整粒棉籽营养品质的近红外光谱无损分析方法研究
棉花是世界上重要的纤维作物，也是仅次于大豆的第二大植物蛋白资源，同时含有丰富的油分含量，是世界上第五大油料作物。据统计，平均每生产1kg的棉花纤维，就会产生1.65kg的棉籽。目前棉籽中营养品质指标的检测以常规的化学方法为主，如蛋白质含量检测的凯氏定氮法，油分含量检测的索氏提取法，氨基酸含量检测的离子交换色谱法或高效液相色谱法等。这些传统的分析方法灵敏度和精确度高，但均存在样品准备繁琐、分析时间长、检测成本高等问题。本研究拟建立整粒棉籽中蛋白质、油分、氨基酸含量的近红外校正模型，并通过变量选择方法优化变量空间，提高校正模型的稳健性和预测能力，为棉籽营养品质的检测和棉花品质育种提供无损、快速、有效的测定方法，主要研究结果如下:
(1)利用多年份、多地点种植的棉花材料，随机选出385份实验样品，扫描整粒棉籽的近红外光谱。然后，整粒棉籽经剥壳磨粉后，采用标准的化学分析方法测定棉籽中蛋白质、油分和氨基酸含量。在模型构建前，先采用标准正态变换、二阶微分和Savitzky-Golay卷积平滑方法等处理原始的近红外光谱。经预处理后的光谱数据，运用蒙特卡罗的无信息变量消除法MC-UVE或连续性投影法SPA进行光谱变量选择，剔除了大量无信息变量和冗余变量，降低光谱变量的共线性，提高校正模型预测的准确性和稳健性，并在一定程度上克服了模型的过拟合现象。在建模过程中，采用非线性的最小二乘支持向量机算法LS-SVM，并对比相应的线性的偏最小二乘法PLS，以寻找并构建最优的整粒棉籽近红外模型。
(2)本研究创建的整粒棉籽营养品质的近红外模型，其蛋白质和油分含量的校正模型的决定系数R2分别为0.959和0.950，剩余预测偏差RPD分别为4.871和4.429，构建的蛋白质和油分含量的校正模型均取得了较高的预测精度和较好的稳定性（R2＞0.900，RPD＞3.000）。蛋白质中的氨基酸含量的近红外校正模型决定系数R2为0.596～0.949，剩余预测偏差RPD为1.573～4.311，除半胱氨酸Cys、酪氨酸Tyr、色氨酸Ser、蛋氨酸Met和苏氨酸Thr外，其余12种氨基酸含量的校正模型均取得了较高的预测精度和较好的稳定性。因此，对于整粒棉籽中的蛋白质和油分含量，以及大多氨基酸含量，近红外光谱技术能够替代常规的化学分析方法，并可进行整粒棉籽营养品质的快速无损分析。
整粒棉籽;营养品质;近红外光谱;无损分析
浙江大学
硕士
作物学
祝水金
2012
中文
S562
81
2013-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）