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作 者:韩洁楠 王美娟 赵训超 鲁鑫 周志强[1] 李明顺[1] 张德贵[1] 郝转芳[1] 翁建峰[1] 雍洪军[1] 李新海[1] HAN Jie-nan;WANG Mei-juan;ZHAO Xun-chao;LU Xin;ZHOU Zhi-qiang;LI Ming-shun;ZHANG De-gui;HAO Zhuan-fang;WENG Jian-feng;YONG Hong-jun;LI Xin-hai(Institute of Crop Science,Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081;College of Agriculture,Heilongjiang Bayi Agricultural University,Daqing 163319,China)
机构地区:[1]中国农业科学院作物科学研究所,北京100081 [2]黑龙江八一农垦大学农学院,黑龙江大庆163319
出 处:《玉米科学》2020年第6期81-87,共7页Journal of Maize Sciences
基 金:中国农业科学院科技创新工程“主要农产品营养品质评价与调控(2019~2023年)”。
摘 要:以230份玉米自交系为样本,采用旋光法与一阶导数及去一条直线的光谱预处理法,构建玉米粉样淀粉含量的近红外分析(NIRS)模型。研究标明,该模型可显著提高子粒淀粉含量预测的准确性。该模型的定标标准偏差(RMSEE)、交叉验证标准偏差(RMSECV)、外部验证标准偏差(RMSEP)、定标相关系数(R2cal)、交叉验证相关系数(R2cv)、外部验证相关系数(R2cv)分别为0.609、0.722、0.738、0.909、0.864和0.854。建立的玉米粉样NIRS模型可将预测值与化学值偏差控制在1.7%内,能够准确定量分析玉米子粒淀粉含量,应用于育种材料早期筛选及群体水平粗淀粉分析。In this paper,230 maize inbred lines were set as samples,using the method of polarimeter and pretreatment of the first derivative add minus one line separately to establish and optimize a Near-infrared spectroscopy(NIRS)model of maize starch content successfully,which can improve the accuracy of the prediction significantly.Of the model,the calibration standard deviation(RMSEE)is 0.609,the cross-validation standard deviation(RMSECV)is 0.722,the external verification standard deviation(RMSEP)is 0.738,the calibration correlation coefficient(R2 cal)is 0.909,the cross-validation correlation coefficient(R2 cv)is 0.864,and the external verification correlation coefficient(R2 cv)is 0.854.Of the model,the deviation between the predicted value and the chemical value can be controlled within 1.7%,which can improve the accuracy largely when it was used in quantitative analysis of grain starch content and then can be application in breeding inbred line selection or crude starch content analysis at the group level.
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