近红外(NIRS)技术分析小样品油菜籽芥酸和含油量的应用研究

以完整油菜籽为样品,采用旋转杯和安培瓶两种样品杯、每种样品分为4×2种不同样品量并通过不同光谱预处理来优化油菜籽芥酸和含油量的近红外分析模型。结果表明:油菜籽各小样品含油量模型的决定系数(R2)从93.93%到96.93%不等,均方差(RMSECV)从0.56到0.79不等;油菜籽各小样品芥酸模型的决定系数(R2)从96.91%到98.42%不等,均方差(RMSECV)从1.73到2.43不等。随着样品量的逐渐增加,油菜籽芥酸和含油量不同样品杯模型各参数逐渐有所优化;同一样品厚度时,油菜小样品芥酸和含油量的旋转样品杯模型各参数均略优于安培瓶样品模型;不同样品量的NIRS模型,W3和W4差异不大,依次优于W2和W1。最小样品量AW1为0.3g。优化油菜小样品模型时,应该选择全部的预处理方法,根据优化结果选择最佳模型。外部检验结果表明:不同重量小样品(W1/0.3g、W2/1.0g、W3/2.0g和W4/4.0g)模型之间及其与标准化学值之间在0.01水平上差异不显著,说明W1和W2小样品模型同样可应用于油菜品质育种材料的分析选择。     

近红外光谱法快速鉴定油菜杂交种的纯度

建立近红外光谱技术测定油菜杂交种纯度的方法。考察了样品杯类型、光谱预处理方法和波长范围对近红外模型预测性能的影响。结果发现,由不同样品杯采集近红外光谱所建立的校正模型,其预测性能存在较大的差异,旋转杯明显优于安瓿瓶;采用消除常数偏移量对光谱进行预处理能有效地提取光谱信息,选择5 000~8 000 cm–1波数范围作为建模谱区,其包含的有效信息率最高。在最佳条件下建立油菜杂交种纯度的校正模型,其决定系数(R2)为0.980 0,交互验证均方根误差(RMSECV)为0.008 59。利用该模型对预测集进行测定,预期均方根误差(RMSEP)为0.007 59,表明该模型具有很好的预测性能,近红外光谱法用于杂交种纯度的鉴定是可行的。