文献类型： 中文期刊

作者： 杨洌 ¹ ; 樊超 ² ; 程莉莉 ¹ ; 刘丹丹 ¹ ; 袁红梅 ¹ ; 宋喜霞 ¹ ; 姚丹丹 ¹ ; 姜卫东 ¹ ; 康庆华 ¹ ; 张文洁 ³ ; 唐立郦 ¹ ;

作者机构： 1.黑龙江省农业科学院经济作物研究所

2.黑龙江省农业科学院耕作栽培研究所

3.黑龙江大学现代农业与生态环境学院

关键词： 工业大麻;近红外光谱;大麻素;种质资源

期刊名称： 种子

ISSN： 1001-4705

年卷期： 2025 年 44 卷 008 期

页码： 231-239

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为解决工业大麻传统育种、引种时无法大规模、快速检测大麻素含量的难题,以118份工业大麻种质为材料,采用高效液相色谱法（HPLC）测定四氢大麻酚酸（THCA）、四氢大麻酚（THC）、大麻二酚酸（CBDA）和大麻二酚（CBD）含量,同步获取近红外原始光谱。通过标准正态变量（SNV）、去趋势校正（DE）、一阶/二阶平滑求导（SG1/SG2）对光谱进行单一或联合处理,结合改进型偏最小二乘法（MPLS）建立预测模型。结果表明,CBDA和CBD模型表现优异,相对分析误差（RPD）均大于或等于3.0,预测精度高;THCA和THC模型RPD介于2.5～3.0之间,满足初步筛选需求。所有成分预测值与实测值相关系数（R²）均大于0.95,预测准确性高。因此,该模型可用于工业大麻常用大麻素含量的快速测定。同时利用加权平均法筛选出5个高CBD、低THC的优异种质,为培育工业大麻新种质提供育种材料。