紫苏种子品质的近红外光谱分析

摘要：

为加快紫苏优质育种进程,采用近红外光谱(NIRS)技术,结合线性偏最小二乘法(PLS),以250份全国范围内收集的紫苏资源为研究材料,分别较好的建立其种子中含油量,棕榈酸(C16:0),硬脂酸(C18:0),油酸(C18:1),亚油酸(C18:2),a-亚麻酸(C18:3)含量的六个近红外光谱校正模型.结果显示,六个模型的校正决定系数(RSQ1)分别为:0.98,0.91,0.92,0.92,0.85,0.93;交叉验证决定系数(1-VR)分别为:0.97,0.89,0.89,0.91,0.85和0.91;外部验证相关系数(RSQ)分别为:0.98,0.91,0.89,0.90,0.80和0.89,且定标标准误差(S EC)分别为0.99,0.21,0.1,0.94,0.81,0.92;交叉验证标准误差(SECV)分别为1.16,0.23,0.11,1.05,0.92,1.02和预测标准误差(SEP)分别为0.97,0.21,0.11,1.12,0.99,1.14.结果表明,此六个校正模型质量均较高.这些首次建立的快速无损的近红外分析模型,可为紫苏资源开发提供指导,对紫苏油分品质育种具有重要意义.

关键词：紫苏、近红外光谱(NIRS)、脂肪酸、含油量、分析模型

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分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：贵州省农业科学院专项资金项目[黔科合农科院专项2011017 ],国家自然科学基金项目31360067;贵州省科技厅省农科院联合基金项目[黔科合 L H字20157062 ]资助

在线出版日期：2017-12-25（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：3719-3724