几个理化指标间的相关系数达到极显著水平,构成的线性组合已包含了原有变量全部信息的76.3%.粳稻的外观、蒸煮、营养品质与食味构成因子之间的相关主要是透明度、长宽比和碱消值与冷饭柔软性之间的相关.并对食味与理化品质性状进行回归分析,建立回归方程.     

不同生态条件对云南和韩国粳稻品质及RVA谱特性的影响(英文)

[目的]该研究旨在研究云南高原粳稻和韩国粳稻在云南不同环境条件下稻米品质的变化特点。[方法]以10个云南粳稻和6个韩国粳稻品种为材料,研究了不同生态条件对云南和韩国粳稻主要品质及RVA谱特性的影响。[结果]云南和韩国粳稻各指标的变异系数均以消减值最大。云南粳稻的粒长、垩白率、直链淀粉含量、蛋白质含量、碱消值、最终黏度、消减值和峰值时间的变异系数明显大于韩国粳稻,而其他品质指标则相反。随海拔升高,云南粳稻的粒长、粒宽、长宽比、精白度、直链淀粉含量、碱消值、最终黏度和回复值及韩国粳稻的粒长、粒宽、精白度、蛋白质含量、最高黏度、热浆黏度和崩解值明显降低,而云南粳稻的垩白率、蛋白质含量、热浆黏度和峰值时间及韩国粳稻的长宽比、直链淀粉含量、碱消值、消减值和回复值明显升高,但韩国粳稻的垩白率无明显变化。云南粳稻的最高黏度、崩解值和糊化温度及韩国粳稻的糊化温度随海拔升高呈先降后升趋势,而云南粳稻的消减值及韩国粳稻的最终黏度和峰值时间则表现相反趋势。[结论]该研究为云南高原粳稻的品质育种提供理论依据。     

旱作水稻品质性状分析

以19份粳稻和22份籼稻为材料,研究全程旱作对水稻品质的影响.结果表明:(1) 旱作粳稻直链淀粉含量与胶稠度呈显著性负相关,旱作籼稻直链淀粉含量与其它品质性状间相关系数没有达到显著水平.(2)综合多元回归分析和主成分分析,旱作粳稻外观品质(垩白率X4、透明度X6和垩白度X5)、蒸煮品质(碱消值X7、胶稠度X8)和营养品质(粗蛋白X10)与稻米理化品质关系密切,回归方程为Y=1.485X4-0.228X5 0.710X6 35.234X7 2.646X8 0.233X10-89.552(R2＝0.934**);旱作籼稻碱消值(X7)、整精米率(X3)和粗蛋白(X10)与稻米理化品质关系密切,回归方程为Y=0.966X3 59.683X7 0.149X10-37.972(R2=0.503*).初步建立旱作水稻品质评判方式.