稻米脂肪含量近红外光谱分析技术研究

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1、中国农业科学2005,38(8):1540-1546ScientiaAgriculturaSinica稻米脂肪含量近红外光谱分析技术研究11231,3王海莲，万向元，胡培松，翟虎渠，万建民12、（南京农业大学作物遗传与种质创新国家重点实验室，南京210095；中国水稻研究所，杭州310006；3中国农业科学院，北京100081）摘要：应用近红外光谱（NIRS）分析技术和偏最小二乘法（PLS）建立稻米脂肪定量分析数学模型，并比较糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对预测稻米脂肪含量的效果差异。结果表明，当利用糙米粒和糙米

2、粉NIRS数学模型对2样品进行预测时，内部交叉验证预测值和真值之间的决定系数（R）分别为94.44%和95.54%，内部交叉检验的标2准差（RMSECV）分别为0.09%和0.08%；外部验证预测值和真值之间的R值分别为79.51%和87.10%，预测标准差（RMSEP）分别为0.24%和0.26%，平均相对误差（ARE）分别为4.11%和3.30%。内部交叉验证和外部验证结果证明，糙米粒和糙米粉NIRS数学模型均具有较高的预测准确性，可应用于稻米营养品质改良实践。关键词：稻米；脂肪含量；近红外光谱（NIRS）；

3、定量分析QuantitativeAnalysisofFatContentinBrownRicebyNearInfraredSpectroscopy(NIRS)Technique11231,3WANGHai-lian，WANXiang-yuan，HUPei-song，ZHAIHu-qu，WANJian-min1（NationalKeyLaboratoryofCropGeneticsandGermplasmEnhancement,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210095;

4、23ChinaNationalRiceResearchInstitute,Hangzhou310006;ChineseAcademyofAgriculturalSciences,Beijing100081）Abstract:BasedonNIRStechniqueandpartialleastsquares(PLS)algorithm,twocalibrationmodelswereestablishedto2analyzequantitativelyfatcontent(FT)inbrownricegraina

5、ndbrownriceflour,respectively.Thedeterminationcoefficients(R)ofthesetwomodelsforFTwere94.44%and95.54%,andtherootmeansquareerrorsofcrossvalidation(RMSECV)were0.09%and20.08%,respectively.Inexternalvalidation,theRvaluebetweenthetruevalueandpredictedvaluewere79.5

6、1%and87.10%forFTinbrownricegrainandbrownriceflour,andtherootmeansquareerrorsofprediction(RMSEP)were0.24%and0.26%,andtheaveragerelativeerrorswere4.11%and3.30%,respectively.TheseresultsindicatedthatthemethodofNIRShasrelativelyhighaccuracyinpredictiontestsforFTi

7、nbrownricegrainandbrownriceflourandthatthetwomathematicmodelsestablishedinthepresentstudyshouldbeusefulfornutrientqualityimprovementinricebreedingprogram.Keywords:Rice;Fatcontent;NIRS(nearinfraredspectroscopy);Quantitativeanalysis脂肪是稻米重要的营养物质之一，其含量的高低点，限制了在稻米

8、品质改良研究中的广泛应用。[1~5]对稻米食味、营养以及外观品质均有较大的影响。近红外光谱（NIRS）技术是20世纪80年代后期建立高效、准确的脂肪含量分析方法，不仅对水稻种迅速发展起来的一项物理测试技术，有样品不需预处质资源的快速筛选及其有效育种利用有重要意义，而理、无损耗、光谱扫描速度快、多成分同时分析、分且能为深入研究稻米脂肪含量的遗传机理和脂类代谢析过程无污染、分