文献类型： 中文期刊

作者： 商志伟 ¹ ; 赵云 ; 沈奇 ¹ ; 王仙萍 ¹ ; 徐静 ¹ ; 杨森 ¹ ; 田世刚 ¹ ; 温贺 ¹ ;

作者机构： 1.贵州省油菜研究所

关键词： 紫苏;近红外光谱(NIRS);脂肪酸;含油量;分析模型

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2017 年 37 卷 12 期

页码： 3719-3724

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为加快紫苏优质育种进程,采用近红外光谱(NIRS)技术,结合线性偏最小二乘法(PLS),以250份全国范围内收集的紫苏资源为研究材料,分别较好的建立其种子中含油量,棕榈酸(C16∶0),硬脂酸(C18∶0),油酸(C18∶1),亚油酸(C18∶2),a-亚麻酸(C18∶3)含量的六个近红外光谱校正模型。结果显示,六个模型的校正决定系数(RSQ1)分别为:0.98,0.91,0.92,0.92,0.85,0.93;交叉验证决定系数(1-VR)分别为:0.97,0.89,0.89,0.91,0.85和0.91;外部验证相关系数(RSQ)分别为:0.98,0.91,0.89,0.90,0.80和0.89,且定标标准误差(SEC)分别为0.99,0.21,0.1,0.94,0.81,0.92;交叉验证标准误差(SECV)分别为1.16,0.23,0.11,1.05,0.92,1.02和预测标准误差(SEP)分别为0.97,0.21,0.11,1.12,0.99,1.14。结果表明,此六个校正模型质量均较高。这些首次建立的快速无损的近红外分析模型,可为紫苏资源开发提供指导,对紫苏油分品质育种具有重要意义。