基于近红外漫反射光谱法的大豆粗蛋白和粗脂肪含量的快速检测

• 作者: 张新 王丽萍 赵兴忠 陈文杰
• 来源期刊: 大豆科学
• 关键词: 大豆 近红外模型 快速检测 粗蛋白 粗脂肪
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 分析加工·产业经济
• 页码范围: 280-285
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.11861/j.issn.1000-9841.2019.02.0280

摘要

为满足大豆品质育种快速筛选的需求,本文详细探讨了利用近红外漫反射光谱法对大豆粗蛋白和粗脂肪含量实现快速测定的可行性.采用凯氏定氮法和索氏抽提法测定了120份大豆粗蛋白和粗脂肪的含量,分别采集大豆整粒和粉末两种状态的近红外光谱,然后运用化学计量学方法PLS建立近红外光谱与化学值之间的关系模型.其中粉末大豆样品建立的粗蛋白校正模型的决定系数R2为0.978 7,校正标准误差RMSECV为0.003 8,该模型对24份待测样品进行测定的预测标准误差RMSEP为0.002 84;粗脂肪校正模型的R2为0.934 1,RMSECV为0.003 69,RMSEP为0.003 53.整粒大豆建立的粗蛋白校正模型的R2为0.872 4,RMSECV为0.00907,RMSEP为0.007 49;粗脂肪校正模型的R2为0.876 5,RMSECV为0.005 08,RMSEP为0.00466.对比发现,建模样品的状态对近红外模型的预测性能有重要影响,样品在粉末状态下建立的粗蛋白和粗脂肪近红外模型的预测效果更好.另一方面,由于整粒样品建立的近红外模型的R2均在0.87以上,因此当样品量较少没有足够样品可用于粉碎时,该模型可以满足对整粒大豆品质进行粗测的需求.该结果对大豆育种早代筛选工作具有重要意义.