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。     

近红外光谱技术在苎麻壳木质纤维组分及镉含量测定上的使用

苎麻壳是原麻剥制后残留的表皮层,有重要的用途。为高效准确测定苎麻壳中木质纤维素组分和重金属镉含量,提高苎麻壳的利用效率,研究将近红外光谱技术与苎麻壳木质纤维素组分、镉(Cd)含量化学测定值相结合,采用定量偏最小二乘法(QPLS),运用不同的预处理和化学计量学方法建立了苎麻壳的校正模型,验证并筛选出最佳模型。结果表明:苎麻壳半纤维素、木质素、纤维素和Cd含量用散射校正预处理方法最佳,相关系数分别为0.9817、0.9864、0.9966、0.9922;果胶用中心化光谱预处理最佳,相关系数为0.9989。果胶、半纤维素、木质素、纤维素和Cd含量预测模型分别为y=0.9977x+0.0074,y=0.964x+0.3654,y=0.9936x+0.1767,y=0.9932x+0.3056,y=0.9851x+0.039。果胶、Cd、半纤维素的预测值和化学值的绝对误差分别在0.06、0.09、0.50左右,误差小,故可以选择该模型对苎麻的果胶、半纤维素和Cd含量等进行快速准确预测。     

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。     

无效变量消除法在油菜籽芥酸近红外无损速测中的应用

探索改善油菜籽芥酸近红外预测模型准确度与精密度的方法,利用无效变量消除法(UVE),对135个油菜籽样品近红外光谱信号进行筛选,并利用筛选后的光谱对油菜籽芥酸含量进行偏最小二乘法交叉验证。结果表明,UVE法筛选变量后建立的芥酸校正模型对未知样品预测结果的准确度和速度显著优于全波长参与建立的芥酸校正模型。散射校正加一阶导数对光谱预处理,UVE法筛选变量,偏最小二乘法交叉验证建立的校正模型效果最好,其预测值与标准值的相关系数R达到0.92,交叉验证预测均方差为2.2。因此,用UVE进行波长选择后建立的近红外模型,能准确快速地对油菜籽芥酸含量进行定量分析。     

傅里叶变换近红外光谱技术测定完整油菜籽中芥酸和硫甙含量

利用傅里叶变换漫反射近红外光谱技术和大量代表性油菜籽标准样品建立完整油菜籽中芥酸、硫甙测定模型,内部交叉法和外部检验集样品对模型验证结果表明:芥酸、硫甙模型复相关系数分别为0.9618和0.9785,内部验证均方差(RMSECV)分别为1.97和5.16.用所建模型对油菜籽样品芥酸、硫甙测定结果与国家和国际标准方法测定结果基本一致,建立的近红外分析模型能够满足油菜育种中对初级世代材料芥酸、硫甙含量的快速测定筛选要求.     

高油玉米群体油分、蛋白质和淀粉含量近红外分析模型的构建

以BHO高油玉米F2∶3家系为材料,应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),建立了测定高油玉米子粒的油分、蛋白质和淀粉含量的近红外校正模型。预处理分别采用一阶导数 矢量归一化、一阶导数 多元散射校正及直线相减等方法,主成分维数分别为5、9、9。验证分析表明,所建立的油分、蛋白质和淀粉含量的校正模型的校正和预测效果最好,其校正决定系数(R2cal)分别为0.950、0.973、0.976,交叉验证决定系数(R2cv)和外部验证决定系数(R2val)在0.918～0.948,各项误差(RMSEE、RMSECV、RMSEP)在0.305%～0.721%。结果表明,所建立的高油玉米完整子粒品质性状三成分模型的准确度和精确度均较高,可以满足高油玉米群体大量样品无损品质分析的需要。     

近红外光谱法快速测定苎麻果胶含量的研究与探讨

本文旨在探讨应用近红外光谱法快速测定苎麻中果胶含量的可行性.对62个苎麻样品进行近红外光谱扫描及果胶含量的测定,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与果胶含量的校正模型,该模型的相关系数为0.904.利用该模型对16个验证集样品进行果胶含量的预测,预测标准差为0.21.结果表明,该方法用于快速测定苎麻果胶含量是可行的.     

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。     

基于近红外技术的苎麻麻骨化学成分含量测定

为了更好地推动苎麻产业发展、更好地利用好苎麻副产物麻骨,快速、高效、准确的获得麻骨化学成分越发重要。试验利用近红外光谱技术分析苎麻麻骨化学成分,以化学测定值为对照,采用定量偏最小二乘分析法,建立苎麻麻骨化学成分含量模型。结果表明,建立的苎麻麻骨化学成分预测模型各成分相关系数较高,果胶、半纤维素、木质素和纤维素相关系数分别达到了0.9937、0.9772、0.9850和0.9916,分辨度在6.63~12.71之间。苎麻麻骨化学成分含量模型对果胶、半纤维素、木质素及纤维素含量的预测绝对误差分别在-0.25%~0.015%、-0.845%~0.155%、-4.735%~2.895%和-2.835%~4.08%之间,预测值与化学测定值误差在可接受范围内,故该模型可初步用于苎麻麻骨化学成分含量的测定。     

玉米秸秆的酶法降解机理研究

玉米秸秆是一种廉价的可再生资源。简要地介绍了玉米秸秆的化学组成与结构,阐述了纤维素酶、半纤维素酶、木质素酶的酶系组成及产生菌株,酶法降解机理和应用。     

Cell morphology and chemical characteristics of corn stover fractions

This paper investigated cell morphology, chemical components, lignin distribution and inorganic elements distribution of corn stover fractions. Corn stover fractions, classified as stalk rind, stalk pith and leaf, had different tissues, cell morphology and chemical compositions. Corn stalk rind had good fiber morphological characteristics for papermaking, while stalk pith, having short fibers and high contents of parenchyma and vessel, was not suitable for papermaking. Stalk rind had the highest lignin and cellulose content but the lowest hemicellulose content among all the fractions. The major ash-forming elements in corn stover fractions were potassium, chlorine, silica, calcium, magnesium and sulfur. Potassium and chlorine took more than 86% of total inorganic elements in stalk rind while silica content was much higher in leaf and stalk pith than that in stalk rind. Perivascular sclerenchyma and subepidermal sclerenchyma of stalk rind were more lignified than the other tissues. The highest lignin concentration existed in cell middle lamella and corner. All corn stover fractions could be good biorefinery feedstock based on their main chemical compositions, though they are obviously heterogeneous in aspects of cell morphology and chemical characteristics.     

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。     

基于水分、全氮量和粗纤维含量的茶鲜叶原料质量近红外评价方法

通过交叉验证和偏最小二乘法（PLS）方法,建立了茶鲜叶的近红外光谱（NIRS）与其含水量、粗纤维总量和全氮量之间相关性模型。当主成分数为7时,3个指标的R值分别为0.92、0.86和0.90;交互验证均方根方差（RMSECV）分别为0.769、0.332和0.742。提出了基于鲜叶含水量、粗纤维总量和全氮量的茶鲜叶原料的质量系数方程,得出了鲜叶的质量系数。鲜叶质量系数越大,其质量越高。本文开发了一种基于NIRS技术评价茶鲜叶原料质量的新方法。     

近红外反射光谱测定玉米完整子粒蛋白质和淀粉含量的校正模型

以玉米完整子粒为实验材料,采用偏最小二乘回归法建立近红外反射光谱测定其蛋白质和淀粉含量的数学模型,光谱预处理结果表明采用矢量归一化和一阶导数+多元散射校正分别建立蛋白质含量和淀粉含量的校正模型效果最佳,外部验证结果证明校正后模型预测结果与化学值之间的相关系数分别达到0.946 9和0.924 0。     

Evaluation of grape stalks as a bioresource

The compositional characteristics of grape stalk in terms of lignin, sugars, ash, extractives and tannins contents were established. The biomass composition of grape stalk is 34% lignin, 36% cellulose, 24% hemicellulose and 6% tannins. The tannins, analysed by solution ¹³C NMR, were essentially of procyanidin type and the dichloromethane extractives fraction, characterized by GC-MS, was mainly composed of fatty acids. Different processes for the pretreatment of grape stalk were compared. Due to the high content of lignin and tannins, dilute sulfuric acid and ethanol organosolv pretreatments resulted in a low degree of delignification. However, a wet oxidation process permitted a significant reduction of the Klason lignin content of the pulp with a good carbohydrate recovery and improved enzymatic digestibility.     

蔗茎机械强度精准评价及机制解析

倒伏是限制我国糖料蔗生产的核心问题之一。茎秆机械强度是决定蔗茎抗倒伏性能的重要性状,由于缺乏精准评价甘蔗机械强度的有效方法,甘蔗抗倒伏研究进展严重受阻。本研究针对甘蔗倒伏、折断的问题,分别建立一套基于穿刺力和折断力的蔗茎力学表型测定方法,对117份甘蔗品系蔗茎机械强度精准评价,并对茎秆抗倒伏差异品种（‘桂糖42号’和‘柳城05-136号’）的茎秆生物学特性和细胞壁成分进行分析,探究蔗茎机械强度形成的生物学机制。结果显示：（1）各力学参数在不同试验小区间呈极显著正相关关系（P<0.001）,茎秆力学性状测定对甘蔗自然群体茎秆的评价具有可靠性与准确性;（2）甘蔗成熟节间的穿刺力与未成熟节间的折断力呈极显著正相关（P<0.001）,暗示成熟节间与柔嫩节间力学性状存在内在联系;（3）‘桂糖42号’蔗茎穿刺力显著高于‘柳城05-136号’,尤其中部节间差异达最大化,但二者茎髓穿刺力无显著差异,表明蔗茎穿刺力大小取决于茎皮组织,与髓无关;（4）分析茎皮组织细胞壁成分,发现‘桂糖42号’的纤维素、半纤维素和木质素含量均显著高于‘柳城05-136号’,其中纤维素含量与穿刺力呈极显著正相关（r=0.925,P<0.001）,半纤维素和木质素与穿刺力无显著相关性,表明茎皮纤维素含量是决定茎秆机械强度的内在因素。因此,本研究针对甘蔗生产中“茎倒”和“茎折”的生物学问题,在建立蔗茎机械强度精准评价体系的基础上,初步探究了甘蔗不同品种、节间茎秆机械强度的变化规律,并揭示了其内在决定机制。该研究方法及结果可为甘蔗抗倒伏优良品种选育提供参考。     

不同生育期橡胶树幼茎细胞壁三要素的变化动态

对巴西橡胶树热研7-33-97半年生组培苗的木质部不同发育时期的木质素、纤维素和半纤维素含量进行测定分析,用Van Soes方法计算得到木质素、纤维素和半纤维素的含量。结果表明,木质素、纤维素和半纤维素在生长发育过程中的含量随着生长发育逐渐增加。其中木质素与纤维素的含量随着生长发育趋于稳定状态,而半纤维素的含量从GX期开始迅速增加,直到SX期也没有出现趋向稳定的趋势;木质素/纤维素的比值在发育过程中变化不大,木质素/半纤维素的比值及纤维素/半纤维素的比值在GX期均达最大。木质素与纤维素的相关性显著,积累是同步的。     

Estimating the amino acid composition in milled rice by near-infrared reflectance spectroscopy

This study was conducted to develop near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) equations to predict the amino acid and nitrogen content of milled rice powder. The samples were scanned by NIRS and analyzed for amino acid composition and total nitrogen by HCl hydrolysis–HPLC methodology and Kjeldahl method, respectively. The NIRS equations of 15 different amino acids, except for cystine, methionine and histidine, showed high coefficients of determination (RSQ=84.8–97.5%) and low standard errors in calibration (SEC) with 3 g samples for NIRS scanning, while the calibration models of cystine and histidine could explain less variation (RSQ with 77.7 and 65.0%). Calibration for methionine was not suitable to estimate methionine because of its very low RSQ (10.2%). The equations for total amino acids and nitrogen also showed high RSQ and lower SEC, respectively. Furthermore, calibration equations developed with only about 500 mg samples showed similar accuracy and reliability to those with the full cup by using the same calibration set. The equations developed for relative contents of total amino acids did not show good, effective calibration and cross-validation. Only eight different amino acids can be predicted using the equations because their RSQs of calibration were higher than 50.6% (50.6–73.9%). The others cannot be estimated with confidence by their relative contents due to lower RSQ in calibration. Moreover, their relative contents can be calculated from their absolute contents estimated by NIRS calibration.     

一种国产近红外仪分析油菜籽三种主要品质参数研究

利用中国农业科学院油料作物研究所研制的NYDL-3000智能型多参数粮油品质速测仪分析了油菜籽含油量、硫甙和芥酸含量,测定结果与传统化学方法进行了比较,其中含油量结果与PC-120核磁共振仪和MATRIX-I傅立叶变换近红外光谱仪做验证。内部交叉验证结果显示：含油量、硫甙和芥酸含量的决定系数R2分别为0.954 3、0.985 3和0.982 3,均方差分别为0.0469 、0.419 8和0.160 4,T检验显示三种品质参数交叉验证集的近红外光谱法（NYDL-3000）预测值和化学值差异均不显著。外部检验结果表明：硫甙含量、含油量两种方法测定值的相关系数分别为0.837 6和0.951 7,平均绝对误差分别为7.54％和0.02％,均在平均绝对误差允许的范围之内;成对数据双尾t检验表明,近红外光谱法和化学法两者结果差异不显著。芥酸分析中,NYDL-3000将342份样品中3份低芥酸材料判定为高芥酸,近红外光谱法和化学法两者结果符合率达99.12%。含油量的测定结果显示：NYDL-3000和PC-120、MATRIX-I结果的相关系数分别为0.956 6和0.901 5,平均绝对误差分别为0.78％和3.06％。研究结果表明,利用NYDL-3000智能型多参数粮油品质速测仪所建立的品质模型可以满足油菜育种对早代材料芥酸、硫甙含量和含油量的快速测定要求。