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基于近红外光谱的单粒稻米直链淀粉和脂肪含量无损检测方法的建立

期刊:AgricultureDOI:10.3390/agriculture12081258

该文档属于类型a,即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告:


基于近红外光谱的单粒稻米直链淀粉与脂肪含量无损检测方法研究

作者及机构
本研究由来自中国科学院合肥物质科学研究院环境毒理与污染控制技术安徽省重点实验室的Shuang Fan、Zhuopin Xu、Weimin Cheng等团队完成,通讯作者为Yuejin Wu。论文《Establishment of non-destructive methods for the detection of amylose and fat content in single rice kernels using near-infrared spectroscopy》于2022年8月发表于期刊《Agriculture》。


学术背景
研究领域与动机
稻米品质育种需快速筛选直链淀粉含量(Amylose Content, AC)和脂肪含量(Fat Content, FC)等关键指标。传统化学检测方法(如碘比色法和索氏提取法)需破坏样品且样本量要求高(单粒稻米质量不足),难以满足高通量育种需求。近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)技术因其快速、无损的优势,成为潜在解决方案,但单粒稻米检测的参考值获取和光谱分析精度仍是挑战。

研究目标
1. 开发基于微量化学法的AC和FC参考值检测方法;
2. 建立适用于静态(Static, ST)和动态(Dynamic, DY)条件的单粒稻米NIRS预测模型;
3. 探索不同测量模式(漫反射NIRR和漫透射NIRT)对模型性能的影响。


研究流程与方法
1. 样本制备与光谱采集
- 样本来源
- AC数据集:152个水稻突变体库品种,每品种选取1粒完整稻米;
- FC数据集:39个脂肪梯度品种,每品种选取15粒稻米混合测定。
- 光谱条件
- 静态模式:使用Bruker MPA光谱仪,分别采集漫反射(ST-NIRR)和漫透射(ST-NIRT)光谱;
- 动态模式:使用Brimrose SeedMeister光谱仪,模拟自动分选场景,采集动态漫反射光谱(DY-NIRR)。

2. 微量化学法参考值测定
- AC测定:改进碘比色法(Modified Iodine Colorimetric Method),样本量降至0.01 g,通过标准曲线计算AC值。验证显示与传统方法相关性达0.9886(p>0.05)。
- FC测定:改进索氏提取法(Modified Soxhlet Extraction Method),15粒稻米混合样本(约0.3 g)提取脂肪,质量损失法计算FC值,与传统方法相关性为0.9329(p>0.05)。

3. 数据分析与模型构建
- 数据划分:Kennard-Stone算法划分70%校准集和30%验证集。
- 光谱预处理:采用一阶导数(1st Derivative, 1Der)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等方法优化信噪比。
- 建模算法:基于OPUS 7.0软件的SiPLS算法,结合分段波长选择和偏最小二乘回归(PLS),以交叉验证决定系数(R²cv)和预测误差(RMSEP)为评价指标。


主要结果
1. 模型性能对比
- AC模型
- 最优模型:ST-NIRT条件(R²cv=0.886,RMSEP=2.86%),特征波段覆盖淀粉吸收峰(1204 nm和1464 nm);
- 动态模型:DY-NIRR条件(R²p=0.724)略逊于静态模型,但满足高通量分选需求。
- FC模型
- 最优模型:DY-NIRR条件(R²cv=0.765,RMSEP=0.262%),特征波段与脂肪吸收峰(1210 nm和1760 nm)吻合;
- 静态模型:ST-NIRT条件(R²p=0.644)表现次之。

2. 方法创新性验证
- 微量化学法:AC和FC检测结果与传统方法无显著差异(p>0.05),验证了参考值的可靠性。
- 动态条件优化:通过多光谱平均(15粒稻米)降低了单粒形态差异对DY-NIRR模型的干扰。


结论与价值
科学意义
1. 首次将改进的微量化学法与NIRS结合,解决了单粒稻米AC和FC参考值获取难题;
2. 明确了动态分选场景下NIRR模式的适用性,为自动化种子分选设备开发提供理论支持。

应用价值
- 育种效率提升:模型(R²p>0.6)可满足早期世代稻米品质粗筛需求,缩短育种周期;
- 方法普适性:研究框架可扩展至其他小颗粒作物(如小麦、玉米)的单粒成分检测。


研究亮点
1. 技术整合:将微量化学检测、多模式NIRS与动态分选模拟相结合,形成完整方法链;
2. 条件优化:首次系统比较ST/DY和NIRR/NIRT对单粒检测的影响,提出动态分选优先采用DY-NIRR模式;
3. 数据开放性:公开了光谱数据和化学参数(Supplementary Data S2),便于方法复现。

其他发现
- 形态干扰校正:动态条件下多光谱平均可有效缓解单粒稻米厚度不均导致的光程差异问题;
- 设备局限性:现有AOTF光谱仪仅支持反射模式,未来需开发透射式动态检测设备以进一步提升精度。


(报告总字数:约1800字)

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