近红外光谱分析与化学方法检测油菜种子品质参数的比较

用2种方法分别对12份不同的油菜种子样品进行了6个品质参数的分析比较。研究数据显示：NIR与化学方法的测定结果相比,芥酸、硫甙、含油量、蛋白质、油酸、水分测定值的差异均不显著（P0.05）,相对误差分别为7.60%、2.15%、1.00%、4.17%、1.14%和3.16%;2种方法测定结果的相关系数分别是1.0000、0.9998、0.9939、0.9926、0.9995和0.9602。结果表明NIR可以应用于油菜种子品质参数的测定。     

近红外光谱分析技术在油菜品质育种中的应用

近红外光谱分析技术较之传统品质分析方法具有快速、简便、样品用量少且不破损样品、无药品污染的特点,其准确度、稳定性良好,是油菜品质分析的一种理想的方法。     

两种方法测定油菜种子品质指标的含量及相关性分析

[目的]研究应用近红外光谱分析技术(NIR)测定油菜种子品质指标的可行性。[方法]用NIR测定油菜种子中各品质指标,并将其与化学方法进行比较。[结果]与化学方法比较,NIR测定油菜种子中芥酸、硫苷、含油量、油酸、水分测定值的差异均不显著(P>0.05),相对误差分别为2.03%、2.51%、0.89%、1.06%和2.50%;2种方法测定结果的相关系数分别是0.999 9、0.999 6、0.997 7、0.999 2和0.966 4。[结论]NIR可以应用于油菜品质指标的测定,能为油菜育种提供相对准确的数据。     

近红外光谱法估测饲料用裸大麦品质的应用研究

应用近红外光谱分析法(NIRS)估测饲料用裸大麦中粗蛋白质、粗纤维、粗灰分、水分的含量与化学万法之间相关性高,误差小。42份样品定标结果,复合相关系数(MR)分别为0.9762、0.7826、0.6158、0.9408,标准误误(SE)为0.3210、0.1930、0.3140、0.1520,22份裸大麦样品检验结果,相关系数(r)分别为0.933、0.397、0.409、0.762,估测标准误(SEP)为0.421、0.197、0.157、0.512;估测13种氨基酸含量,除色氨酸和胱氨酸外,相关系数均在0.9以上,变异系数(C.V.)均小于6%。说明采用NIRS方法测定裸大麦的粗蛋白、粗纤维、粗灰分、水分以及氨基酸含量不仅可行,而且具有快速、简便、低耗、准确等优点。     

基于近红外分析的样品预处理对油菜种子品质指标的影响

为了弄清样品量、水分含量、发霉率、芽粒率和成熟度对油菜种子品质指标的影响,采用近红外分析方法,对其进行试验分析。结果表明:样品量为5g、3.5g和3g时,2个品种(油研50和盛油15)的芥酸、含油量、硫甙、蛋白质和水分含量间的差异不明显;为1.5g和1g时,2个品种各指标含量差异随着样品量的减少而呈上升趋势。随着样品含水量的下降,2个品种的芥酸、含油量和水分含量呈明显的下降趋势,而硫甙和蛋白质含量则呈明显的上升趋势。随着发霉种子比例的增加,2个品种的芥酸、硫甙和水分含量呈逐渐上升的趋势,而含油量和蛋白质含量则呈逐渐下降的趋势。随着芽粒率种子比例的增加,2个品种的含油量和蛋白质含量呈明显的下降趋势,而硫甙含量则呈明显的上升趋势。随着成熟度的增加,2个品种的芥酸、硫甙和水分含量呈逐渐下降趋势,而含油量和蛋白质含量则呈逐渐上升的趋势。结论:样品量低于3g、含水量低于7%,发霉率和发芽率超过20%以及收获不够成熟的种子均不能反应待测样品真实的品质指标。     

近红外光谱技术在稻米品质分析中的应用

稻谷是我国主要的粮食作物之一,其产量占粮食总产量的1／3左右。稻米是我国人民的主要食物,全国约有2／3的人口以大米为主食。随着人们生活水平的不断改善,对稻米的品质要求愈来愈高,因此,有关部门和企业对稻米品质的快速、准确检测技术的需求日益强烈。近红外光谱分析技术是20世纪80年代以来发展最快、最引人注目的高效和快速的现代分析技术,它综合运用了计算机技术、     

油菜样品前处理方法对近红外品质分析结果的影响

采用模拟的方法制造出油菜“异常”样品 ,并通过其与正常样品的近红外分析结果的比较 ,探讨样品量、芽粒率、瘪粒率、含水量以及浸泡处理模拟雨淋后的油菜籽对近红外品质分析结果的影响。结果表明 :样品量、含水量以及芽粒率对近红外测定结果有很大的影响 ;瘪粒率的影响较小 ;而浸泡处理对近红外品质分析结果没有影响。     

近红外光谱技术在农作物品质分析方面的应用

近红外光谱分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术,由于其在测量方面具有快速、非破坏性等优点,已被广泛应用。在此,首先介绍了近红外光谱技术及其分析过程(定标和预测),而后又总结了其在小麦、玉米、稻米及油料作物等农作物品质方面的应用。     

用傅立叶变换近红外光谱仪测定油菜种子品质指标的研究

利用傅立叶变换近红外光谱仪漫反射技术对完整油菜种子中的6种脂肪酸、硫甙、总氮、含油量9种指标进行非破坏性测定分析研究,利用内部交叉法证实进行验证.结果表明利用该技术能够满足油菜品质育种中对品种的快速筛选.     

近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状的研究

【目的】研究利用近红外漫反射光谱法（NIDRS）测定青贮玉米的体外干物质消化率 (IVDMD)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维 (ADF)、粗蛋白（CP）和粗脂肪（EE）含量的可行性。【方法】以普通、高油和超高油玉米全株和秸秆的青贮样为材料，采用光谱的主成分空间技术和偏最小二乘回归法（PLS）。【结果】所建立的IVDMD、NDF、ADF、CP和EE的校正模型的交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.9133、0.9764、0.9789、0.9254和0.7294，外部验证决定系数(R2val)分别为0.8879、0.9455、0.9635、0.9387和0.7333，各项误差(RMSEE、RMSECV和RMSEP)为0.24(CP)～2.23(NDF)。【结论】利用近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状是完全可行的，该结果可满足畜牧业对青贮饲料品质快速分析的需要，对青贮玉米育种材料的快速鉴定筛选具有重要的意义。     

稻米表观直链淀粉含量近红外光谱测定技术校正设置的优化

以 精米粉为样品,研 究了不同光谱预处 理和回归 统计方法 在用近红 外反射光谱 分析稻米 表观直链淀粉含量（ Ａ Ａ Ｃ）时,对建立回 归方程的影响⒚结果 发现,光谱预处理对 校正结果影响较 小,不同光谱数学处理以一级衍生值较好,但“波段”和“间隙”长短对结果影响不大⒚回归统计方法对建立回归方程的影响最为明显,其中以修正的部 分最小平方法（ Ｍ Ｐ Ｌ Ｓ）建立的回归方 程效果最好⒚因此,在 建立以精米粉为样本进行稻 米 Ａ Ａ Ｃ 近红 外分析时,“光谱散 射校正／数学处理／回归统 计方法”组合以“标准正态变量转 换／１,５,５,１／ Ｍ Ｐ Ｌ Ｓ”最佳⒚用此组合建 立的回归方程测 定稻米 Ａ Ａ Ｃ 时,检验工作标准误 （ Ｓ Ｅ Ｐ）可小至 ０．８４,而决定系数可高达 ９４％ ⒚     

近红外反射光谱法测定厚朴酚类物质

为了建立厚朴Magnolia officinalis药材品质快速有效的评价方法,采用近红外反射光谱技术测定厚朴酚及和厚朴酚的质量分数。通过在全波长条件下,运用不同数学预处理、光谱散射校正和统计方法对来发展定标回归方程,其中统计方法包括偏最小二乘法(PLS)、修正的偏最小二乘法回归分析法(MPLS)和主成分回归法(PCR)。在对比分析的基础上,得到最佳的数学方法为"3,6,6,1"组合,光谱散射校正方法为SNV D或SNV,统计方法为MPLS,厚朴酚类物质的定标决定系数RSQ均达到了0.97以上。该定标模型的外部独立检验相关系数也均达0.95以上。用近红外反射光谱技术测定厚朴药材酚类物质质量分数具有与化学法相近的准确性,可在实践中应用。图2表5参11     

近红外光谱技术预测胡麻饼营养成分的定标模型建立及验证

【目的】探讨近红外光谱技术用于胡麻饼营养价值评定的可行性.【方法】以不同来源的胡麻饼为试验材料,在波长400~2 498nm,以改进最小二乘法搭配不同光谱预处理建立胡麻饼水分、粗灰分、粗蛋白、粗脂肪和总能的近红外定标模型.【结果】各指标模型交叉验证相关系数(1-VR)均在0.88以上,内部交叉验证集验标决定系数(RSQ)值均在0.92以上,外部验证集验标决定系数(RSQ)值均在0.85以上.【结论】近红外光谱技术能够快速无损测定胡麻饼营养成分,可以使胡麻饼更好地应用于动物饲料中.     

应用近红外反射光谱技术测定油菜芽期耐旱性的研究

针对油菜芽期耐旱鉴定，提出了用近红外反射光谱技术（NIR法）预测油菜吸胀24 h电导率、PEG模拟干旱条件下的相对发芽率、相对鲜重和鲜重耐旱指数等4个芽期耐旱相关性状的方法。以采集的49份不同耐旱水平甘蓝型油菜近红外光谱数据为基础，采用偏最小二乘法和多元回归算法建立了最优定标模型，并获得较高的决定系数(0.71～0.86)和较低的标准误差(1～15.65)。验证集评估结果表明，NIR法与室内鉴定法测定油菜4个芽期耐旱相关性状无显著差异，且具有极显著的相关关系(决定系数0.72～0.89)。研究表明,近红外光谱技术用于油菜芽期耐旱性鉴定是可行的，可用于耐旱育种早代选择。     

基于近红外光谱的天然牧草CNCPS组分分析与预测

从青海省河南县高山嵩草草地采集天然牧草样品66个,研究近红外光谱技术测定天然牧草净碳水化合物和净蛋白质体系(CNCPS)组分的可行性。选用修正的偏最小二乘法(MPLS)建模,筛选最佳的光谱和数学处理方法,建立了天然牧草中粗蛋白质(CP)、可溶性蛋白质(SP)、非蛋白氮(PA)、快速降解真蛋白(PB1)、中速降解真蛋白(PB2)、慢速降解真蛋白(PB3)、结合粗蛋白(PC)和中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、酸性洗涤木质素(ADL)、总碳水化合物(CHO)、非结构性碳水化合物(CNSC)、糖类(CA)、淀粉和果胶(CB1)、可利用纤维(CB2)、不可利用纤维(CC)等的近红外定量分析模型。结果显示,CP、PC、NDF、ADF、CHO、CNSC、CA的交叉验证决定系数(1-VR)分别为0.989、0.870、0.975、0.932、0.964、0.966、0.846,交叉验证相对分析误差(RPDCV)分别为9.336、2.913、6.353、3.758、5.306、5.521、2.603,其他指标的1-VR均小于0.9,RPDCV均小于2.5。可见,近红外技术可以用于天然牧草CNCPS组分快速测定,CP、PC、NDF、ADF、CHO、CNSC、CA含量预测模型的预测能力较好,PA、PB1、PB2、PB3、CB1、CB2、CC含量预测模型需要进一步研究以提高精度。     

近红外光谱法在测定油菜籽含油量及脂肪酸组成中的应用

用傅立叶变换近红外技术非破坏性测定油菜籽的油酸、芥酸和含油量,并建立数学模型.内部交叉验证表明:该方法测定上述3个品质参数的定标方程决定系数分别为0.979 2、0.992 4和0.974 9, 均方差依次为1.96、1.56和0.67,与化学测定方法有类似的准确性和精确性.外部检验结果表明,油酸、芥酸和含油量的近红外测定值与化学测定值之间相关系数分别为0.99,0.99和0.97,平均绝对误差和相对误差分别为2.31%、0.29%、0.76%和4.21%、3.40%、1.90%.装样质量对近红外测定值精度影响试验结果表明:当装样质量为0.50 g时,对测定值影响较大;当装样质量为1.00～1.50 g时,对测定结果影响较小;当装样质量大于1.50 g时,近红外测定值与化学测定值基本一致.重复性分析结果表明,近红外光谱分析法重复性好,达到国标要求.近红外光谱分析技术完全可以用来快速、简便、非破坏性测定育种材料,是油菜低世代材料品质筛选的重要手段.     

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。     

稻米脂肪含量近红外光谱分析技术研究

 应用近红外光谱（NIRS）分析技术和偏最小二乘法（PLS）建立稻米脂肪定量分析数学模型，并比较糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对预测稻米脂肪含量的效果差异。结果表明，当利用糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对样品进行预测时，内部交叉验证预测值和真值之间的决定系数（R2）分别为94.44%和95.54%，内部交叉检验的标准差（RMSECV）分别为0.09%和0.08%；外部验证预测值和真值之间的R2值分别为79.51%和87.10%，预测标准差（RMSEP）分别为0.24%和0.26%，平均相对误差（ARE）分别为4.11%和3.30%。内部交叉验证和外部验证结果证明，糙米粒和糙米粉NIRS数学模型均具有较高的预测准确性，可应用于稻米营养品质改良实践。     

近红外光谱分析法预测小叶章营养价值的研究

试验探讨近红外光谱分析法应用于预测小叶章营养价值的可行性,利用TQ Analyst分析软件采用偏最小二乘回归(PLS)方法建立小叶章营养成分的定量检测模型。结果表明,小叶章粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量的相对分析误差RPD值(SD/RMSEP)均大于3,校正模型外部验证决定系数R2均大于0.95;近红外光谱法能同时检测小叶章中CP、EE、NDF和ADF含量,检测误差小、结果准确可靠,与化学分析方法无明显差异且重现性好,可应用于小叶章营养价值快速定量检测。     

近红外漫反射光谱法快速测定新鲜青贮饲料化学成分含量

探讨近红外漫反射光谱技术(NIRS)测定新鲜青贮饲料化学成分的可行性。在液氮(-196℃)冷冻下对119份具有代表性的青贮饲料样品进行粉碎处理,利用传统分析方法测得其化学成分含量,同时利用近红外光谱仪扫描得到其近红外光谱,采用改良偏最小二乘回归方法(MPLS)建立其近红外定量分析校正模型。结果表明:干物质(DM)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(CA)的相对分析误差RPD值(SD/SECV)均大于3,校正模型的外部验证决定系数R2v均大于0.85;粗蛋白(CP)、酸性洗涤木质素(ADL)和可溶性碳水化合物(WSC)的RPD值均大于2,其R2v分别为:0.82、0.65和0.71。近红外漫反射光谱法可以很好的测定新鲜青贮饲料中的DM、NDF、ADF和CA含量;CP含量测定效果较好,需要通过扩大样品CP含量变异范围进一步验证;可粗略估测ADL和WSC含量,测定精度有待于提高。