基于DPLS-CSM优化的NIRS杂交水稻种子真伪快速无损鉴定 |
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引用本文: | 徐琢频,范爽,程维民,林晏清,王琦,刘晶,刘斌美,陶亮之,吴跃进. 基于DPLS-CSM优化的NIRS杂交水稻种子真伪快速无损鉴定[J]. 中国农学通报, 2017, 33(2): 142-149 |
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作者姓名: | 徐琢频 范爽 程维民 林晏清 王琦 刘晶 刘斌美 陶亮之 吴跃进 |
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作者单位: | 中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室,中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室,中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室,中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室,中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室,中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室,中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室,中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室,中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所-离子束生物工程学重点实验室 |
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基金项目: | 中国科学院战略性先导专项A“作物籽粒品质性状与矿物元素、重金属通量化无损检测技术及装置研发”(XDA08040107-2);国家自然科 学基金“水稻重金属的MA-LIBS快速微区扫描痕量检测方法研究”(31500300)。 |
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摘 要: | 近红外光谱分析技术(NIRS)具有快速、无损、低成本、准确、无污染的优点,有望应用于杂交水稻种子真实性的高通量鉴定及筛选。本研究采用近红漫反射光谱结合一种新的化学计量学方法——判别式偏最小二乘分类筛选法(DPLS-CSM),对单粒水稻种子‘新两优6号’与其父本、母本和其他假种子进行了区分。通过与判别式偏最小二乘(DPLS)法的对比,使用DPLS-CSM建模时的灵敏度Sn、命中率Pr和马修斯相关系数Mcc分别为97.92%、97.58%和95.51%,高于DPLS法建模的92.01%、93.97%和90.68%;在对验证集进行检验时,DPLS-CSM模型的Sn、Pr和Mcc值分别为98.96%、95%和93.83%,高于后者的94.79%、88.35%和88.57%。结果表明,使用DPLS-CSM结合NIRS对‘新两优6号’的真伪鉴定是可行的,该方法为水稻杂交种真伪的快速无损鉴别与筛选提供了新的选择。
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关 键 词: | 水稻种子 真实性 近红外光谱 漫反射 判别式偏最小二乘 判别式偏最小二乘分类筛选法 |
收稿时间: | 2016-02-03 |
修稿时间: | 2016-12-30 |
Rapid and Non-destructive Identification of Hybrid Rice Seeds Using DPLS-CSM Optimized Near Infrared Reflectance Spectroscopy |
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Abstract: | |
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Keywords: | rice seed authenticity near infrared spectroscopy diffuse reflectance discriminant partial least squares discriminant partial least squares classification screening method |
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