近红外光谱分析原理及其在牧草航天育种的应用前景

近红外光谱(NIRS)的定量分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种化学成分的分析新方法,近年来在饲料营养价值评估、土壤养分检测等方面得到了广泛的应用。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,回顾了航天育种的研究进展及其在草类植物上的应用情况,然后从牧草营养成分分析、次生代谢产物预测、病虫害抗性鉴定、非生物胁迫抗性评估4个方面阐述了NIRS分析技术应用于草类植物航天育种的意义和潜在价值。NIRS技术不仅能提高育种选择效率、加快育种进程,还有助于诱变机理研究的深入,将其应用于草类植物航天育种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.     

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。     

近红外光谱技术检测种子质量的应用研究进展

作为农业生产最基本的生产资料,种子质量是影响其种用价值的最重要特征。常用的种子质量检测方法存在检测速度慢、具破坏性、预处理过程复杂等问题,因此研究简便快速的种子质量检测方法对于种子质量检验具有重要意义。本文综述了近年来近红外光谱技术检测种子内含物、种子活力及贮藏年份、种子病害和虫害等研究现状及存在的问题。对于水分、淀粉、蛋白质、脂肪酸、胡萝卜素等物质含量,其模型鉴别率较高,对相对含量较低的微量物质鉴别率较低;因高温高湿致活力下降的种子以及贮藏不同年份的种子可以高效鉴别,而因冷害所致的活力较低种子无法鉴别;目前可成功鉴别健康种子与感病种子,并对种子的健康度进行有效的分级,部分真菌性病害的病原菌也可鉴别;可成功鉴别遭虫蚀种子与健康种子,进而区分害虫的种类,但对虫害水平较低的样本和较小幼虫的检测效果不够理想。最后对近红外光谱技术在种子质量检测应用上存在的问题进行了分析与展望,特别是种子行业特有的单粒检测技术,其光谱采集配件的标准化将极大的提高其应用性。     

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。     

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。     

近红外在乳及乳制品质量检测中的研究进展

近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)的高效、方便、不破坏样本等特点是其能够进行乳及乳制品质量检测的重要条件。首先探讨了近红外技术的基本原理,并分析了乳及乳制品特点及质量检测评定标准,重点综述了近红外光谱系统硬件设备技术和数据处理的方法,在乳及乳制品质量检测中的研究成果,以促进近红外光谱技术在我国乳制品检测中得到广泛应用。     

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。     

近红外光谱法测定苜蓿中的叶含量

叶含量是一项对苜蓿的营养价值和家畜采食量、消化率都很重要的指标,目前常用的手工茎叶分离后测定叶含量的方法非常费时费力。利用近红外光谱分析技术(NIRS)对人工配制叶含量为15%～55%的41个苜蓿样品, 建立了苜蓿中叶含量的预测模型。用15,25, 35个定标样品分别建立的3个模型的RMSEP分别为1.02, 1.97, 0.51,RPD依次为5.50,2.85,25.93,外部验证的决定系数r2为0.978 9,0.984 4,0.998 9。结果表明,15个定标样品已经能够建立准确测定苜蓿叶含量的近红外预测模型,且模型的准确性随着数量增加而升高。     

畜禽肉化学成分近红外光谱检测技术研究进展

和传统的肉品化学成分检测方法相比,近红外光谱分析是一种能够快速、简单、安全和可同时测定多种化学成分的肉品检测方法。论述了近年来猪、鸡、牛、羊四种动物肉中粗蛋白质、肌间脂肪、脂肪酸、水分、灰分、肌红蛋白和胶原蛋白七种化学成分的近红外光谱分析检测研究进展,并探讨了目前研究中存在的问题及其原因。从已发表的研究结果可以看出,近红外光谱分析具有替代耗时成本高的现有肉品化学检测方法的巨大潜力,特别是用于商业上同步检测多种化学成分。研究大多采用主成分分析法进行特征光谱筛选,偏最小二乘和修正偏最小二乘法建立校正模型,交互验证进行预测结果评价。目前研究热点集中在肉中脂肪酸含量预测模型和应用近红外高光谱图像和多元回归预测肉中化学成分。近红外光谱预测结果差异性较大,这与样品集选择、光谱预处理和建模方法都有很密切的关系。样品选择对近红外预测精度具有重要的意义,非均质肉样影响了近红外化学成分预测精度。总的来说,肌间脂肪、脂肪酸与水分指标预测效果较好,粗蛋白质和肌红蛋白指标预测效果次之,灰分和胶原蛋白指标预测结果较差。     

近红外反射光谱法测定苜蓿干草主要纤维成分的研究

采集不同生育期、不同品种和不同干燥方式（烘干、阴干、晒干）的苜蓿干草样品60份,研究了利用近红外反射光谱法分析苜蓿干草中纤维素、半纤维素和木质素含量的可行性。实验结果显示,纤维素的交互验证相关系数（R_CV）、外部验证决定系数（r2）以及验证集样品标准差（SD）与预测残差均方根（RMSEP）的比值（RPD）分别为0.97,0.97,4.44,木质素为0.94,0.94,4.08,表明利用NIRS技术可以准确分析苜蓿干草中纤维素和木质素的含量。半纤维素的R_CV,r2,RPD分别为0.29,0.12,1.09,说明该模型不能进行半纤维素的实际预测。利用近红外反射光谱法准确测定纤维素和木质素含量的结果,对苜蓿生产加工中的质量评价,以及苜蓿育种等研究中纤维品质的快速分析都具有重要意义。     

近红外光谱快速分析技术及其在动物饲料和产品品质检测中的应用

近红外光谱是近年来发展最快、最引人注目的光谱学技术。主要介绍了近红外光谱技术的基本原理和发展, 包括近红外光谱预处理技术如微分处理、信号平滑等技术的发展和近红外光谱分析模型如多元线性回归、主成分分析、偏最小二乘法和人工神经网络等的发展。综述了国内外近几年来此技术在动物饲料和产品品质检测中的应用。文献调查显示, 近红外光谱分析技术以其快速、无损、不污染环境等诸多优点在国内外饲料和动物产品检测方面得到广泛应用。在饲料分析方面,近红外不仅能用于其常量成分干物质、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪等的测定,而且能用于微量成分、有毒有害成分的测定。在动物产品分析方面,该技术已用于禽蛋、牛肉、羊肉、猪肉等的各种物理和化学指标的测定。文中详细给出了已经报道的利用近红外光谱技术测定饲料和动物产品测定指标和光谱处理以及模型建立的情况, 并讨论了近红外光谱快速检测技术的在饲料分析和动物产品分析领域的应用新趋势和局限性。     

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。     

近红外漫反射光谱法快速测定秸秆青贮饲料成分含量

采用傅里叶近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘回归法,以158个不同种类的秸秆青贮饲料样品建立了常规化学成分和发酵成分含量的近红外定量分析校正模型。其中常规化学成分中, 粗蛋白、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、半纤维素、干物质、粗灰分和酸性洗涤木质素含量的校正模型决定系数R2分别为0.95,0.90,0.86,0.91,0.86,0.95和0.90;发酵成分的pH、乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮含量的校正模型决定系数R2分别为0.98,0.83,0.85,0.3,0.90和0.92。研究发现除乙酸、丙酸和丁酸之外,其他成分含量的相对分析误差RPD(SD/SECV)均大于2.5;除乳酸、乙酸、丙酸和丁酸之外,所建近红外定量分析模型对独立检验集样品其他成分含量的预测值与化学值的相关决定系数R2均大于0.08。该研究结果对青贮饲料品质的快速检测具有重要的实际意义。     

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。