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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。 相似文献
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