文献类型： 中文期刊

作者： 曹晓宁 ¹ ; 田翔 ¹ ; 赵小娟 ¹ ; 王君杰 ¹ ; 刘思辰 ¹ ; 穆志新 ¹ ; 陈凌 ¹ ; 王海岗 ¹ ; 陆平 ² ;

作者机构： 1.山西省农业科学院农作物品种资源研究所

2.中国农业科学院作物科学研究所

关键词： 藜麦(Chenopodium quinoa Willd);脂肪;近红外光谱;快速检测

期刊名称： 湖北农业科学

ISSN： 0439-8114

年卷期： 2016 年 55 卷 18 期

页码： 4796-4798

摘要： 为了探索一种快速测定完整藜麦(Chenopodium quinoa Willd)子粒脂肪含量的方法,采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用近红外光谱法建立数学模型并进行预测。结果表明,在10 000~4 000 cm-1波长范围内,运用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法所得数据建立藜麦粗脂肪近红外光谱定量模型,校正和预测效果最佳,所得的粗脂肪近红外定量模型的交叉验证决定系数(R2cv)为0.939 3,外部验证决定系数(R2val)为0.9235。建立的脂肪近红外光谱模型,可以用于藜麦脂肪含量的快速检测。