[发明专利]一种饲用苎麻叶片粗纤维含量的预测方法

说明书

本发明提供了一种饲用苎麻叶片粗纤维含量的预测方法。预测方法：取n个饲用苎麻叶片样品，定量检测每个样品的叶色指标以及粗纤维含量；并一一对应，进行相关性分析，建立二者之间的线性回归模型；取待测样品，测试其叶色指标，并利用线性回归模型计算出所述待测样品的粗纤维含量。本发明通过测定饲用苎麻叶片的色差数据与通过常规方法测定的粗纤维含量指标进行相关性分析，建立线性回归模型预测饲用苎麻叶片粗纤维的含量，使得粗纤维含量预测变得更加简洁，大大了缩短了检测时间，降低了试剂等成本，从而为筛选饲用苎麻品种材料提供了更便捷的方法，提高了饲用苎麻资源的利用率，提高苎麻种植的经济效益。

技术领域

本发明涉及检测技术领域，尤其是涉及一种饲用苎麻叶片粗纤维含量的预测方法。

背景技术

苎麻(学名：Boehmeria nivea(L.)Gaudich.)荨麻科苎麻属多年生宿根性草本植物,。别称：(名医别录)野麻(广东、贵州、湖南、湖北、安徽)，野苎麻(贵州、浙江、江苏、湖北、河南、陕西、甘肃)，家麻(江西)，苎仔(台湾)，青麻(广西、湖北)，白麻(广西)。苎麻主要用于提取纺织用纤维，苎麻根含有“苎麻酸”的药用成份，有补阴、安胎、治产前产后心烦，以及治疔疮等作用。麻骨可作造纸原料，或制造可做家具和板壁等多种用途的纤维板。麻骨还可酿酒、制糖。鲜麻皮上刮下的麻壳，可提取糠醛，而糠醛是化学工业的精炼溶液剂，又是树脂塑料。

苎麻嫩茎叶营养丰富，还是很好的植物性饲料蛋白原料，2016年4月，农业部印发的《全国种植业结构调整规划(2016-2020年)》中，明确将将苎麻调整为饲草作物。我国南方高蛋白优质牧草极其匮乏，在我国南方大力开发苎麻饲料作物具有极其广阔的前景，但目前主要是由于饲用苎麻粗纤维含量较高影响苎麻的适口性，为了选育低纤维含量的饲用苎麻品种，必须要检苎麻测粗纤维含量，粗纤维含量是衡量一个饲用苎麻特性好坏的重要指标。目前的苎麻叶片粗纤维含量的测定都是通过田间选取叶片、烘干、研磨成细粉装入特制纤维滤袋，经过酸碱处理，再烘干、灰化、称重，通过公式计算出来，整个程序十分繁琐、耗时、人工成本高，通常在研磨成粉状之后检测一个样品都需要两天，严重影响了饲用苎麻资源的快速鉴定及品种的选育进程。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明的目的在于提供一种饲用苎麻叶片粗纤维含量的预测方法，该预测方法具有较高的准确度，能快速、准确地预测出苎麻叶片中粗纤维的含量，减少了逐个测定指标耗时耗力，大大节约人工成本，加快了饲用苎麻资源的鉴定及品种的选育进程。

为了实现以上目的，本发明提供了以下技术方案：

一种苎麻叶片粗纤维含量的预测方法，包括下列步骤：

步骤A：取n个苎麻叶片样品，定量检测每个样品的叶色指标以及粗纤维含量；

步骤B：将所述n个苎麻叶片样品的叶色指标和粗纤维含量一一对应，进行相关性分析，建立二者之间的线性回归模型；

步骤C：取待测样品，测试其叶色指标，并利用所述线性回归模型计算出所述待测样品的粗纤维含量。

目前的苎麻叶片粗纤维含量的测定都是通过田间选取叶片、烘干、研磨成细粉装入特制纤维滤袋，经过酸碱处理，再烘干、灰化、称重，通过公式计算出来，整个程序十分繁琐、耗时、人工成本高。

而本发明首次用色差仪器来数字化评价饲用苎麻叶片白度深浅指标，通过测定饲用苎麻叶片的色差数据与通过常规方法测定的粗纤维含量指标进行相关性分析，分析结果表明这两组数据存在极显著的正相关关系，建立线性回归模型预测苎麻叶片粗纤维的含量，使得传统的苎麻叶片粗纤维含量预测变得更加简洁，大大了缩短了检测时间，降低了试剂等成本，从而为筛选低纤维含量的饲用苎麻品种材料提供了更便捷的方法，提高了苎麻资源的利用率，提高苎麻种植的经济效益。