三种小麦蛋白质测定方法比较

为比较不同小麦蛋白质测定方法,总结各方法的特点和适用条件,本试验用凯氏定氮法、近红外光谱分析法和考马斯亮蓝染色法分别对9个小麦品种籽粒进行蛋白质含量的测定。结果显示．3种方法都能测定出各材料的蛋白质含量,在95％置信区间,凯氏定氮法和近红外光谱分析法测定值与常年平均值之间存在线性关系,3者测定结果之间没有显著差异。     

三种小麦蛋白质测定方法的比较

为比较不同小麦蛋白质测定方法,总结各方法的特点和适用条件,该试验用凯氏定氮法、近红外透射光谱分析法和考马斯亮蓝染色法分别对14个小麦品种进行蛋白质含量的测定。结果显示,三种方法都能测定出各材料的蛋白质含量,在95%置信区间,凯氏定氮法和近红外透射光谱分析法测定值与常年平均值之间存在线性关系,三者测定结果之间没有显著差异。     

小麦面粉蛋白质含量测定方法的比较

小麦蛋白质含量是最重要的品质指标之一,为了研究小麦面粉蛋白质含量的快速测定方法,试验从全国各地小麦品种及美国引进品种中选择60个子粒蛋白质差异较大的品种(系)为材料,分别用经典的凯氏定氮,DA7200和8620近红外光谱仪3种方法测定面粉蛋白质含量,比较了3种蛋白质含量测定方法的相关性大小,得出可以用8620、DA7200近红外光谱仪对育种材料进行早期测定.为选择选育不同用途的小麦品种确定了一种快速而准确的面粉蛋白质含量测定方法.     

水分含量对近红外测定小麦蛋白质含量的影响

[目的]探讨水分含量对近红外测定小麦蛋白质含量结果的影响。[方法]以全籽粒小麦为研究对象,研究近红外品质分析过程中水分含量对小麦蛋白质含量预测结果的影响。在连续改变样品水分含量的条件下采集小麦的近红外吸收光谱,并用预测模型测定它们的蛋白质含量。[结果]水分对近红外光谱吸收及预测结果有很大影响。小麦水分含量的升高使其在整个近红外区域的光谱吸收都明显增大,直接影响蛋白质含量的测定结果,测定误差随样品含水量的降低而减小。当样品水分与建模样品水分含量相近时,样品水分差异引起的测定误差可以忽略不计。[结论]在用近红外测定小麦蛋白质含量时,应使待测样品保持合适的水分含量。     

利用近红外光谱技术分析不同类型小麦品质

选取2005年度河南省征集的地方小麦新品种为材料,划分不同粒质、不同习性,利用近红外光谱分析法和国标法进行品质测定,对2种方法测定结果进行对比,表明近红外小麦品质测定结果与国标法测定结果相关达极显著水平.差异显著性分析结果表明:蛋白质含量的标准差、标准误和变异系数最小,湿面筋和沉降值的标准差和标准误均较大;两样本配对t检验表明,蛋白质含量和沉降值的测定结果差异达极显著水平,而湿面筋含量的测定结果差异不显著.不同粒质小麦2种方法测定结果的差异比较分析,基本趋势是随着角质程度的增大,近红外品质测定准确性下降,差异增大;不同生长习性小麦品种2种方法测定结果的差异比较表明:偏冬性和偏春性品种标准差、标准误和变异系数较大,而半冬性品种测定结果标准差、标准误和变异系数相对较小.综上所述,近红外光谱分析技术在小麦蛋白质含量上的测定结果准确性较高,能够直接作为该性状的准确结果参考利用;不同粒质、不同习性小麦的湿面筋含量近红外测定结果须根据不同分类进行相应评判、校正,结果仅能作参考;沉降值测定结果经比较准确性最差,因此仅能在有对照参与的情况下初步了解被测定材料品质性状的大致级别.     

2种方法测定稻米蛋白质含量及其相关性分析

以483份稻米样品为对象,分别用近红外光谱技术(NIRS)和凯氏定氮法测定糙米和精米中的蛋白质含量.通过同一样品NIRS多次测定、同一样品NIRS测定结果与凯氏定氮法测定结果的比较分析,证实NIRS在测定稻米蛋白质含量时具有很好的稳定性和准确性;分析了2种方法不同测定值之间的相关性,建立了相应的回归方程,并讨论了基于NIRS技术预测不同类型稻米中蛋白质含量的可靠性,以求为品质育种提供相对准确的数据.     

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.     

近红外选择高蛋白单株育种方法研究

为了探索一种快速筛选小麦后代材料中高蛋白质含量单株的方法,以杂交后代材料F3、F4、F5代为试验材料,选种圃选择单株,晾晒后整株脱粒,然后进行近红外测定蛋白质含量。试验结果表明,此方法再配合小麦冬春性鉴定技术,基本可提前确定后代材料中高蛋白单株的选择方向和数量,能够筛选出后代材料高蛋白质含量单株。     

稻米蛋白质含量测定方法研究进展

阐述了测定稻米蛋白质含量的凯氏定氮法、杜马斯燃烧法、双缩脲法、Folin—酚试剂法、考马斯亮蓝法以及近红外光谱分析方法的原理、特点及适用条件,综述了各方法的应用现状、发展前景.     

全自动定氮仪测定小麦籽粒蛋白质

[目的]考察全自动定氮仪测定小麦籽粒蛋白质的可行性。[方法]以皖麦44和烟麦19为供试品种,应用KJELTEC2300型全自动凯氏定氮仪测定小麦籽粒蛋白质,研究该测定方法的精确度和准确性,并与经典凯氏定氮法的测定结果进行比较。[结果]皖麦44全麦粉总氮量的添加回收率在99.38%~100.35%;皖麦44和烟农19的蛋白质含量10次平行测定结果的变异系数分别为0.60和0.84,符合国标方法允许误差的要求;经显著性测验表明,全自动定氮仪与经典的凯氏定氮法对皖麦44和烟农19全麦粉的蛋白质测定结果无显著性差异。[结论]用KJELTEC2300型全自动定氮仪测定小麦籽粒蛋白质的结果与经典凯氏定氮法的吻合,不仅具有很好的精确度和准确度,还具有操作简便和快速省力的特点,可广泛用于小麦籽粒的蛋白质含量测定。     

基于近红外光谱法快速测定秸秆堆腐过程中纤维素、半纤维素和木质素含量的研究

探索建立秸秆化学成分的近红外快速准确检测模型,将有助于秸秆腐熟程度判定及秸秆利用产业在线控制。本研究利用添加堆腐剂对小麦秸秆进行腐熟试验,以腐熟过程中的小麦秸秆样品为研究对象,利用NIRS构建快速检测秸秆主要成分含量的定量检测模型。研究结果显示,可以通过NIRS在短时间内精准检测小麦秸秆腐解过程中纤维素、半纤维素、木质素的含量,定标相关系数Rc分别为0.976 7、0.980 5和0.984 8,矫正相关系数分别为0.984 1、0.987 2和0.989 8,全交互验证相关系数为0.979 8、0.989 2和0.987 3,RPD值分别为4.84、6.57和5.75均3.0,定标效果良好。     

利用近红外光谱技术测定浓缩天然胶乳中干胶含量的研究

建立了一种使用近红外光谱技术即时测定浓缩天然胶乳干胶含量的方法。以国家标准方法测定天然胶乳的干胶含量作为标准值,用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与天然胶乳干胶含量的多元信号校正模型,并使用内部交叉验证及外部验证集验证评价模型,对天然胶乳中干胶含量进行测定对比分析。结果表明,模型相关系数达0.977 8,模型的预测均方差为0.105,交叉验证均方差为0.106,说明该模型具有较高的预测水平。通过F检验和t检验进一步对比模型检测值和国标法检测值,2种方法的分析结果差异不显著性。近红外光谱技术测定浓缩天然胶乳干胶含量准确度、精确度良好,可应用于实际生产与交易中的快速检测。     

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。     

山东省主推小麦品种品质性状的近红外光谱分析

以山东省主推的25个小麦品种为材料,利用近红外光谱技术对其籽粒蛋白质含量、湿面筋含量、吸水率和面团稳定时间进行了检测.结果表明,44.O%,小麦品种的蛋白质含量大于14.0%,48.0%小麦品种的蛋白质含量介于14.0%和12.0%之间;湿面筋含量大于32.O%的小麦品种占60.O%.湿面筋含量大于28.O%而小于32.0%的小麦品种占32.O%;48.0%小麦品种的吸水率大于60.0%:20.O%小麦品种的面团稳定时间大于7.0min,72.0%小麦品种的面团稳定时间介于7.0min和2.5.0min之间:有4个小麦品种的蛋白质含量、湿面筋含量和面团稳定时间达到强筋麦2级以上标准(GB/T17892-1999),占16.0%,其余21个品种为中筋麦.     

基于SVRM的不同氨、碱化处理玉米秸秆粗蛋白定量分析模型研究

文章采用近红外光谱分析方法验证不同条件下氨化和碱化处理玉米秸秆粗蛋白含量测定效果。选择不同超声条件对玉米秸秆样品前处理,获取54种样品,粗蛋白含量为2.535 6%~6.854 7%,依据X-Y残差法剔除29、30、38、51号异常样本,交互验证决定系数R2C由0.679升至0.840,将剩余50个样品划分为校正集(40samples)及验证集(10 samples),选用OSC方法对光谱去噪处理,对比平滑处理(windowsize 15),R2C由0.827升至0.865,选取波段9 781~1 093 cm-1作为特征波段,对比SVRM、PCR及PLS 3种粗蛋白定量分析模型,选取SVRM(C=0.01,Gamma=100)为最佳模型,校正集决定系数R2C为0.833,RMSEC为0.389,验证集决定系数R2P为0.914,RMSEP为0.296。结果表明,近红外光谱分析方法测定玉米秸秆氨化、碱化处理后粗蛋白含量可行。     

近红外反射光谱在冬小麦抗旱性鉴定中的应用

为评价近红外反射法对冬小麦抗旱性的测定效果,通过2 a冬小麦抗旱鉴定材料的近红外分析与相应抗旱指数比对,建立了线性回归模型。初步认为,不同水处理方法、不同地点的小麦种子,近红外图谱较为稳定;不同抗旱性差异的种子,近红外反射图谱有明显特异性差异。通过建立回归模型,可以用近红外技术预测抗旱指数,决定系数为0.632,低于田间鉴定决定系数（0.804）,预测抗旱指数与田间鉴定的平均误差为0.06,可用于亲本鉴定与后代选择。     

柑橘园紫色土Fe/Mn/Zn含量近红外光谱监测模型研究

 【目的】探索建立基于近红外光谱技术的土壤微量元素监测技术。【方法】采集三峡库区（重庆）主要加工甜橙基地果园背景土壤样品168个,随机选取100个作为建模样本,其余为检验样本;测定所有样本的近红外反射光谱和土壤Fe、Mn、Zn全含量;运用最佳光谱预处理方法和偏最小二乘法（partial least square method, PLS）及内部交叉验证方法建立校正模型,并进行模型精度检验。【结果】变量标准化（standard normal variables,SNV）为土壤Fe、Mn、Zn含量近红外光谱预测的最佳光谱预处理方法;运用SNV光谱预处理和偏最小二乘法（PLS）及内部交叉验证法建立的土壤Fe、Mn、Zn含量校正模型,95%置信区间内的预测精度分别为92.65%、95.59%和95.59%。【结论】利用近红外反射光谱技术进行土壤Fe、Mn、Zn含量检测可行且精度较高。     

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。     

复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红含量的近红外光谱检测模型研究

[目的]提出一种用近红外光谱技术快速检测复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红含量的新方法。[方法]首先应用光谱仪获得6种复方板蓝根颗粒的光谱曲线,用主成分分析法进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行检测。在主成分分析的基础上,以每一个样品的前7个主成分作为神经网络的输入节点,成分类型作为神经网络的输出节点,建立一个7（输入节点）-7（隐含层节点）-2（输出节点）的3层BP人工神经网络模型。[结果]复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红2项指标人工神经网络模型预测值的平均相对误差分别为4．14％和4．72％,与高效液相色谱法测定值的符合程度很高,该模型具有很好的预测能力。[结论]新模型可用于复方板蓝根颗粒的质量检测和生产加工过程中的质量控制。     

近红外光谱法快速测定烤烟中钙、镁、铁、锰和锌的含量

运用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪(NIRS)对初烤烟叶部分无机元素含量进行检测研究。通过应用化学计量学方法,建立了近红外光谱与初烤烟叶中钙、镁、铁、锰、锌5种无机元素含量间关系的数学模型。结果表明:钙、镁模型稳定性好,NIRS法测定的结果与化学方法测试结果相吻合,已具有实用性;铁、锰、锌模型也可用来快速预测初烤烟叶样品中的铁、锰、锌含量趋势,但模型精度还有待提高。