NIRS定量分析羽衣甘蓝油含量、蛋白质含量数学模型的建立

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NIRS定量分析羽衣甘蓝油含量、蛋白质含量数学模型的建立
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中图分类号:S512.1 O141.4
基金项目:国家科技支撑计划项目，国家863计划项目?

Models of Oil and Protein Content by NIRS Analysis in Brassica oleracea var. acephala

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应用近红外反射光谱技术(NIRS)采集807份羽衣甘蓝种子光谱数据,然后挑选250份材料,用经典化学方法测试种子油含量和饼粕蛋白质含量.通过偏最小二乘法(PLS)、改良最小二乘法(MPLS)和不同光谱散射及数学处理技术来建立NIRS定量分析数学模型.种子油含量和饼粕蛋白质含量模型的交叉检验相关系数(1-VR)分别为0 9180、0 9062,交叉检验标准差(SECV)分别为1 0606、0 8720,校正标准差(SEC)分别为0 9267、0 8119.两种模型的外部检验相关系数(RSQ)分别为0 949、0 915,相对误差分别小于3 60%、2 70%,预测标准差(SEP)分别为0 881、0 779,检验偏差(BIAS)均较小分别为-0 054、-0 062.研究表明:这两个数学模型的分析结果具有较高的精确度,在品质育种中具有较好的应用前景.

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田锦兰,唐章林,徐新福,等. NIRS定量分析羽衣甘蓝油含量、蛋白质含量数学模型的建立[J].植物遗传资源学报,2009,(3):461-464.

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