近红外分析技术在水稻蒸煮和营养品质育种中的应用

论文摘要

稻米是我国主要的粮食作物之一,目前水稻育种工作的重点在产量的基础上转向品质育种。稻米蒸煮品质和营养品质包括直链淀粉含量、胶稠度、蛋白质含量等性状。已有研究为NIR技术在水稻品质育种中的应用打下了一定的基础。但尚存在着不少问题,如样品来源较为单一、大多为单年份的试验材料、定标集样本数目偏少、所构建的模型实际适用性还不够理想,且目前定标模型分析所需要样品量较大,不适合于单株样品量很少的育种中间材料选择。更重要的是,绝大部分用于构建分析研究模型的样品为稳定的品种或品系,这与育种中间材料常处于分离状态不相符合,而样品状态对于NIRS分析是非常重要的。本研究选用蒸煮品质和营养品质差异较大、生育期基本一致的9个水稻品种（Z03-423、辐137、浙辐0515、G04-44、浙508、浙南3号B、浙农大104、晒酥和浙农952）作亲本,于2005～2008年期间获得育种品系的种子构成近红外反射光谱（NIR）分析原始群体。利用Foss NIRSystems5000-C近红外分析仪对稻米直链淀粉含量、胶稠度和蛋白质含量等蒸煮品质和营养品质性状进行测定和定标研究,试图为水稻育种的品种资源鉴定、早代育种中间材料的筛选寻找一种准确、简便和有效的测定方法,为加快育种进程、遗传研究与应用提供参考。主要研究结果如下:1.通过CENTER程序界定群体,经SELECT程序筛选出1176个蒸煮品质及364个蛋白质含量样品作为定标样品集,建立了可用于稻米直链淀粉含量、胶稠度、蛋白质含量品质性状测定的NIR分析模型。研究结果表明,在测定化学组分时,可以采用主成分分析（PCA）的方法来选择样本,选择适当邻居距离（NH）值的样品组成校正集以减少化学分析的工作量。在不同的样品中应用时需根据所用样品的实际情况加以比较选择。2.不同光谱预处理对相关组分近红外校正模型创建的效果有明显的差异。在稻米直链淀粉含量和胶稠度2种蒸煮品质性状的近红外校正模型中,利用联合光谱散射校正共同进行样品近红外光谱预处理以1阶导数处理效果最好;其次为2阶导数的方法。3.整个光谱范围（1100～2500nm）内直链淀粉含量和胶稠度的光谱相关性均呈负相关,这说明了两个性状是由相同的化学成分共同控制。其中有六个波长点对胶稠度呈很高的相关性,分别为1510nm、1700nm、2100nm、2226nm、2276nm和2378nm,基团在2096-2106nm波长点处有合频吸收。4.糙米和精米的NIR分析效果优于谷粒,可用来分析上述品质性状;谷粒则可用于直链淀粉含量、蛋白质含量的分析。3g和0.5g糙米的光谱建模均以直链淀粉含量和蛋白质含量的建模效果较好,胶稠度则略差。而以3g精米或更小用量的精米粉样（0.5g）进行建模分析,其结果表明建模的决定系数提高,各类标准误下降,构建的NIR模型具有很高的应用价值。5.不同的群体检验效果差异较为明显,年份间差异对于稻米蒸煮食味品质的NIR模型分析会产生一定的影响;同时,不同的组分也存在较大的差异。年份间NIR分析误差可以通过增加样本的变异性来消除或降低到最低程度。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 1 前言
• 2 文献综述
• 2.1 稻米蒸煮营养品质的形成和遗传改良
• 2.1.1 蒸煮品质
• 2.1.1.1 直链淀粉含量
• 2.1.1.2 胶稠度
• 2.1.2 蛋白质含量
• 2.2 近红外光谱分析方法的发展
• 2.2.1 近红外光谱仪的研究进展
• 2.2.2 近红外分析技术在稻米品质测定和育种中的应用
• 2.2.2.1 化学计量学方法
• 2.2.2.2 波长选择方法
• 2.2.2.3 样品化学性质类型
• 2.2.2.4 样品状态
• 2.2.3 影响近红外光谱分析结果准确性的因素
• 2.2.3.1 定标样品的选择和数量
• 2.2.3.2 定标样品物理性状
• 2.2.3.3 定标样品的化学方法测试
• 2.2.3.4 样品的测试条件
• 2.2.4 化学计量学在水稻近红外光谱分析中的应用
• 2.2.4.1 NIRS分析常用计量方法
• 2.2.4.2 化学计量学在水稻NIRS分析中的应用实例
• 2.2.5 单粒种子粗蛋白含量的测量方法简述
• 2.2.5.1 中子活化法
• 2.2.5.2 由NIRS测单粒小麦的蛋白质含量
• 2.2.5.3 杜马斯燃烧定氮法
• 2.2.5.4 杜马斯燃烧定氮结合NITS无损测单粒蛋白质含量
• 2.2.6 近红外分析技术在稻米直链淀粉含量检测中的应用研究进展
• 2.2.6.1 稻米直链淀粉含量的NIR测定
• 2.2.6.2 胶稠度、淀粉成胶及回生性质的NIR测定
• 2.2.7 近红外光谱定量分析的流程图
• 3 材料与方法
• 3.1 试验材料
• 3.2 近红外反射光谱的扫描
• 3.2.1 近红外反射光谱（NIRS）样品扫描
• 3.2.2 光谱分析
• 3.3 稻米化学测定
• 4 结果与分析
• 4.1 校正集的选择与构建
• 4.2 光谱预处理对建模型的影响
• 4.3 光谱相关性分析
• 4.4 不同样品状态的NIR分析模型
• 4.5 不同年份的环境条件对稻米NIR分析的影响
• 5. 讨论
• 5.1 近红外分析技术的改进
• 5.2 校正样品集的选择
• 5.3 近红外分析技术在水稻育种上的应用
• 6. 参考文献
• 7. 硕士期间参与发表的论文