紅外光譜分析技術(shù)在玉米品質(zhì)方面的應(yīng)用
發(fā)布日期：2014-07-08
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玉米中較早地開展了飼用特性的NIR定標(biāo)分析研究。Albsnell等以一個(gè)具多年份、多地點(diǎn)的84份秸稈樣品作為定標(biāo)群體，發(fā)展了可以測(cè)定玉米秸稈粗蛋白、中性洗滌纖維、酸性洗滌纖維、離體干物質(zhì)消化率等定標(biāo)分析模型，其決定系數(shù)分別為0.88、0.85、0.90和0.88.Cozzolino等采用含有400個(gè)樣品的大群體來(lái)進(jìn)行NIR定標(biāo)分析，應(yīng)用改良偏最小二乘法（MPLS）技術(shù)建立了測(cè)定干物質(zhì)、粗蛋白、酸性洗滌纖維、中性洗滌纖維和離體有機(jī)質(zhì)消化率的校正模型，其交互驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)偏差介于7.7（粗蛋白）~034.3（中性洗滌纖維）之間。用42個(gè)樣品進(jìn)行外部獨(dú)立驗(yàn)證表明，NIR與化學(xué)值間的決定系數(shù)為0.61（干物質(zhì)）~0.98（酸性洗滌纖維），預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差為10.4（粗蛋白）~42.5（干物質(zhì)）。
在NIR技術(shù)用于玉米籽粒品質(zhì)性狀的分析方面，Campbell等利用NIR透射光譜測(cè)定玉米籽粒直鏈淀粉含量（GAC）和淀粉中直鏈淀粉含量（SAC）。該試驗(yàn)以136個(gè)包括有自交系與雜交種籽粒樣品，采用偏最小二乘法（PLS）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）分析技術(shù)，應(yīng)用SAC、CSC所發(fā)展的NIR透射模型為更佳。因此該技術(shù)可用于玉米混雜籽粒的鑒定或在育種中對(duì)大量樣品的快速篩選。Bersrdo等利用64個(gè)基因型差異大的樣品作為NIR定標(biāo)群體，分析類胡蘿卜素成分時(shí)具有良好的定標(biāo)效果，其各類成分的定標(biāo)決定系數(shù)范圍為0.82（葉黃素）——0.94（玉米黃質(zhì)）。魏良明等以128份普通玉米自交系及雜交種的混合籽粒樣品為材料，采用PLS回歸法對(duì)紅外反射光譜測(cè)定玉米完整籽粒蛋白質(zhì)、淀粉含量的可行性和方法進(jìn)行了研究，所建立的蛋白質(zhì)、淀粉含量更佳定標(biāo)模型的定標(biāo)決定系數(shù)均大于0.97，交互驗(yàn)證和外部驗(yàn)證決定系數(shù)為0.92~0.95，各項(xiàng)誤差僅為0.3~0.7.因此，在玉米品質(zhì)改良實(shí)踐中，利用NIR分析法可以快速、準(zhǔn)確、無(wú)損地測(cè)定與篩選育種材料完整玉米籽粒的蛋白質(zhì)、淀粉含量。方彥和王漢寧以48份不同含量的玉米籽粒為群體，嘗試發(fā)展了玉米粗蛋白的NIR定標(biāo)模型。結(jié)果表明定標(biāo)集、檢驗(yàn)集的預(yù)測(cè)值與化學(xué)測(cè)定值間均達(dá)極顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.982和0.937，定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)偏差和預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)偏差較?。ǚ謩e為0.124%和0.499%）
在對(duì)玉米單粒分析中發(fā)現(xiàn)，NIR透射技術(shù)具有較大的噪音，不適于單位粒分析，而NIR反射技術(shù)則適于進(jìn)行籽粒的蛋白質(zhì)、淀粉含量、能量和亞油酸含量的測(cè)定，其外部檢驗(yàn)決定系數(shù)分別為0.90、0.87、0.85和0.84，外部檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為2.3mg/粒、17.8mg/粒、393J/粒和13.3%，可用于育種的單粒選擇。利用3年204個(gè)樣品的普通玉米樣品作為定標(biāo)原始群體，我們利用MPLS方法創(chuàng)建了玉米水分和蛋白質(zhì)的NIR分析模型，其定標(biāo)決定系數(shù)分別達(dá)到0.95和0.94；定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)偏差分別僅為0.27%和0.17%。上述模型可用于普通玉米的快速檢測(cè)和分析。
隨著育種技術(shù)不斷提高以及雜種優(yōu)勢(shì)的利用，一些重要農(nóng)作物如水稻、油菜、大小麥、玉米等的產(chǎn)量已經(jīng)達(dá)到很高的水平。發(fā)展品質(zhì)育種，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、專用、功能型是今后育種的一個(gè)重要方向。進(jìn)行農(nóng)作物品質(zhì)改良，需要對(duì)眾多的育種材料進(jìn)行化學(xué)成分分析。但品質(zhì)性狀的常規(guī)化學(xué)分析方法需要一系列的處理過(guò)程，操作繁瑣，且需破壞樣品。經(jīng)測(cè)定和鑒定的好樣品往往已不能被利用，嚴(yán)重影響著育種效率的進(jìn)一步提高。而當(dāng)代NIR技術(shù)具有的分析特點(diǎn)，恰好能有效地解決這些問(wèn)題。因此，NIR技術(shù)在分析、鑒定和篩選大批量的品種資源和育種中間材料上已經(jīng)顯示出金巨大的應(yīng)用潛力和優(yōu)勢(shì)，非常適合于在作物品質(zhì)育種中的應(yīng)用。
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