应用近红外光谱技术分析稻米蛋白质含量

作     者：毕京翠 张文伟 肖应辉 王海莲 江玲 刘玲珑 万向元 翟虎渠 万建民 BI Jing-Cui;ZHANG Wen-Wei;XIAO Ying-Hui;WANG Hai-Lian;JIANG Ling;LIU Ling-Long;WAN Xiang-Yuan;ZHAI Hu-Qu;WAN Jian-Min

作者机构：南京农业大学作物遗传与种质创新国家重点实验室江苏南京210095 中国农业科学院北京100081 中国农业科学院作物科学研究所北京100081 

出 版 物：《作物学报》 (Acta Agronomica Sinica)

年 卷 期：2006年第32卷第5期

页      面：709-715页

核心收录：

学科分类：09[农学] 0901[农学-作物学] 

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2003AA207020) 国家重点基础研究发展规划(973计划)子课题(2004CB117200) 国家"十五"科技攻关计划(2004BA525B02-04) 

主　　题：水稻 蛋白含量 近红外光谱技术 校正模型 

摘      要：以稻谷、米粒、米粉3种形态的样品,应用近红外光谱技术(NIRS)和偏最小二阶乘法(PLS),建立了6个稻米蛋白质含量近红外光谱数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明,糙米蛋白质含量的稻谷、糙米粒和糙米粉近红外光谱预测模型校正决定系数(RC2)分别为0.893、0.971和0.987,校正标准差(RMSEC)分别为0.507、0.259和0.183;精米蛋白质含量的稻谷、精米粒和精米粉近红外光谱预测模型R2C分别为0.897、0.984和0.986,RMSEC分别为0.4970、.186和0.190。模型内部交叉验证分析表明,预测糙米蛋白含量的稻谷、糙米粒和糙米粉模型内部交叉验证决定系数(RCV2)分别为0.865、0.962和0.984,内部验证标准差(RMSECV)分别为0.557、0.290和0.205;预测精米蛋白含量的稻谷、精米粒和精米粉的模型RCV2分别为0.845、0.951和0.979,RMSECV分别为0.5940、.316和0.233。模型外部验证分析表明,预测糙米蛋白含量的稻谷、糙米粒和糙米粉近红外光谱模型外部验证决定系数(RV2)分别为0.683、0.801和0.939,外部验证标准差(RMSEV)为0.962、0.799和0.434;预测精米蛋白含量的稻谷、精米粒和精米粉近红外光谱的模型RV2分别为0.673、0.921和0.959,RMSEV为0.976、0.513和0.344。用米粉建立的近红外光谱预测模型准确性最高,米粒次之,基于稻谷的预测模型准确性相对较低;内部交叉验证和外部验证表明,近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好,且能保证样品的完整性,在水稻优质育种和稻米品质分析中具有广泛的应用价值。