这篇文档属于类型a，即报告了一项原创研究。以下是对该研究的学术报告：
主要作者及研究机构
本研究由Jiayi Hang、Da Shi、Jason Neufeld、Kirstin E. Bett和James D. House共同完成。研究团队来自加拿大曼尼托巴大学食品与人类营养科学系、萨斯喀彻温大学植物科学系以及曼尼托巴大学Richardson食品技术与研究中心。该研究于2022年6月18日在线发表在期刊《LWT - Food Science and Technology》上，文章编号为113669。
学术背景
小扁豆（Lens culinaris）是一种重要的植物蛋白来源，其蛋白质和氨基酸含量对其营养质量和价值具有重要影响。传统测定蛋白质和氨基酸含量的湿化学方法复杂、耗时且成本高，尤其不适合大规模样品分析。近红外反射光谱（Near-Infrared Reflectance Spectroscopy, NIRS）技术因其快速、无损、低成本等优势，在谷物成分分析中得到了广泛应用。然而，关于NIRS技术在小扁豆中同时预测蛋白质和多种氨基酸含量的研究尚未充分开展。因此，本研究旨在开发并评估基于NIRS的模型，用于预测小扁豆中蛋白质和18种氨基酸的含量，并分析样品状态（整粒与粉碎）、光谱仪类型以及氨基酸与蛋白质相关性对模型性能的影响。
研究流程
研究包括以下主要步骤：
1. 样品准备
研究使用了361份来自2016年和2017年种植季的小扁豆样品，这些样品代表了不同基因型的小扁豆多样性面板。每份样品约70克，使用超离心磨粉机粉碎，并通过0.75毫米筛网，得到中值粒径约为475微米的粉末。
2. 光谱采集
使用PerkinElmer DA 7250和FT 9700两种光谱仪对整粒和粉碎样品进行光谱扫描。DA 7250光谱仪波长范围为950-1650 nm，FT 9700光谱仪波数范围为14304-3856 cm⁻¹。每份样品扫描两次，取平均光谱用于分析。
3. 成分分析
采用杜马斯燃烧法（Dumas Combustion Method）测定蛋白质含量，并通过AOAC标准方法测定18种氨基酸的含量。不同氨基酸采用不同的水解方法，如常规酸水解、氧化酸水解和碱水解，并使用超高效液相色谱（UHPLC）进行定量分析。
4. 模型开发与评估
使用Unscrambler® X软件对光谱数据进行预处理（如去趋势化和标准正态变量变换），并基于偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS）建立校准和交叉验证模型。通过校准决定系数（R²c）、交叉验证决定系数（R²cv）、校准标准误差（SEC）、交叉验证标准误差（SECV）和残差预测偏差（RPD）等统计指标评估模型性能。
主要结果
1. 光谱特征
整粒和粉碎样品的光谱在1205 nm和1480 nm附近出现与C-H和N-H键相关的吸收峰。FT 9700光谱仪在长波长区域显示出更多的吸收峰，尤其是与蛋白质相关的吸收带（4808-4544 cm⁻¹）。
2. 样品统计
小扁豆样品的蛋白质含量范围为24.3%-35.0%，平均值为29.6%。谷氨酸（Glu）和天冬氨酸（Asp）是最丰富的氨基酸，而甲硫氨酸（Met）、半胱氨酸（Cys）和色氨酸（Trp）含量最低。
3. 模型性能
DA 7250和FT 9700模型对蛋白质和14种氨基酸（除组氨酸、酪氨酸、甲硫氨酸和半胱氨酸外）表现出良好的预测能力，R²c > 0.652，RPD > 1.57。DA 7250模型在整粒和粉碎样品中的预测精度相似，而两种光谱仪在粉碎样品中的测量结果无显著差异（p > 0.05）。NIRS模型对与蛋白质高度相关的氨基酸预测效果更好。
4. 影响因素分析
粉碎处理略微提高了模型对蛋白质和部分氨基酸的预测能力，但整粒和粉碎样品的模型性能总体相似。DA 7250模型的R²cv和RPD值普遍高于FT 9700模型，但两种光谱仪的测量结果具有良好的一致性。
结论
本研究证实了NIRS技术在小扁豆中快速、准确预测蛋白质和大多数氨基酸含量的潜力。研究开发的模型可用于小扁豆品质监测、育种筛选以及食品工业中的成分分析。此外，研究还发现样品状态和光谱仪类型对模型性能的影响较小，而氨基酸与蛋白质的相关性显著影响预测精度。
研究亮点
1. 重要发现
NIRS技术能够在小扁豆中同时预测蛋白质和多种氨基酸含量，且对与蛋白质高度相关的氨基酸预测效果更佳。
2. 方法创新
研究首次系统评估了NIRS技术在小扁豆整粒和粉碎样品中的应用，并比较了两种光谱仪的性能。
3. 应用价值
研究为小扁豆育种和食品工业提供了一种高效、低成本的分析方法，有助于筛选高蛋白和高营养品质的小扁豆品种。
其他有价值的内容
研究还指出，未来可通过扩大样品范围和优化湿化学方法进一步提高NIRS模型对硫氨基酸（如甲硫氨酸和半胱氨酸）的预测能力。此外，研究结果对其他豆类作物的成分分析也具有参考价值。
这篇报告详细介绍了研究的背景、方法、结果和意义，为相关领域的研究者提供了全面的参考。