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近红外光谱的水稻抗性淀粉含量测定研究

发布时间:2018-03-21 10:09

  本文选题:水稻 切入点:抗性淀粉 出处:《光谱学与光谱分析》2016年03期  论文类型:期刊论文


【摘要】:用化学法测定水稻抗性淀粉含量耗时长、成本高,为此,探索了基于近红外光谱技术(NIRS)的水稻抗性淀粉含量测定新途径。首先,采集了62份抗性淀粉含量差异较大的水稻的光谱数据,将光谱数据和已测定的化学值数据导入化学计量学软件,采用偏最小二乘法(PLS)建立了抗性淀粉含量的近红外定标模型,对不同预处理得到的预测模型进行了内部验证和外部验证。结果如下:内部交叉验证方面,未处理、MSC+1thD预处理、1thD+SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.920 2,0.967 0,0.976 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.533 7,1.011 2,0.837 1。外部验证方面,未处理、MSC+1thD预处理和1thD+SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.805,0.976,0.992,绝对误差平均值分别为1.456,0.818,0.515,预测值和化学值之间没有显著差异(Turkey法多重比较),说明以近红外光谱分析法代替化学测定法是有可能的。在不同预处理方法之中,1thD+SNV的预处理方法无论内部验证还是外部验证都具有较高的决定系数和较低的误差值,定标模型精度更高,误差更小。
[Abstract]:The determination of resistant starch content in rice by chemical method is time-consuming and costly. Therefore, a new method for the determination of resistant starch content in rice based on near infrared spectroscopy (NIR) was explored. The spectral data of 62 rice varieties with different content of resistant starch were collected. The spectral data and the measured chemical data were imported into the chemometrics software, and the near-infrared calibration model of resistant starch content was established by partial least square method (PLS). The prediction models obtained by different pretreatments are verified by internal and external verification. The results are as follows: internal cross-validation, The determinant coefficient (R2) of untreated MSC 1thD SNV pretreatment was 0.920 20.967 0 / 0.976 7, and the root-mean-square error (RMS EPV) of prediction was 1.533 71.011 2 / 0.837 1 respectively. The determinant coefficients of untreated MSC 1thD pretreatment and 1thD SNV pretreatment were 0.805U 0.976U 0.992, respectively, and the average absolute error were 1.456U 0.818180.515 respectively. There was no significant difference between the predicted value and the chemical value, so there was no significant difference between the predicted value and the chemical value. Chemical determination method is possible. Among different pretreatment methods, 1thD SNV pretreatment method has higher determining coefficient and lower error value in both internal and external validation. The calibration model has higher precision and smaller error.
【作者单位】: 福建省农业科学院水稻研究所/农业部华南杂交水稻种质创新与分子育种重点实验室/福州国家水稻改良分中心/福建省作物分子育种工程实验室/福建省水稻分子育种重点实验室;福建省作物种质创新与分子育种省部共建国家重点实验室培育基地;杂交水稻国家重点实验室华南基地;水稻国家工程实验室;
【基金】:国家“863”项目(2014AA10A603),(2014AA10A604) 国家水稻产业技术体系项目(CARS-01-11) 福建省农业科学院创新团队项目(CXTD-1-1301)资助
【分类号】:S511;O657.33

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