傅立叶近红外漫反射非破坏性测定花生种子主要脂肪酸含量

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱技术非破坏性地快速定量分析了花生种子的油酸、亚油酸、棕榈酸等主要脂肪酸含量。建立的油酸、亚油酸、棕榈酸预测数学模型交叉验证的统计参数为:油酸的决定系数(R2)为98.74%,均方差(RMSECV)为1.87;亚油酸的决定系数(R2)为98.97%,均方差(RMSECV)为1.5;棕榈酸的决定系数(R2)为96.02,均方差(RMSECV)为0.52;硬脂酸的决定系数(R2)为73.91%,均方差(RMSECV)为0.37。分析结果的准确度接近常规化学方法,完全能满足花生品质育种的要求,并在遗传后代中筛选出油酸/亚油酸比值高达15.00以上的材料4份。高比值材料的油酸与亚油酸总和比一般花生品种高2个百分点以上,而棕榈酸含量低3个百分点多。     

近红外反射光谱技术预测花生种子含水量

选取116份大花生为实验材料,应用近红外反射光谱技术,结合偏最小二乘法,采用交叉检验建立了大花生含水量的近红外模型。优化结果表明,原始光谱不经过预处理,光谱范围为4597．7～11988C1TI-1,维数12,此时建立的模型校正结果最佳。模型决定系数（形）为93．62,根均方差（RMSECV）为1．17。用该模型对20个未参与建模的实验材料进行预测,偏差为-1．781～1．902,相对误差为0．122Voo～2．855％。结果表明含水量模型具有很好的预测准确性,可用于鲜食花生种子水分含量快速检测。     

傅立叶近红外漫反射非破坏性测定花生种子蛋白质及含油量

本试验应用傅立叶变换近红外漫反射光谱技术非破坏性地快速定量分析花生种子的蛋白质及含油量.建立的蛋白质预测数学模型的决定系数(R2)为97.39,均方差(RMSECV)为0.259,平均相对误差1.20%;含油量预测数学模型的决定系数(R2)为96.55,均方差(RMSECV)为0.533,平均相对误差1.48%;分析结果的准确性接近常规化学方法,能够满足花生品质育种中品质快速、非破坏分析的要求.     

近红外光谱技术在制糖工业应用动态

近红外分析具有快速高效的优点 ,在各个领域中都得到了广泛的应用 ,本文重点介绍国外近红外分析技术在制糖工业上应用的动态。     

近红外光谱技术及其在茶叶上应用研究

本文主要介绍了近红外光谱技术的发展历程和特点,以及近红外技术在茶叶上应用研究现状,并指出近红外光谱技术在茶叶上有着广阔的应用前景。     

近红外光谱技术在农产品品质检测中的应用

近红外光谱技术是一种新型的无损检测技术,在许多领域都得到了很好的应用。本文从农产品中各种物质成分含量预测、分类鉴别、腐烂鉴别、实时监测几个方面综述了近红外光谱技术在农产品品质检测上的应用,并对其在仪器硬件的研究和开发、化学计量学方法的探索与研究以及快速在线检测方法的研究等方面的发展趋势进行了展望。     

花生食品脂肪酸组成含量分析

本文主要针对几种市售花生食品的脂肪酸组成含量进行ＧＣ分析，结果表明其脂肪酸组成含量有所差异，花生类食品中主要脂肪酸组成为硬脂酸、油酸，其次为棕榈酸、花生酸、二十碳烯酸、山嵛酸等。在此基础上从营养学的角度进行了分析。     

利用近红外技术分析与评价花生资源的品质性状

本研究借助近红外光谱分析技术,对293份花生种质资源进行了粗脂肪含量、蛋白质含量、脂肪酸含量、氨基酸含量等多项品质性状的分析.结果表明,不同花生种质资源的粗脂肪含量平均为51.44％,蛋白质含量为25.73％,总氨基酸含量为27.01％,油亚比(O/L)变幅在0.56～5.26之间.利用主成分分析技术,将21项品质性状综合成5个主成分因子,分别为蛋白质和氨基酸因子、饱和脂肪酸负因子、不饱和脂肪酸因子、饱和脂肪酸正因子及粗脂肪因子,这5个因子反映了原始数据信息量的87.34％,可用于花生品质的综合评价.不同地理来源花生资源品质性状差异明显,其中,南方花生区资源具有较高的蛋白质和氨基酸含量,北方花生区资源具有较高的粗脂肪含量,而江苏资源与南北方区资源间差异不显著.     

近红外光谱及高光谱技术在茶叶上的应用

光谱技术作为一种绿色、快速、高效、准确的无损检测技术,在茶叶及茶制品的理化检测、品质评价等方面显现出较大的应用潜力.综述了近红外光谱及高光谱技术在茶叶理化成分定量分析,茶叶种类、产地及品种的判别以及茶叶等级判别等方面的应用和研究进展,同时对该技术在茶叶上的应用前景进行展望.     

大豆主要脂肪酸含量近红外模型的建立

为提高大豆脂肪酸品种的育种进程,使用气相色谱法测量289份大豆籽粒样品的脂肪酸含量,并用近红外谷物品质分析仪NIRFIEX N-500采集大豆样品近红外光谱值,采用主成分回归法将化学试验测定的数值与采集的光谱曲线对应拟合整理分析建立定标模型。每种脂肪酸建立11个定标标准,选取决定系数定标Q值中最高的数值为定标模型。结果显示5种脂肪酸定标模型的适宜Q值分别为:棕榈酸0.823 5、硬脂酸0.854 1、油酸0.819 6、亚油酸0.829 1、亚麻酸0.836 3。最后验证结果表明,近红外法测量值与化学试验测定值误差均在1.5%误差范围之内,证明所建立模型质量较好,具有使用价值,可用于大豆育种材料脂肪酸含量的快速测量。     

回交育种分析花生脂肪酸含量的变化

采用亲缘关系甚远的高油酸亲本Sunoliec95R与低油酸亲本汕油162配置杂交组合(F1),并回交2代(BC1和BC2),采用高效气相色谱法分析测定其籽仁中脂肪酸含量.结果表明,在花生回交种中油酸及油酸/亚油酸值均有不同程度的升高,轮回亲本中控油基因已部分转入到回交种中.选育出一批高、低油酸和高、低O/L值花生种质,以期作为花生品质育种选配亲本的参考,为广西花生丰产种质拓宽与改良提供理论依据.     

用近红外反射光谱技术测定精米粉样品表观直链淀粉含量的研究

 以约3 g精米粉为测试样品,研究了用近红外反射光谱（NIRS）技术测定稻米表观直链淀粉含量（AAC）的效果及影响校正的一些因素。对3种不同回归统计分析方法校正效果的差异比较表明,用修正的部分最小平方法（MPLS）、部分最小平方法（PLS）和主成分回归法（PCR）进行AAC校正时,校正标准误（SEC）、交叉检验标准误（SECV）和检验工作标准误［SEP（C）］均呈上升趋势,分别为0.83、1.75和1.09 (MPLS);1.73、1.98和1.74 (PLS)以及2.29、2.56和1.72 (PCR);相反,校正决定系数[WTBX]R[WTBZ]2和检验决定系数RSQ呈下降趋势,分别为0.983和0.91 (MLPS);0.927和0.84 (PLS)以及0.870和0.84 (PCR)。由此可见,用MPLS技术建立AAC回归方程效果最佳。而从两种校正群体选定方法对校正效果的结果看,用软件程序SELECT根据样品光谱特征选定的校正群体和用AAC测定值按比例选定的校正群体,在建立AAC回归方程时,前者的SEC、SECV和SEP（C）均比后者要小,而[WTBX]R[WTBZ]2和RSQ相仿,表明根据光谱特征选定校正群体效果略好。     

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。     

近红外光谱分析技术在小麦营养成份鉴定上的应用

用近红外光谱分析技术对１２４个小麦品种的营养成份含量进行了比较测定。结果表明，用近红外光谱分析技术测得小麦样品的水分、粗蛋白、粗纤维、赖氨酸含量与常规分析法测值之间的相关系数分别为０．９７１４、０．９８６２、０．９５４８和０．９８４７，估测变异系数分别为２．１％、１．４％、６．８％和１．１％，４项指标的近红外光谱法测定均达到了和常规分析法测值相近的水平     

近红外光谱分析技术在茶叶品质属性甄别中的应用

利用近红外光谱分析技术,结合不同的化学计量学方法(偏最小二乘法、标准法),对茶叶进行快速无损检测,从而判定类别。结果表明,基于提取的茶叶近红外     

利用近红外反射光谱技术测定稻米中脂肪含量的研究初报

利用精米粉脂肪含量化学分析值及其近红外反射光谱以建立分析精米中脂肪含量数学模型。选取3段谱区（6100～4250 cm-1;6100～5450 cm-1并4600～4250 cm-1;7500～5450 cm-1并4600～4250 cm-1）分别采用4种不同的预处理方法（直线扣除、乘性散射校正、矢量归一、一阶导数）,对其结果进行比较,发现选择不同谱区和不同光谱预处理方法对所建模型有很大的影响,同时证明了利用近红外光谱技术测定稻米脂肪含量的可行性。还阐述了如何对模型进行评价,并讨论了它在遗传育种中的应用。     

花生籽仁含油量近红外模型的构建及其应用

花生(Arachis hypogaea L.)籽仁含油量是花生品质评价的重要指标,建立快速高效的含油量检测方法,对加快高油花生品种选育意义重大。本研究选用高油亲本宇花14(含油量59.32%)与低油亲本LOP215(含油量48.97%)杂交构建的RIL群体为建模材料,使用Thermo公司(美国)生产的Antaris Ⅱ型傅立叶变换近红外光谱分析仪对229份样品籽仁进行光谱采集,随后测定籽仁含油量。利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)构建花生籽仁含油量近红外定标模型,该模型的内部验证均方差(root mean square error of cross validation, RMSECV)为0.885,相关系数R²=0.9147。选用未参与建模的21份花生材料对该模型进行外部验证,模型预测值和化学测定值的决定系数R²=0.9492,表明该模型可适用于花生籽仁含油量检测。利用该模型对宇花14与LOP215杂交后代群体进行筛选,获得含油量超过55%的优良株系21个,含油量低于48%的株系9个,可为花生高低含油量品...     

近红外光谱分析技术在稻米品质测定和遗传分析中应用研究概述

近红外光谱定量分析技术是一项高效、快速检测样品中化学成分的方法,在米质组分检测、快速筛选育种材料等方面得到广泛应用。文章简要介绍了该技术的基本原理、定量分析的步骤及其在稻米品质改良中的应用。近红外技术不仅能提高育种材料选择效率,而且还有助于品质遗传机理研究的深入,加速稻米品质改良进程。