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		近紅外光譜適合于種子品質(zhì)性狀的測(cè)定和分析

　　近紅外光譜(NIR技術(shù)是近年來發(fā)展最快的測(cè)定技術(shù)之適合于種子品質(zhì)性狀的測(cè)定和分析。由于該技術(shù)測(cè)定的準(zhǔn)確性、可靠性、適用范圍等都依賴于以慣例測(cè)定方法為基礎(chǔ)建立起來的校正分析模型。NIR分析技術(shù)所建立的校正模型具有專一性強(qiáng)的特點(diǎn)。建立相應(yīng)的校正分析模型，具有無損、快速、高效、方便等特點(diǎn)。需根據(jù)不同的樣品種類和狀態(tài)以及不同的分析內(nèi)容等逐項(xiàng)開展研究。才干發(fā)揮其優(yōu)越性。因此，該技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵是建立預(yù)測(cè)準(zhǔn)確、抗干擾能力強(qiáng)的校正分析模型。本研究的目的根據(jù)NIR分析儀的特點(diǎn)和性能，重點(diǎn)研制和開發(fā)種子品質(zhì)性狀的校正分析模型，以便進(jìn)行快速大批量測(cè)定，大幅度降低分析利息，提高分析測(cè)試水平和效率以及儀器使用率；同時(shí)，結(jié)合作物品質(zhì)育種研究中品質(zhì)成分分析的實(shí)際情況，探討微量樣品、甚至單粒無損測(cè)定的技術(shù)和方法，開拓和擴(kuò)大NIR分析儀的應(yīng)用范圍和領(lǐng)域。本研究選用了水稻、油菜、大麥、玉米等作物種子為研究對(duì)象，廣泛收集和人工發(fā)明不同類型的種子樣本資料。進(jìn)行重要品質(zhì)性狀的慣例分析和測(cè)定，收集多種樣品狀態(tài)的NIR信息，以此組成NIR分析的原始群體。

　　依據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需要，利用不同的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)不同的種子樣品群體進(jìn)行NIR模型的創(chuàng)建和應(yīng)用。主要研究結(jié)果有：創(chuàng)建水稻慣例品質(zhì)如直鏈淀粉含量、膠稠度、堿消值、粘滯度(RVA NIR校正分析模型，具有分析準(zhǔn)確，可靠、適用性廣的特點(diǎn)；發(fā)展了蛋白質(zhì)含量和多種氨基酸指標(biāo)校正模型，進(jìn)一步拓展了NIR技術(shù)在水稻稻米營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)分析中應(yīng)用范圍。同時(shí)發(fā)展了適于遺傳育種研究用的油菜籽油分、蛋白質(zhì)、硫甙和脂肪酸品質(zhì)測(cè)定的分析模型，具有大樣本、小用量、整粒無損分析等特點(diǎn)；進(jìn)一步發(fā)展了大麥的蛋白質(zhì)和葡聚糖快速測(cè)定的NIR技術(shù)分析模型；構(gòu)建了能準(zhǔn)確測(cè)定玉米種子水份和蛋白質(zhì)的NIR校正模型。創(chuàng)建各種NIR校正分析模型的同時(shí)，探索各主要作物種子品質(zhì)分析的校正集選擇方法和參數(shù)以及構(gòu)建模型時(shí)的各參數(shù)優(yōu)化設(shè)置，為建立規(guī)范的分析方法奠定基礎(chǔ)

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