近红外光谱分析技术及其在牧草种子质量监督检验上的应用前景

近红外光谱(NIRS)的分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的分析新方法,近年来在农业、食品、医药、化工、纺织、环保等领域得到了广泛的应用。 文章简要介绍了NIRS技术产生和探测的基本原理、方法和技术特点,回顾了其在植物种子研究方面的应用情况,然后从种子品种鉴定、种子纯净度鉴定、种子发芽率测定、种子水分含量和生活力测定等四个方面阐述了NIRS分析技术应用于牧草种子质量监督检验的意义和潜在价值。 最后得出结论应用NIRS技术能降低种子检验成本、提高检验效率,还有助于扩大常规种子检验的范围和用途,因此NIRS应用于牧草种子质量检验有着重要的理论和实际意义。     

近红外光谱技术(NIRS)在检测牧草霉菌毒素中的应用

具有快速、高效、无损、在线等优势的近红外光谱技术(near infrared reflectance spectroscopy technique,NIRS)已经在农业、食品、化工、医学等领域获得广泛应用。牧草在加工贮藏过程中,受多种真菌的侵染,引起霉菌毒素在牧草中积累。霉菌毒素会通过动植物产品进入人畜的食物链,引起人畜中毒。牧草中霉菌毒素的常规检测不但需要粉碎、浸提、层析等繁琐的样品前处理过程,还需要酶联免疫吸附法、高效液相色谱法、溥层色谱法等后续检测过程。通过发展高精度、低检出限的光谱仪器,建立相应霉菌毒素检测的软件技术与校正模型,能够在牧草利用中达到快速准确检测霉菌毒素的含量和性质,从而为牧草的合理加工与利用提供依据,促进NIRS技术在健康畜产品生产领域的应用。     

近红外光谱技术(NIRS)在牧草领域中的应用研究进展

牧草是草食动物最主要的营养来源。牧草品质的优劣不仅影响家畜的生长发育和生产效率,也决定着最终畜产品的产量与品质。牧草品质的优劣主要取决于牧草营养成分及其消化率、适口性、以及牧草中所含抗营养因子和真菌毒素、霉菌毒素的含量水平。近红外光谱技术(NIRS)是一种低成本、快速、简单、无损的定性、定量分析技术,已在许多领域广泛应用。该文简要介绍了NIRS的原理和特点,详细综述了NIRS在牧草品质分析、牧草育种、牧草品种鉴定和性状分类中的应用。通过较全面综述NIRS在牧草领域中的应用现状,以期有助于NIRS在我国牧草领域中的发展。     

近红外光谱技术(NIRS)在草地生态学研究中的应用

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用。文章阐述了NIRS应用于草地生态学研究的意义,介绍了NIRS用于测定牧草营养成分、矿物质、土壤养分含量,分析了牧草混合物的组成、动物对所采食牧草的反应、牧草病虫害抗性等一些复杂特性,以及进行生化标记、同位素鉴别研究。综合这些研究可以看出,NIRS能够作为一种整体研究工具应用于草地生态学的许多研究领域中,可以检测各种常规化学成分、分析草地生态系统的各种动态指标和系统运行的多项整体特性。希望通过本文的总结分析,推动NIRS在中国草地生态学研究中的应用,加速该领域研究手段的现代化。     

近红外光谱技术在烟草领域的应用进展

本文对国内外NIR在烟草行业的研究、应用作了较详细的综述.国内相关研究起步较晚,近几年来,涌现了大量的有关NIR在烟草行业中的应用研究报告,研究的范围也渐趋广泛,NIR光谱技术是一种测定烟草整个制品的技术,值得深入研究.引用文献48篇.     

可见/近红外光谱分析技术快速鉴别航天育种番茄

提出了利用可见/近红外光谱技术快速无损鉴别航天育种番茄品种的方法,采用偏最小二乘法对光谱特征信息进行提取,与神经网络结合建立番茄品种的鉴别模型.该模型将提取后的主成分作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.同时采用小波变换对大量光谱数据进行压缩,并结合神经网络建立番茄品种鉴别模型,该模型将压缩后的数据作为神经网络...     

近红外光谱紫花苜蓿品种耐盐性鉴别方法研究

近红外光谱(NIRS)分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的新方法,近年来在饲料营养分析、品种鉴别等领域得到了广泛的应用。作者提出了一种用近红外指纹光谱快速鉴别紫花苜蓿品种耐盐性的新方法。首先用近红外吸收光谱对20个紫花苜蓿品种进行聚类,发现供试品种很好地聚为耐盐和敏盐两类,与常规检验结果基本相同,通过聚类建立苜蓿品种耐盐性鉴别模型,其次用所建耐盐品种评价鉴别模型对6个苜蓿品种进行耐盐性预测,品种识别准确率达到100％,表现指数为85.7％。所以近红外吸收指纹图谱对苜蓿品种耐盐性具有很好的分类和鉴别作用,通过建立鉴别模型,可对品种耐盐性进行快速、高效的初步鉴定。     

基于SVM算法的近红外光谱技术在鱼糜水分和蛋白质检测中的应用

采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立了鱼糜样品中水分和蛋白质含量的近红外光谱校正模型,并采用独立样本集进行了预测。光谱数据经间隔两点一阶导数(DB1G2)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)相结合的方法预处理后,用偏最小二乘(PLS)降维处理,取前15个投影变量为自变量。获得水分模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP; 蛋白质模型的校正相关系数R_c、预测相关系数R_v、定标标准差SEE、预测标准差SEP,有较好的预测准确性。基于SVM算法的近红外光谱技术可用于鱼糜水分和蛋白质含量的快速检测。     

近红外光谱技术(NIRS)在干草品质检测中的研究与应用

干草品质对动物的生产性能、牧草价值和最终盈利有着最直接的影响,检测干草品质的方法也在不断改进,近红外光谱技术(NIRS)这种快速、 高效而无破坏性的现代检测技术已在饲草料中广泛应用。文章阐述了应用NIRS分析干草品质的可行性和高效性,详细介绍了NIRS用于检测牧草营养成分、真菌侵染程度、内生真菌产生的有毒物质以及一些难于用化学方法检测的微量成分等重要指标的研究成果。指出NIRS用于分析干草品质突破了过去常规化学方法的复杂、耗时、成本高等缺陷,是干草品质分析方法的一个重大进步,并期待着NIRS在牧草品质中的应用研究工作继续完善和发展,建立更精确的定标模型以及更系统的分析软件,促进畜牧业的快速发展。     

近红外光谱技术(NIRS)在反刍动物营养研究中的应用现状

近红外光谱技术(NIRS)分析样品时以其方便、快捷和准确等诸多优点在动物营养研究中得到了广泛的应用。用NIRS技术预测家畜日粮中有机物消化率时所产生的标准偏差(SECV)在1.6%～2.8%之间,而预测干物质的消化率时所产生的SECV在1.6%～3.5%之间。NIRS能够准确地预测饲料中的化学成分和生物学组分以及反刍家畜十二指肠微生物蛋白的流量,但对于预测饲料在瘤胃降解率的动态特性时与实际相差很大。NIRS技术预测舍饲家畜采食量与体内法得到的结果相似,但在预测放牧家畜采食量时其预测误差为14%左右。上述结果表明,NIRS技术在预测反刍家畜消化代谢、日粮营养评价、采食量等方面已取得了很大的进展,并在反刍动物营养研究领域中有着广阔的应用空间。     

太空诱变桔梗的X射线荧光光谱的测定分析

选用X射线荧光光谱法(XRF),对我国独创的第4代太空诱变育种桔梗、地面组桔梗和桔梗对照品的元素种类和含量进行测定与分析。结果表明,太空组桔梗中与桔梗理气、化痰功效相关的Zn,Mn,Fe等元素分别比地面组提高了1.9,2.4,0.6倍,其中Zn和Mn元素比对照品分别提高了0.6和1.9倍。即与地面组相比,太空组桔梗更趋近于或优于对照品桔梗。太空组桔梗中多种元素指标得到了大幅度的提升和优化。XRF方法具有方便快捷、灵敏度高、元素和含量范围广以及再现性好等特点,可用于一切能制成粉末样品的其他中药的测定分析。     

太空育种射干的FTIR分析

对我国首创的第4代太空育种射干与地面组射干的非晶成分从整体上进行了测定和对比分析,以期为更全面地了解太空射干品质的变化和深入研究积累资料,探索建立太空射干质量标准。结果表明两组样品的FTIR谱的主要吸收峰的峰位、峰形大致相同,但峰的强度却有明显差异。与地面组相比,太空射干在1 642 cm-1处酮类的CO伸缩振动峰增强,表明太空射干中的主要活性成分异黄酮类化合物含量明显增加,在1 318 cm-1处一水草酸钙吸收峰增加,在1 541,1 456 cm-1处分子中苯环的环伸缩振动峰、1 417 cm-1处亚甲基的C—H键弯曲振动峰以及1 051 cm-1处伯醇的C—O的伸缩振动峰都明显减弱。太空诱变育种有利于筛选出活性成分含量提高的射干新品种。预期太空射干的药效比地面组的有所增强,有待于深入研究来证实。     

利用近红外光谱法分析玉米籽粒脂肪酸含量的研究

采用傅里叶近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法,以294份中选的普通和高油玉米自交系以及高油玉米重组自交系为样品建立了玉米籽粒四种主要脂肪酸(软脂酸、硬脂酸、油酸和亚油酸)含量和含油量的近红外光谱(NIRS)校正模型。其中,油酸、亚油酸和含油量的校正模型质量较高,交叉验证决定系数分别为0.89,0.88和0.91,外部验证决定系数分别为0.86,0.84和0.92,相对分析误差(RSP(C))均大于2.5。软脂酸和硬脂酸的校正模型不够精确,交叉验证决定系数和外部验证决定系数均小于0.80,相对分析误差(RSP(C))均小于2.5。通过实际预测进一步验证了油酸、亚油酸和含油量NIRS模型的准确性和可靠性。这些模型可应用于玉米籽粒脂肪酸含量及油分含量大批量快速测定,对玉米油分的品质育种具有重要意义。     

近红外光谱法田间快速估测新鲜紫花苜蓿品质

田间快速估测苜蓿品质对于适时刈割具有重要意义。试验共采集来自不同地域、不同品种、不同生育期和不同茬次的新鲜紫花苜蓿样170份,经便携式近红外光谱仪(1 100～1 800 nm)扫描得到近红外光谱,利用偏最小二乘法(PLS)在国内首次建立基于紫花苜蓿新鲜样品的干物质(DM)、粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)化学分析值的近红外校正模型,探讨利用近红外漫反射光谱技术(NIRS)在田间快速估测紫花苜蓿品质的可行性,摸索设备选择和制样方法。四项指标所建模型的交互验证决定系数(R2CV)分别为0.831 4,0.597 9,0.803 6和0.786 1;交互验证均方根误差(RMSECV)为1.241 1,0.261 4,0.990 3和0.830 6;外部验证决定系数(R2_V)为0.815 0,0.401 1,0.784 9和0.752 1,外部预测均方根误差(RMSEP)分别为1.06, 0.31, 0.95和0.80。对于苜蓿鲜样来说,DM,NDF和ADF的近红外模型可以进行粗略的定量分析,CP的建模效果较差,但因苜蓿中的粗蛋白含量一般都能满足家畜需求,DM,NDF和ADF是在适时刈割中最关键的估测指标,DM,NDF和ADF模型可以满足田间快速估测苜蓿品质的要求。     

用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg·(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。     

航天诱变育种甜椒品系的红外光谱分析

首次采用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)对航天诱变育种甜椒品系种子和一般大田生产的甜椒品种种子进行了对比研究,比较了它们红外光谱的异同。甜椒种子的红外光谱主要由蛋白质的吸收带和碳水化合物的吸收带组成。航天育种的两个甜椒品系种子(SP11和SP18)红外光谱的主要吸收峰的峰位、峰形与普通甜椒品系种子相同,表明经航天诱变的甜椒其主要化学成分和基本结构并未发生变化。太空甜椒种子,在2 854,1 652, 1 542以及1 160～1 062 cm-1范围内的吸收都较普通甜椒种子增加。2 855 cm-1峰是CH₂—伸缩振动,1 652 cm-1处的吸收峰为酰胺Ⅰ带,是CO的伸缩振动峰,1 542 cm-1的吸收峰是酰胺Ⅱ带,是N—H的弯曲振动和C—N的伸缩振动,1 160 cm-1处的峰可能为碳水化合物的C—O的伸缩振动引起。表明航天诱变使甜椒种子的蛋白质和碳水化合物含量增加。     

卫星搭载紫花苜蓿种子的拉曼光谱分析

为了了解卫星搭载对紫花苜蓿种子化学特性的影响,揭示空间诱变机理,文章利用傅里叶变换拉曼光谱法对卫星搭载当代的紫花苜蓿种子进行了研究。结果表明,与地面对照相比,飞行组在358和553 cm-1处的峰强增加,814,1 122,1 531,1 743 cm-1处的峰强降低,通过谱带归属发现,增强的358和553 cm-1分别与DNA和Ca2+有关,降低的4个峰与糖类、脂类有关。这说明经过卫星搭载后,苜蓿种子的DNA和Ca2+的量出现增加趋势,糖类与脂类的量出现降低趋势。其可能原因是(1)种子主动修复诱变产生的DNA损伤时,消耗部分贮存能量所致;(2)空间飞行过程中的超重导致种子细胞内的Ca2+ 浓度升高;(3)飞行因子导致种子提前萌发,DNA大量合成与复制,种子储藏的能量提前降解消耗。这一结果将对苜蓿空间诱变机理研究有重要参考价值。     

菊苣体外干物质消化率近红外分析模型的建立

菊苣(Cichorium intybus L.)是一种新型的高产优质饲用牧草,具有极大的推广利用价值。体外干物质消化率(in vitro dry matter digestibility,IVDMD)是评价饲草营养价值的重要指标之一。建立菊苣体外干物质消化率的NIRS定量分析模型的研究,采集了72个品种、不同基因型、不同生长发育时期的204个菊苣地上部分为样品,应用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术,通过采用不同的回归算法,比较不同的光谱范围和光谱预处理方法,建立了8个菊苣体外干物质消化率(IVDMD)的近红外漫反射光谱校正模型,从中选出最佳参数的校正模型。其校正决定系数(R2cal)和外部验证决定系数(R2val)分别为0.953 17和0.904 55,校正标准差(RMSEC)和预测标准差(RMSEP)分别为1.977 99%和2.008 82%,预测值与化学值间的相关系数(r)达0.951 08。结果表明,利用近红外漫反射光谱法来测定菊苣体外干物质消化率(IVDMD)是可行的,可为菊苣体外干物质消化率(IVDMD)的测定提供快速的分析测定方法。     

近红外光谱分析技术在辛硫磷农药残留检测中的应用

采用近红外光谱分析法直接用于痕量农药辛硫磷的定量检测。通过引入一种样品预处理方法,将待测样品与硅胶混合,硅胶作为吸附剂,用来富集待测农药化合物,然后直接采集其漫反射光谱。用偏最小二乘(PLS)回归方法建立模型、留一交互验证法来对模型进行评价。通过两批次实验,浓度梯度为0.5 mg·L-1的21个样品的交互验证相关系数为0.958,RMSECV为 0.872 mg·L-1;浓度梯度为0.25 mg·L-1的41个样品的交互验证相关系数为0.924,RMSECV为1.15 mg·L-1。随着浓度梯度的降低,模型的预测能力有所下降,但模型的相关系数仍然较高。结果表明利用硅胶作为待测样品吸附剂的预处理方法,可以有效降低近红外光谱分析技术的检测限,在农药残留等低含量样品检测中有实际应用价值。