Vis-NIR光谱模式识别结合SG平滑用于转基因甘蔗育种筛查

摘要：

以Savitzky-Golay （SG）平滑筛选，主成分分析（PCA）分别结合有监督的线性判别分析（LDA）、无监督的系统聚类分析（HCA），应用于转基因甘蔗育种筛查的可见-近红外（Vis-NIR）无损检测。提出兼顾随机性、稳定性的定标、预测、检验框架；取田间种植处于伸长期甘蔗叶样品456个，具有Bt基因和Bar基因的转基因样品（阳）306个，非转基因样品（阴）150个；随机选取156个为检验集（阴性50、阳性106），余下为建模集（阴性100、阳性200，共300），建模集再随机划分为定标集（阴性50、阳性100，共150）、预测集（阴性50、阳性100，共150）共50次；扩充SG平滑点数，同时删除绝对值偏小的高阶导数模式，共264个平滑模式用于模型筛选；采用前3个主成分两两组合，再根据模型效果选出最优主成分组合；基于所有定标、预测集划分和SG平滑模式，建立SG-PCA-LDA和SG-PCA-HCA模型，根据平均预测效果优选参数，使模型具有稳定性；最后用检验集进行模型检验。经SG平滑后，PCA-LDA和PCA-HCA的建模精度、稳定性均显著改善；最优SG-PCA-LDA模型阳性、阴性样品检验识别率分别达到94.3％和96.0％；最优SG-PCA-HCA模型阳性、阴性样品检验识别率分别达到92.5％和98.0％。结果表明：Vis-NIR光谱模式识别结合SG平滑可用于转基因甘蔗叶的准确识别，提供了一种简便的转基因甘蔗育种筛查方法。

关键词：转基因甘蔗育种筛查、Vis-NIR光谱、SG平滑、PCA-LDA、PCA-HCA

分类号：O433.4(光学)

资助基金：国家自然科学基金项目61078040;广东省科技计划项目2012B031800917;广州市科技计划珠江科技新星专项2104J2200073;广州市科技计划项目2014Y2-00002

在线出版日期：2014-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2701-2706