HPLC/DRIFP,UV分析高等植物的类玉米赤霉烯酮(或烯醇)

在冬麦,胡萝卜和油菜等越冬植株生长锥内发现有某种物质,其含量及消长情况恰与春化作用的深度同步,经薄层层析和高压液相色谱分离后,用170SX付里叶变换红外光谱仪(带微量漫反射样品池,及TGS检测器)测定了其红外漫反射光谱,同时用DU-8B紫外可见分光光度计测定了其紫外光谱,由这些图谱进行分析,发现该物质有与标准品玉米赤霉烯酮或玉米赤霉烯醇极为相似的吸收峰,看来它们具有相似的化学结构或功能基因,经初步定量分析得知,其在单位生长锥内的含量约为0.1—1ng左右,实验表明,类玉米赤霉烯酮物质可能正是控制植物通过春化作用的一种物质。     

用人工神经网络处理谷物成分分析

本文用人工神经网络处理谷物的付立叶变换近红外漫反射光谱,对谷物中含量在10~(-1)～10~(-3)的蛋白质、脂肪和6种人体必需氨基酸定量分析数据进行了解析,分析结果与经典化学方法没有系统偏差,且优于逐步回归分析法的结果。     

高强高效近红外光源的不同光源强度对玉米杂交种鉴别的影响

以2009年产自海南的农华101玉米种子作为研究对象,基于近红外漫透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2 nm),研究了一种高强高效近红外光源在不同光源电压以及光源至光谱仪不同距离两种条件下对玉米杂交种鉴别的影响。对光谱进行一阶导数、矢量归一化的预处理后,使用主成分分析(PCA)和正交线性判别分析(OLDA)提取光谱特征,使用支持向量机(SVM)分别建立种子纯度鉴定模型,统计不同实验条件下的识别率。结果表明,在电压较低或者光源至光谱仪的距离较大的时候,光源强度较低,得到的光谱曲线有较多的毛刺,此时的识别率较低,增大电压或者降低光源至光谱仪的距离时,光谱曲线变得较为平滑,识别率明显升高,说明在一定范围内增大光源强度会提高模型的正确鉴定率。     

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。     

傅里叶变换近红外光谱信息资源共享的基础研究

为了实现农产品傅里叶变换近红外光谱库信息资源的共享 ,使光谱库的信息资源达到充分利用 ,首先研究了仪器间光谱信息的准确表达 ,即仪器到仪器光谱信息间的映射 ;并以映射光谱研究了用于不同仪器上进行定量分析的无标样建模方法。对于 2 2个小麦样品蛋白质含量 ,无标样建模模型预测值与凯氏定氮结果的相关系数r =0 94 1,平均相对误差为 3 2 8% ;为了考察无标样建模模型定量分析的使用性 ,同时亦对 2 2个小麦样品的蛋白质含量采用有标样建模定量分析 ,模型预测值与凯氏定氮结果的相关系数r =0 96 3,平均相对误差为 2 4 %。有标样建模与无标样建模的模型分析结果的比较 ,为不同仪器间光谱信息的可共享性提供了依据。由此根据不同仪器建立的光谱信息库的库信息即可转化为另一仪器的映射光谱信息 ,保证了光谱库信息资源在不同仪器上的共享利用     

鉴别玉米杂交种纯度的近红外光谱分析技术研究

以不同产地和年份的农华101(NH101)玉米杂交种和母本种子为对象,研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。 光谱采集时间跨度达10个月,运用傅里叶变换(FT)近红外光谱仪器,在不同季节用23天(分五个时间段)采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。 全部原始光谱用移动窗口平均、 一阶差分导数和矢量归一化进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法和线性判别分析(LDA)方法降维,采用仿生模式识别(BPR)方法建立模型。 通过对光谱预处理校正光谱失真,使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩,相对距离增大了近70倍,实现了母本和杂交种子的鉴别。 通过代表性样品的选择,提高了模型对光谱采集时间、 地点、 环境等条件变动的应变能力,也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力,增强了模型的稳健性,使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上,而平均正确拒识率也达到85%以上。     

近红外反射光谱法分析玉米秸秆纤维素含量的研究

利用近红外反射光谱分析技术和偏最小二乘回归法（PLS）,通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,采用二阶导数光谱预处理,在7540．3-5361．1cm^-1和4882.9—4504．9cm^-1谱区内建立了近红外光谱测定玉米秸秆纤维素含量的校正模型。利用15个玉米秸秆样品对所建模型的实际预测效果进行了验证,预测值与化学值的相关系数（r）可达0．9953,最大相对误差仅为5．20。结果表明,近红外光谱技术可以快速、准确地测定玉米秸秆纤维素,该结果对玉米秸秆材料的快速鉴定和筛选利用具有重要的意义。     

应用近红外反射和透射光谱法鉴定玉米杂交种的纯度

探索使用近红外反射和透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2 nm)鉴定玉米杂交种纯度,并对两种方法进行比较。对光谱进行一阶导数、矢量归一化的预处理后,使用主成分分析(PCA)和正交线性判别分析(OLDA)提取光谱特征,使用支持向量机(SVM)分别建立两个玉米品种(农华101和京玉16)的种子纯度鉴定模型。反射近红外光谱建立的农华101和京玉16的正确鉴定率分别为100%和90%。但反射光谱法受种子摆放位置的影响很大,胚面和非胚面光谱有较大差异。透射光谱法建立的京玉16和农华101纯度鉴定模型的正确鉴定率均为98%,胚面和非胚面的光谱相似度很高。结果表明,利用近红外反射和透射光谱法鉴定玉米杂交种纯度是可行的;透射光谱法更适于分析单籽粒玉米种子。     

近红外漫反射光谱中散射对化学定量分析模型的影响

结合国内外研究发展现状,分析了近红外光谱分析与检测技术中影响模型稳健性及预测模型精度的原因,特别是散射的影响。阐述了近红外光与样品组织之间的相互作用机理,及近红外光谱法定量分析模型中散射对漫反射光的影响,总结了光学方法中光学特性参数(散射系数、吸收系数)的主要检测技术的研究进展。探讨了近红外光谱检测与分析技术为基础的定量模型中为改善、增强模型稳健性所用的方法及效果,如中心化、附加散射校正(MSC)等预处理算法;偏最小二乘法(PLS)、主成分回归方法(PCA)等不同的多元校正方法。采用现有的数据预处理方法,可以改善散射对模型的稳健性的影响,但要在浓度范围较大、样品物理状态复杂的情况下消除散射引起的模型预测误差仍需要探索新的方法。     

现代近红外光谱分析的信息处理技术

介绍了现代近红外光谱分析技术的要点，流程，以及建立数学模型的优化层次与建模层次，最后，阐明了在我国应用与发展近红外技术的策略，即“产业化”与“民主化”相结合。