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近红外透射光谱技术在小麦品质测试中的应用

陈锋  
【摘要】: 品质育种对分析技术的基本要求是快速、准确、操作简便、费用少、适用范围广等,其中以快速和准确最为重要。本研究所采用的近红外光谱技术则具有测试速度快,操作简单和可对多种成分同时分析及无需使用任何化学药品等诸多优点,与品质育种工作的基本要求十分吻合。为探索近红外光谱技术在小麦品质测试中的应用,寻找一种快速的品质测试方法,试验Ⅰ以2001和2002年来自全国各地的426份小麦品种为材料,利用近红外光谱透射仪(NITS)分析了小麦籽粒和面粉中的12个性状,如籽粒水分、蛋白质含量以及SDS和Zeleny沉降值,面粉的水分、蛋白质含量、干面筋含量、湿面筋含量、灰分含量、Zeleny沉降值以及粉制仪参数和拉伸仪参数等指标,根据定标集样品常规化学法分析测试数据和所收集的吸收光谱建立了定标模型,并选用了一批预测集样品对定标模型进行了预测,其中籽粒水分和蛋白质预测集决定系数均为0.95,籽粒干面筋、湿面筋及SDS和Zeleny沉降值决定系数分别为0.81、0.89、0.67和0.79,面粉水分和蛋白质预测集决定系数分别为0.94和0.95,面粉干面筋、湿面筋、灰分和Zeleny沉降值决定系数分别为0.85、0.79、0.72和0.62。同时还对粉制仪参数和拉伸仪参数进行了预测分析。粉制仪参数中除了吸水率预测集决定系数为0.84以外,其余性状预测集决定系数相对较低,形成时间和稳定时间分别仅为0.63和0.57,但标准误差也相对较小,分别为0.66和1.65,因此在育种早代对其进行快速估测仍是可以接受的。而拉伸仪参数预测能力较差,最大抗延阻力、拉伸面积和延伸性预测集决定系数分别仅为0.46、0.60和0.56,标准误差却分别高达62.0、24.1、1.5。总之,本研究表明,近红外光谱技术用于测试小麦品质是可行的,有些性状如水分和蛋白质与常规化学方法相差很小,而其它性状也能用于育种的早代选择。 籽粒硬度是重要的小麦品质指标,它通过影响出粉率、面粉颗粒度大小、润麦加水量及破损淀粉粒数量,最终决定小麦磨粉品质 和加工品质,因此籽粒硬度是国内外小麦市场分类和定价的重要依 据之一,也是重要的育种目标性状。但传统的测试方法,需要破坏 小麦籽粒,这在育种早代种子量较少的情况下,往往是不能接受 的。而近红外光谱法则是测试硬度的理想方法。同时在目前应用较 为广泛的各种数学算法中,为了寻找一种相对较为理想的算法建立 定标模型,并寻求一种较好的光谱处理方法,消除吸收光谱的非线- 性问题,本试验 11又以 2001和 2002年两年度 583份材料(与试验。 I中试验材料部分相同)小麦样品为材料,用NITS对小麦籽粒硬度_ 进行了分析,建立了定标模型,并比较了目前应用较为广泛的偏最 小二乘法和多元线性回归两种算法和未经导数处理、一阶导数处 理、二阶导数处理三种常用的光谱处理方式。结果表明,两种算法 中偏最小二乘法优于多元线性回归算法,三种处理方式中一阶导数_ 处理效果最好,其定标集和预测集决定系数明显高于其它两种处理 方式,而标准误差低于其它两种处理方式。经一阶导数处理后采用 偏最小二乘法建立的定标模型相对较为理想,定标集和预测集决定 系数分别为 0.81和 0.75,但定标集和预测集标准误差也较大,分 别为 11.47和 11 86,这样的精度很难用于样品的直接测试,但用 该模型对小麦样品进行分级时,可以达到理想的分级效果。试验* 对312份小麦样品进行了硬度分级,硬麦、软麦和混合型麦分级准 确率分别为90兄83%和63丸 这有助于品质快速检测和育种早代的 品质筛选,同时又为应用不同算法建立定标模型提供了一种较为可_ 靠的比较方法。


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