[发明专利]一种单粒水稻脂肪含量定量分析模型的构建及检测方法

说明书

本发明公开一种单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，涉及脂肪含量定量分析技术领域，本发明包括以下步骤：S1、收集脂肪含量有差异的若干份水稻样品，干燥处理，平衡水分后作为校正集；S2、采用漫透射或漫反射方式采集校正集每粒水稻的近红外光谱；S3、将校正集每份水稻样品处理成米粉，采用索氏提取法检测每个样品的脂肪含量，构建校正集参比值矩阵；S4、选取S2获得的近红外光谱进行预处理，分析获得单粒水稻脂肪含量的近红外定量分析模型。本发明还提供单粒水稻脂肪含量检测方法。本发明优点为：本发明所建模型对单粒水稻脂肪含量均具有较为准确的预测精度。仅需采集单粒水稻光谱并调用模型，可快速、无损地获得每粒水稻脂肪含量。

技术领域

本发明涉及脂肪含量的无损定量分析技术领域，具体涉及一种单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法、检测方法。

背景技术

品质育种是当代水稻育种的一个趋势和重要目标，然而由于湿化学法检测技术的限制，育种家无法在早世代对水稻品质进行评价。为了加快育种进程，需要在早世代对水稻品质进行无损评价甚至分选出特定性状的种子。脂肪是水稻的主要成分之一，多为优质的不饱和脂肪酸，具有很高的营养价值，同时是影响米饭的口感的重要因素之一，在水稻的食味评价中起着重要的作用。脂肪在较高的温度下，易发生水解、氧化和酸败，脂肪酸含量升高，从而使稻谷发生陈化，使得口感和使用价值下降。因此，脂肪在水稻品质育种中是一项重要的评价指标。

水稻脂肪的常见化学检测方法是索氏提取法，索氏提取法需要将水稻去壳后，将糙米磨成小于1mm大小的糙米粉，使用石油醚或者乙醚通过长时间的回流提取，将糙米粉中的脂肪抽提出来，这种方法耗时长、使用的有机试剂属于危险易燃品、会破坏样本且无法在少量粒数的样本水平上进行检测。

近红外是一种波长范围为780nm-2526nm(波数范围12800cm^-1-3960cm^-1)之间的电磁波，是由分子振动从基态向高能级跃迁时，含氢基团振动的倍频吸收和合频吸收产生，几乎可覆盖所有的有机化合物和混合物，已经广泛应用于农业、工业、食品等领域，拥有高效、无损检测等优点。近红外的光谱分析分为漫反射光谱和漫透射光谱两种，漫反射应用的谱区主要在近红外光谱中样品的吸收相对较高、透入样品深度较浅的长波近红外区；漫透射应用的谱区主要在近红外光谱中样品的吸收相对较低、透入样品深度较深的短波近红外区。如公开号为CN108680515A的专利公开一种单粒水稻直链淀粉定量分析模型构建及其检测方法，但其针对的是水稻中直链淀粉含量的定量分析。

由于近红外光谱信息存在谱带宽、吸收特征峰重叠等特点，同时，NIR光谱还易受到测量条件、样品状态等外界因素的影响，使得对特定组分的NIR光谱分析更具有复杂性。因此，需要通过光谱预处理和波段选择等化学计量学方法对含氢基团的光谱特征进行分析，通过对光谱数据的处理、变换、减弱等消除各种非目标组分对光谱的影响，尽可能地去除无关信息变量,提高校正模型的预测能力和准确性，从而对不同组分建立准确度高的定量模型。

目前，国内外已有一些使用近红外光谱技术检测种子脂肪含量的研究，李路等成功建立群体稻谷的脂肪含量近红外漫反射模型，王海莲等成功建立群体糙米、群体糙米粉的脂肪含量近红外漫反射模型，但尚未见利用近红外检测单粒水稻脂肪的报道。这是由于近红外方法需要以传统湿化学方法作为参比进行定标，而由于单粒水稻称样量极小，用于脂肪含量检测的索氏提取法无法对单粒水稻实现精确测定，因而实现单粒水稻脂肪含量的近红外检测存在难度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于现有技术中需要采用传统湿化学方法对群体水稻样品中的脂肪含量进行检测，提供一种单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法、检测方法，将代表群体水稻的单粒水稻光谱与群体样的脂肪含量相关联，构建模型。

本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题：

一种单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，包括以下步骤：

S1、收集脂肪含量有差异的若干份水稻样品，干燥处理，平衡水分后作为校正集；