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[硕士论文] 程鑫
作物学 浙江大学 2015(学位年度)
摘要:棉花是我国重要的经济作物,在国计民生中处于重要地位。棉籽是棉花生产中的主要副产品,全国每年产量达1000万吨以上,年产棉籽饼粕达600万吨以上。由于棉籽中抗营养因子植酸的存在,大量的棉籽营养物质未能被充分的综合利用,特别是影响了棉籽饼粕作为动物饲料的营养价值。实践表明,选育低植酸棉花新品种是解决该问题最为有效的途径,而筛选出低植酸棉花种质资源是新品种选育的基础。目前,植酸含量的测定方法有滴定法、分光光度法、高效液相色谱法和离子色谱法等,但这些传统方法存在样品准备繁琐、试剂毒性较大、分析时间长、检测成本高等问题。近红外光谱分析技术结合化学计量学多元校正方法可有效解决上述问题。本研究拟构建棉籽植酸含量的近红外校正模型,用于定量检测棉籽中的植酸含量,为大量快速筛选低植酸棉花种质资源提供技术支持。
  本研究主要内容包括:⑴选取304份不同年份、不同地点种植的棉籽材料为实验样品。采用离子色谱法对304份棉籽材料进行测定分析。结果表明,304份材料中,植酸含量0.39~3.24%,平均为1.27%。该方法克服了滴定法精确度较差,分光光度计法不稳定的缺点,且比高效液相色谱法具有更好的分离效果,具有良好的重复性(RSD=2.28%)、精密度(RSD=0.57%<1%)、和较高的回收率,准确性好,是一种测定棉籽中植酸含量的准确度较高、较为可行的化学方法。⑵对304份棉籽材料分别采集整粒棉籽和棉仁粉的近红外光谱原始数据,然后用离子色谱法测定棉籽中植酸含量的标准值。在构建校正模型之前,采用变量标准化、Savitzky-Golay卷曲平滑和1阶微分等方法,对原始光谱数据进行预处理。本实验采用了传统的线性偏最小二乘法(PLS)、非线性的最小二乘支持向量机(LS-SVM)、加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)、迭代加权最小二乘支持向量机(RWLS-SVM)多元校正方法进行模型构建,以获得最优的棉仁粉和整粒棉籽植酸含量的近红外模型。⑶获得的最优棉仁粉植酸含量近红外校正模型为非线性LS-SVM校正模型,其决定系数R2=0.9176,剩余预测偏差RPD=3.4517,交叉验证均方根误差RMSECV和预测均方根误差RMSEP分别为0.2143和0.1221。此模型具有较高的预测精度和较好的稳定性(R2>9.0000),完全可以代替传统的植酸测定方法。⑷最优整粒植酸含量近红外校正模型为非线性RWLS-SVM校正模型,其决定系数R2=0.7771,RPD=2.0258,RMSECV和RMSEP分别为0.2784和0.2471。与棉仁粉植酸含量近红外模型相比,预测性能不太理想,还需进行模型改进。本实验构建的棉仁粉植酸含量近红外校正模型,可用于棉籽植酸含量的检测,为低植酸棉花新品种选育工作提供快速有效的低植酸种质资源筛选方法;而整粒种子的无损分析方法虽不能代替化学测定或棉仁粉近红外测定,但还可用于大量材料的初选。
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