[发明专利]一种快速无损测定玉米单籽粒直链淀粉含量的方法在审

专利信息
申请号: 201610152174.9 申请日: 2016-03-17
公开(公告)号: CN106706553A 公开(公告)日: 2017-05-24
发明(设计)人: 郭东伟;刘林三;薛吉全;钟雨越;张仁和;冯娇娇;郝引川;张兴华;徐淑兔;路海东;刘建超 申请(专利权)人: 西北农林科技大学
主分类号: G01N21/359 分类号: G01N21/359;G01N21/3563
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 712100 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 快速 无损 测定 玉米 籽粒 直链 淀粉 含量 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及玉米单籽粒直链淀粉含量测定技术领域,利用近红外光谱技术实现对玉米单籽粒直链淀粉含量的快速、无损检测。

背景技术

利用高直链淀粉玉米生产生物可降解塑料有可能从根本上解决白色污染问题, 将为世界环保事业带来一次重大革命。开展高直链淀粉玉米育种, 发展高直链淀粉玉米生产和加工具有巨大的经济效益和社会效益。快速、准确地测定玉米籽粒直链淀粉含量对于开展高直链淀粉玉米选育非常必要,其中测定单籽粒直链淀粉的含量对玉米品质育种早代材料的筛选及玉米直链淀粉的生理和遗传研究尤为重要。测定玉米籽粒的直链淀粉含量, 我国主要参照GB7648-87 的碘比色法测定,该方法通常用在育种高代以多量的种子进行直链淀粉含量的测定, 但该方法费时费力,成本高,而且会破坏优良的籽粒,尤其是难以在保证种子萌发能力的前提下对早代的单籽粒种子的直链淀粉含量进行测定。因此研究一种可以快速无损而且准确的测定玉米单籽粒直链淀粉含量的方法对于玉米品质育种早代材料的筛选及玉米直链淀粉的生理和遗传研究具有重要意义。

近红外(Near Infrared,NIR)光的波长范围约为780~2500nm,是介于可见区与中红外区之间的电磁波,通过与物质中有机分子的含氢基团X-H键的作用,形成有机分子的倍频和合频吸收光谱。根据这些近红外吸收频谱出现的位置、吸收强度等信息特征,结合数理统计对该成分作定性和定量分析。与常规分析相比,该项技术需要更多的化学计量学算法与软件技术。随着计算机技术的发展、化学计量学研究的深入及近红外光谱仪器制造技术的日益完善,近红外光谱(Near Infrared Reflectance Spectroscopy,NIRS)分析技术得到飞跃发展。由于具有快速、无损、环保等特点而广泛用于农产品、食品、化学、医药、石油等领域。在玉米品质育种过程中,利用近红外技术进行定量分析可以减少对分离世代中大量样品的筛选工作,节约育种材料和时间,并且是无损鉴定,符合现代育种的需要。

发明内容

为克服碘比色法难以应用在单籽粒直链淀粉含量测定上的局限,以及弥补其方法费时、高成本的不足,本发明提供了一个快速、无损测定玉米单籽粒直链淀粉含量的方法,即建立了玉米单籽粒直链淀粉含量的近红外定量分析模型。本发明通过以下技术方案得以实现:

步骤一:收集玉米单籽粒材料。收集单籽粒材料100份以上,为保证所建模型的稳定性,材料间粒型、颜色等应有所差异。

步骤二:采集样品近红外光谱。在采集光谱之前,所有材料应进行平衡水分处理。使用近红外谷物品质分析仪采集样品光谱,谱区范围950~1650 nm,分辨率2 nm。采用单籽粒镜面样品盘装载样品,籽粒需水平放置在样品盘中心,无胚一侧朝上。每个样品重复装样3次,每次装样扫描2次,保存平均光谱。仪器自身所带的具有NIRS收集、存储、处理功能的软件或其它公认统计软件处理光谱图,例如可采用多变量化学计量学分析软件The Unscrambler。

步骤三:用常规化学法测定样品直链淀粉含量。光谱采集完成后,将各样品浸泡于50℃、体积分数0.25%的亚硫酸溶液中60h,然后细磨、过滤、离心,去上清液,加入0.2%NaOH溶液,4h后用ddH2O洗涤,再加入丙酮,静置,离心去丙酮,真空抽滤,风干得到玉米淀粉。双波长碘比色法测定样品直链淀粉含量,测定波长分别为620nm和510nm,样品按照化学值从小到大排列,每隔 3个取 1 个组成验证集用于模型验证,剩下的样品组成校正集用于建模。

步骤四:对步骤二所得近红外光谱进行预处理,消除干扰因素。原始光谱进行预处理方法包括一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正交变量变换等。这些方法可单独使用或多个联合使用,以达到最佳预处理效果。

步骤五:建立玉米单籽粒的直链淀粉含量化学值与近红外光谱之间的校正模型并检验。建立NIRS光谱与化学值之间的校正模型的化学计量学方法包括:偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)等。将样品化学值输入对应的样品,并与光谱数据对应,用偏最小二乘法或其它化学计量学方法建立玉米单籽粒直链淀粉含量的定量分析模型,以决定系数(R2)、交叉验证标准偏差(RMSECV)评价模型优劣。决定系数最大,标准差最小的模型,效果最佳。

决定系数(R2)和交叉验证标准偏差(RMSECV):

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