应用近红外光谱技术分析稻米蛋白质含量

以稻谷、米粒、米粉3种形态的样品，应用近红外光谱技术(NIRS)和偏最小二阶乘法(PLS)，建立了6个稻米蛋白质含量近红外光谱数学模型，并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明，糙米蛋白质含量的稻谷、糙米粒和糙米粉近红外光谱预测模型校正决定系数(R_C²)分别为0.893、0.971和0.987，校正标准差(RMSEC)分别为0.507、0.259和0.183；精米蛋白质含量的稻谷、精米粒和精米粉近红外光谱预测模型R_C²分别为0.897、0.984和0.986，RMSEC分别为0.497、0.186和0.190。模型内部交叉验证分析表明，预测糙米蛋白含量的稻谷、糙米粒和糙米粉模型内部交叉验证决定系数(R_CV²)分别为0.865、0.962和0.984，内部验证标准差(RMSECV)分别为0.557、0.290和0.205；预测精米蛋白含量的稻谷、精米粒和精米粉的模型R_CV²分别为0.845、0.951和0.979，RMSECV分别为0.594、0.316和0.233。模型外部验证分析表明，预测糙米蛋白含量的稻谷、糙米粒和糙米粉近红外光谱模型外部验证决定系数(R_V²)分别为0.683、0.801和0.939，外部验证标准差(RMSEV)为0.962、0.799和0.434；预测精米蛋白含量的稻谷、精米粒和精米粉近红外光谱的模型R_V²分别为0.673、0.921和0.959，RMSEV为0.976、0.513和0.344。用米粉建立的近红外光谱预模型准确性最高，米粒次之，基于稻谷的预测模型准确性相对较低；内部交叉验证和外部验证表明，近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好，且能保证样品的完整性，在水稻优质育种和稻米品质分析中具有广泛的应用价值。     

水稻品种胚乳淀粉RVA谱的稳定性分析

利用AMMI模型对18个水稻品种的淀粉RVA谱特征值——最高黏度、热浆黏性、冷胶黏度、崩解值、回复值和消减值进行稳定性分析，并以6个性状的表型值及相应的稳定性参数（Di）为指标，对供试品种进行聚类分析和评价。结果表明，6项RVA谱特征值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）；6项特征值的     

作物叶片衰老研究进展

叶片衰老是叶片发育末期的一个自然发育过程.在叶片衰老过程中,叶绿素和其他大分子被降解,叶片光合能力降低,衰老组织中的营养物质被运输到幼嫩组织和生殖器官中.叶片衰老受生长发育时期和环境胁迫的诱导,如黑暗、干旱、营养缺乏、高盐、低温、臭氧和病原菌感染等.这些过程常伴随着活性氧(ROS)的积累,以及细胞中抗氧化酶(SOD、CAT和APX)活性的降低.对作物生长不利的因素能够引起早衰,衰老进程加速,衰老相关基因(SAG)表达量上调,最终引起整个植株的过早成熟.田间管理和栽培措施,如氮素的施用水平、种植密度和化学调节剂,都能影响作物的衰老进程,最终影响作物产量,但是涉及的分子生物学机制仍不清楚.就作物叶片衰老研究方面的有关进展进行了综述,以期为相关的研究提供借鉴.     

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。