紫苏种子品质的近红外光谱分析

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(SEC)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。     

甘薯黄酮含量近红外反射光谱分析模型的构建及其应用

以来自不同地点的126份薯块根样品为材料,应用近红外光谱技术(NIRS),建立甘薯黄酮含量近红外反射光谱分析数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价.结果显示,甘薯块根黄酮含量的近红外光谱模型校正决定系数(RSQ)为0.903,校正标准误差(SEC)为0.172.交叉验证决定系数(RSQV)为0.851,交叉验证标准误差(SECV)为0.214.模型对样品NIRS的预测值与其相应的化学值有较好的相关性,此模型可用来预测甘薯黄酮含量,在甘薯优质育种和品质分析中具有应用价值.     

傅里叶近红外反射光谱法快速测定大豆脂肪酸含量

目前大豆脂肪酸育种需要进行大量的气相色谱数据分析,因此建立近红外光谱(NIRS)快速测定脂肪酸组分技术具有重要意义。文章以108个中国大豆[Glycine max(L.)Merr.]品种或品系为材料,以傅里叶近红外光谱(FT-NIRS,4 000~12 500 cm-1)与气相色谱(GC)技术相结合,采用偏最小二乘(PLS)回归和交叉验证法,探讨利用FT-NIRS技术预测脂肪酸含量的可行性。依据OPUS 5.0软件针对不同脂肪酸组分筛选出最佳NIRS光谱区域为6 101.9~5 446.5 cm-1。交叉验证结果显示大豆主要脂肪酸组分,如油酸(C18∶1,R2CV=0.94)、亚油酸(C18∶2,R2CV=0.87)、亚麻酸(C18∶3,R2CV=0.85)和总饱和脂肪酸(C16∶0 C18∶0,R2CV=0.88)的预测准确率较高。外部验证结果证明大豆油酸预测模型的决定系数最高(R2val=0.91),其预测均方根误差(RMSEP)为2.47 g.kg-1干重,RMSEP/SD的比值为0.29,可保证大豆油酸辅助育种的准确性;而棕榈酸、硬脂酸、亚油酸、亚麻酸和总饱和脂肪酸的预测决定系数范围为0.66~0.76,RMSEP范围为0.37~2.74 g.kg-1干重,RMSEP/SD比值范围为0.47~0.53,表明可以进行大豆脂肪酸组分含量的初步筛选。该研究进一步证明利用FT-NIRS技术预测大豆主要脂肪酸组分是稳定可行的。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆NDF与ADF含量

应用主成分空间和傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),在国内首次建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆中性洗涤纤维(NeutralDetergentFiber,NDF)和酸性洗涤纤维(AcidDetergentFiber,ADF)含量的稳定校正模型。结果表明,采用一阶导数 矢量归一化预处理和一阶导数 多元散射校正预处理,谱区均为7502～5450cm-1和4601～4247cm-1,所建立的NDF与ADF校正模型,其校正和预测效果最佳。其校正决定系数(R2cal)均大于094,交叉验证和外部验证决定系数(R2cv,R2val)为092～096,各项误差(RMSEE,RMSECV和RMSEP)为149%～181%。该结果对青贮玉米秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

山茶油中油酸和亚油酸近红外光谱分析模型

将近红外光谱分析技术结合化学计量学方法用于山茶油混合油品中油酸和亚油酸含量的快速检测。配制了76种山茶油混合油样本用于近红外光谱的采集,将不同的光谱预处理方法用于光谱有效信息的提取;将蒙特卡罗无信息变量消除(MCUVE)和变量组合集群分析(VCPA)方法用于建模变量的选择;将偏最小二乘回归(PLSR)用于脂肪酸含量定量分析模型的构建。结果表明:经NWD1~(st)-MSC预处理后,两种脂肪酸的近红外光谱的较正均得到最好的结果;采用基于VCPA的变量优选方法极大地改善了模型精度,实现了建模变量数量的有效压缩。对于油酸模型,建模变量数量由1501减少为7,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为1.107和0.984,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为1.178和0.981;对于亚油酸模型,建模变量数量由1501减少为8,交叉验证均方根误差和校正相关系数分别为0.089和0.987,预测均方根误差和测试集的预测相关系数分别为0.105和0.982。近红外光谱分析技术结合NWD1~(st)-MSC-VCPA-PLSR的方法为山茶油混合油品中脂肪酸含量的测定提供了一种快速简单的分析方法。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。     

构建整粒油菜籽脂肪酸成分近红外反射光谱分析模型的研究

选用具有多年份、多地点、变异大的497份油菜籽育种材料组成原始样品集,光谱经散射和数学预处理利用改良偏最小二乘法(MPLS)构建各脂肪酸近红外反射光谱(NIRS)校正模型,同时采用三种不同用量的样品杯进行NIRS建模分析。结果表明,以8 g样品校正建模效果最好,六种脂肪酸的校正决定系数为0.74～0.98。同时以3和0.6 g样品分别发展的校正模型效果也较好,两者分析效果相近。各项决定系数(RSQ1,1-VR)高,相应的各项误差(SEC,SECV)较低。该研究以完整油菜籽为样品所建立的脂肪酸NIRS模型,可直接用于育种材料选择、突变体筛选和种质资源的评价等研究。     

棉籽油分含量近红外无损检测分析模型与应用

棉花是一种重要的油料作物。建立快速、无损检测棉花种子含油量的方法,对于棉花油分育种工作中的材料鉴定、筛选具有重要意义。利用近红外光谱仪采集118份不同油分含量棉花种籽的近红外漫反射光谱,结合化学方法测定验证,建立了棉籽油分含量快速无损检测的近红外模型。光谱预处理方法采用一阶导数＋多元散射校正(MSC),光谱范围5 446～8 848 cm-1,主成分维数为5,以基本覆盖陆地棉棉籽含油量范围的106份试验材料为校正样品集,利用偏最小二乘法(PLS)建立了棉籽仁油分含量近红外反射光谱(NIR)校正模型。校正模型决定系数R2=0.975,校正标准差SEC=0.67。用外部验证样品集进行外部验证,对所建模型的实际预测能力进行检验。结果表明,油分含量预测值与化学值相关系数r=0.978,预测结果误差范围0.1%～1.7%,建立的模型具有很好的预测性。利用建立的模型对784份育种材料进行了油分含量预测,结果显示,该模型应用可以加快棉花育种材料的油分鉴定。     

透反射近红外光谱法快速测定大豆油中的脂肪酸

应用透反射技术在1 100~2 500 nm波谱段采集大豆油近红外光谱,采用改进的偏最小二乘法算法,建立了近红外光谱快速测定大豆油中五种主要脂肪酸含量的方法。以气相色谱法测定的158个大豆油样品中棕榈酸(C16∶0)、硬脂酸(C18∶0)、油酸(C18∶1)、亚油酸(C18∶2)和亚麻酸(C18∶3)含量作为其化学值,建模集样品数为138,检验集样品数为10,盲样验证集样品数为10;通过对定标模型的优化,五种脂肪酸的交互定标决定系数(1-VR)分别为0.883 9,0.583 0,0.900 1,0.977 6,0.959 6,交互定标标准误差(SECV)分别为0.42,0.29,0.83,0.46,0.21;盲样验证集样品五种脂肪酸的近红外预测值与化学值的相对标准误差均小于5.50%。结果表明,近红外预测值与化学值之间存在较好的线性关系,所建立的方法快速、方便、可靠,可用于大豆油的掺伪鉴别。     

近红外光谱的水稻抗性淀粉含量测定研究

用化学法测定水稻抗性淀粉含量耗时长、成本高,为此,探索了基于近红外光谱技术(NIRS)的水稻抗性淀粉含量测定新途径。首先,采集了62份抗性淀粉含量差异较大的水稻的光谱数据,将光谱数据和已测定的化学值数据导入化学计量学软件,采用偏最小二乘法(PLS)建立了抗性淀粉含量的近红外定标模型,对不同预处理得到的预测模型进行了内部验证和外部验证。结果如下：内部交叉验证方面,未处理、MSC+1thD预处理、1thD +SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.920 2,0.967 0,0.976 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.533 7,1.011 2,0.837 1。外部验证方面,未处理、MSC+1thD预处理和1thD +SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.805,0.976,0.992,绝对误差平均值分别为1.456,0.818,0.515,预测值和化学值之间没有显著差异(Turkey法多重比较),说明以近红外光谱分析法代替化学测定法是有可能的。在不同预处理方法之中,1thD+SNV的预处理方法无论内部验证还是外部验证都具有较高的决定系数和较低的误差值,定标模型精度更高,误差更小。     

玉米杂交种品质性状的近红外光谱分析技术研究

以我国常用玉米自交系、杂交种样品为材料,采用偏最小二乘(PLS)回归法,建立了近红外反射光谱测定玉米完整籽粒的粗蛋白、粗淀粉和油分含量的校正模型。并利用40个玉米杂交后代材料对3个模型的实际预测效果进行了验证,预测值与化学值间的相关系数(r)可达0.98(粗蛋白)、0.93(粗淀粉) 和0.97(油分), 最大相对误差仅为2.46%(粗淀粉)～7%(油分)。文章还从理论上研究了以数量相对较少的亲本自交系为建模样品、建立可适用于分析大量杂交种样品的近红外数学模型的可行性,提出了作物近红外光谱某些特征具有遗传性这一新的观点。     

基于深度信念网络的多品种玉米单倍体定性鉴别方法研究

单倍体育种技术是玉米育种新方法,该方法可有效缩短产生纯合系的周期,提高育种效率。该技术需首先挑选足量单倍体籽粒,而玉米在未加人工干预时,单倍体在混合籽粒中仅占0.05%～0.1%,即使采用生物诱导技术,单倍体籽粒数一般也不到籽粒总数的10%。高速、精准地从大量混合籽粒中挑选得到占比少于10%的单倍体籽粒,才能够满足工程化育种需要,而实际育种工作中挑选单倍体时常用的分子生物学、田间形态学辨别等方法存在耗时长、成本高、破坏样本等缺点,难以高效精准地得到玉米单倍体籽粒。相关研究已经证明高油玉米的单倍体与二倍体之间具有明显含油率差异,目前低场核磁共振技术可用于检测玉米单籽粒的含油率,并根据含油率对单倍体进行鉴别,但核磁共振仪存在价格贵、维护难、速度慢、效率低等弱点,现有设备完成单籽粒分选需用时4 s,无法满足工程化育种中大量筛选的速度需求。使用VIAVI微型近红外光谱仪能够达到0.25 s每颗的检测速度,相比核磁共振技术速度快,仪器价格较低,维护方便。使用近红外光谱仪分析技术对单倍体与二倍体籽粒进行鉴别,可以取代核磁共振鉴别单倍体的方法。采用近红外光谱定性鉴别单倍体籽粒虽然取得了一定效果,但目前研究中所采集玉米品种相对较少,研究只针对某一品种单倍体建立模型,对该品种单倍体进行分类;国内外尚无多品种混合单倍体鉴别相关研究,而工程化育种亟需一种能够识别多个品种玉米单倍体的鉴别方法。为此,本文提出一种基于深度信念网络的多品种混合玉米籽粒单倍体鉴别方法,DBN是一种多层深度神经网络,每层由受限玻尔兹曼机构成,采用逐层训练策略,可解决传统神经网络训练方法不适用于多层网络训练的问题。对比实验结果表明使用DBN方法建立多品种单倍体鉴别模型具有较高分类性能,能够满足玉米工程化育种精度要求。     

玉米自交系籽粒的遗传距离与其近红外光谱距离和品种鉴别模型性能的关系研究

从玉米自交系种子的遗传距离、近红外光谱距离、品种鉴别模型性能三方面进行分析,探索三者间的关系。采用三组(共15对)遗传关系远近不同的玉米自交系种子作为实验材料,通过简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)标记计算自交系种子间的遗传距离;种子的近红外光谱经预处理后降维到主成分分析(principal component analysis, PCA)空间中,计算各个自交系种子样本中心点之间的欧氏距离,作为对应的近红外光谱距离;使用仿生模式识别方法建立鉴别模型,用模型的鉴别正确率评价模型的性能。分析结果表明,自交系种子间遗传距离与近红外光谱距离相关性为0.986 8,与模型鉴别正确率的相关性为0.911 0,相关性显著。说明近红外光谱可以反映出玉米自交系种子之间的遗传关系,遗传关系的远近影响品种鉴别模型的性能,遗传距离越小,近红外光谱距离越小,模型鉴别能力也越差。实际应用中有望利用近红外光谱技术分析玉米自交系的遗传关系,对遗传育种、品种识别、纯度分选等具有重要意义;且建立品种鉴别模型时,应充分考虑遗传关系较近的玉米自交系对模型性能的影响。     

A Study of the Relationship Among Genetic Distances,NIR Spectra Distances,and NIR-Based Identification Model Performance of the Seeds of Maize Inbred LinesSCIEI北大核心CSCD

This paper explored the relationship among genetic distances, NIR spectra distances and NIR-based identification model performance of the seeds of maize inbred lines. Using 3 groups (total 15 pairs) of maize inbred lines whose genetic distaches are different as experimental materials, we calculates the genetic distance between these seeds with SSR markers and uses Euclidean distance between distributed center points of maize NIR spectrum in the PCA space as the distances of NIR spectrum. BPR method is used to build identification model of inbred lines and the identification accuracy is used as a measure of model identification performance. The results showed that the correlation of genetic distance and spectra distancesis 0.9868, and it has a correlation of 0.9110 with the identification accuracy, which is highly correlated. This means near-Infrared spectrum of seedscan reflect genetic relationship of maize inbred lines. The smaller the genetic distance, the smaller the distance of spectrum, the poorer ability of model to identify. In practical application, near infrared spectrum analysis technology has the potential to be used to analyze maize inbred genetic relations, contributing much to genetic breeding, identification of species, purity sorting and so on. What's more, when creating a NIR-based identification model, the impact of the maize inbred lines which have closer genetic relationship should be fully considered.     

非均匀固体籽粒近红外光谱采集方法研究

近红外光谱定性分析技术研究中实验对象主要包括液态物质、粉末状物质和非均匀固体颗粒物质。液态物质与粉末状物质属于均匀分布被测对象,光谱采集与分析相对容易。而非均匀固体样品大小不一、形态各异、内部物质分布不均匀,近红外光谱中既包含定性分析中需要提取的种类信息,又包含需要消除的个体差异信息,因此相对于均匀分布的液体或粉末状物质,非均匀固体分析难度更大。目前国内外尚未建立对于大小不一、形状各异的非均匀固体颗粒物质的有效近红外定性分析方法。以非均匀固体谷物玉米籽粒为主要研究对象,在研究多种光谱采集方式的基础上,分析了非均匀固体籽粒光谱采集的特点,设计了针对非均匀固体籽粒的光谱采集装置,为确保实验结果的客观性,采用了朴素贝叶斯分类器、K近邻、支持向量机、BP神经网络、仿生模式识别等5种模式识别方法,建立在漫反射及漫透射方式下单籽粒玉米近红外光谱多品种定性分析模型,并对漫反射与漫透射方式下所建立的定性分析模型进行对比实验,分析胚面朝向对玉米单籽粒的漫反射与漫透射光谱定性分析模型鉴别效果影响,测试集与建模集时间间隔长短对漫反射及漫透射方式下玉米单籽粒品种鉴别精度的影响。实验结果表明采用漫透射方式建立的模型不易受到非均匀固体籽粒摆放方式的影响,且模型具有更好的泛化能力,为后续研究提供可行光谱采集方法。以非均匀固体玉米籽粒为主要实验对象,对其采集方法与定性分析模型进行研究,可为类似形态被测物体的近红外光谱定性分析提供有益借鉴,具有重要研究意义。     

基于近红外漫反射与漫透射光谱的玉米单倍体鉴别比较研究

使用JDSU公司的MicroNIR1700型微型近红外光谱仪,研究了适合进行单籽粒玉米单倍体鉴别的光谱测量方法。基于近红外光谱定性分析技术,比较了漫反射和漫透射两种情况下玉米单倍体鉴别的效果。光谱数据经过预处理后,采用PLS＋OLDA特征提取算法,应用SVM建立玉米单倍体鉴别模型,分别统计漫反射和漫透射实验条件下,鉴别模型的正确识别率。在微型光谱仪内置光源漫反射的光谱测量方式下,不分胚面朝向,玉米单倍体籽粒平均识别率低于60%,不能有效鉴别玉米单倍体和多倍体。而采用外置光源对籽粒进行漫透射光谱测量方式,获得了平均正确识别率为93.2%的鉴别效果,并且模型稳定性好。实验结果表明,漫反射光谱仅能获得玉米籽粒表层信息,因此玉米籽粒胚面朝向严重影响漫反射光谱鉴别单倍体种子的效果;而漫透射光谱可以实现分析光程纵深信息全累加,能够得到样品内部的信息,因此对胚面朝向不敏感,能够有效地对随机摆放的玉米单倍体和多倍体进行识别。近红外方法能快速、无损地鉴别单倍体,并且微型光谱仪采集速度快,成本低,为实现实用化的自动鉴别提供了条件。     

不同剂量重离子辐照玉米自交系的生物学效应比较

用12C6+和 36Ar18+离子束分别辐照玉米自交系干种子和浸泡种子, 研究了M1—M3代重离子束辐照的生物学效应。 结果表明: 种子发芽势和发芽率随辐照剂量的增加而下降, 不同生理状态的种子对重离子辐照的敏感性也不同。 一般12C6+ 离子辐照干种子的适宜剂量为20—25 Gy; M1代叶型发生明显的变化, M2代植株在株高、穗位、单株穗数、雄穗花药颜色、粒质、穗行数、粒重和抗性等方面均发生了变化, 并产生了许多有益的变异,包括株高和穗位降低、同位多穗、穗行数和粒重增加、粒质由粉质变为硬粒以及抗锈病和红叶病的植株等, 有益突变的频率达7.0％—17.9％;在M3代出现能够稳定遗传的,并且光合效率增加的有益突变株。由此可见,重离子束辐照是玉米种质改良的一种高效手段。 In order to study biological effects of heavy ion irradiation on maize inbred lines, the agronomic traits and photosynthetic rates were investigated from M1 to M3 of maize seeds irradiated with 12C6+ and 36Ar18+ ions．The results showed that the germination rate and planting percent of maize seeds irradiated were decrease as dosage increasing of heavy ion irradiation. Different physiological status of seeds had disparate sensibility to heavy-ion irradiation and the suitable dosage of 12C6+ ion irradiation was 20—25 Gy for dry maize seeds. The leaf type of the plant happened visible changes in M1 generation. The plant height, spike position, spike number per plant, anther color of staminate,grain texture,spike row,grain weight and resistance had changes in M2 generation. Among them occurred some beneficial mutations that include degrading of plant height and spike position height, multi spike at same position in the plant, increasing of pike row and grain change of grain texture from powder seed to hard seed,resistance to rust disease and red leaf disease and so on. The frequency of beneficial mutation was 7.0％—17.9％. Those beneficial mutations could be stably inherited and mutant plants with high photosynthetic efficiency emerged in M3 generation. The study above showed that heavy ion irradiation is a high performance means for improvement germplasm of maize.