基于近红外光谱无损预测基因库菜豆种子氮铁锌含量的高通量表型分析研究
《Food Chemistry: Molecular Sciences》:Non-destructive prediction of nitrogen, iron and zinc content in diverse common bean seeds from a genebank using near-infrared spectroscopy
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时间:2025年10月15日
来源:Food Chemistry: Molecular Sciences 4.7
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本研究针对菜豆种质资源营养性状快速评估难题,开发了基于近红外光谱(NIRS)的高通量无损检测方案。研究人员利用CIAT基因库核心种质,建立了氮(N)含量预测模型(CCC=0.84),首次实现对完整种子的铁(Fe)、锌(Zn)含量同步检测。该技术为大规模种质资源筛选提供了关键技术支撑,对作物营养强化育种具有重要意义。
菜豆作为全球最重要的食用豆类作物,是拉丁美洲和非洲数亿人口的重要营养来源。随着全球菜豆消费量持续增长,通过育种手段提升其营养价值已成为当务之急。然而,传统营养成分检测方法存在明显局限性:依赖破坏性生化分析,成本高昂且耗时费力,尤其不适用于保存种子数量有限的基因库种质资源大规模筛查。如何快速、无损地评估大量种质资源的营养性状,成为制约营养导向型育种计划的关键瓶颈。
针对这一挑战,国际热带农业中心(CIAT)的研究团队在《Food Chemistry: Molecular Sciences》发表了创新性研究成果。他们开发了一套基于近红外光谱(NIRS)的高通量无损检测方案,首次实现了对完整菜豆种子氮、铁、锌含量的同步快速预测。这项技术突破为大规模种质资源营养性状表征提供了全新解决方案。
研究团队采用了多项关键技术方法:首先建立了标准化的NIRS数据采集流程,使用ASD FieldSpec 4光谱辐射计在350-2500纳米波长范围采集光谱数据;其次利用间隔偏最小二乘回归(iPLS)进行特征波长筛选和模型优化;同时采用X射线荧光光谱(XRF)和凯氏定氮法分别测定铁锌和氮含量的参考值;最后通过对1754份种质资源(包括1394份栽培种和360份野生种)的系统分析,构建了可靠的预测模型。
研究结果显示,可见光区(400-700纳米)的光谱变异主要源于种子颜色多样性,而近红外区(750-2500纳米)则能有效捕捉营养成分信息。通过主成分分析发现,前两个主成分可解释88.4%-97.4%的光谱变异,其中可见光区能清晰区分不同种皮颜色的种质。
在营养成分检测方面,研究人员发现野生种质氮含量(平均33.14克/千克)显著高于栽培种质(平均31.09克/千克),表明驯化过程可能导致营养成分流失。铁含量在安第斯基因库种质中较高(平均72.2毫克/千克),而锌含量在梅索美洲基因库种质中更丰富(平均32.23毫克/千克)。特别值得注意的是,秘鲁种质表现出特殊的铁富集特性,其中"爆裂豆"(nu?as)品种铁含量尤为突出。
模型性能评估表明,氮含量预测模型表现最佳,其一致性相关系数(CCC)达到0.84,预测均方根误差(RMSEP)为1.99。通过iPLS分析确定的特征波长区间(961-1100纳米、1206-1345纳米、1556-1625纳米和1941-1975纳米)与氮氢键(N-H)的倍频吸收区高度吻合。相比之下,铁和锌的预测精度较低(CCC分别为0.45和0.46),这与矿物质主要通过有机化合物间接检测的特性有关。
独立验证实验进一步证实了氮预测模型的可靠性。对70份种质(58份栽培种和12份野生种)的验证显示,预测值与实测值之间存在高度相关性(相关系数0.90-0.91)。模型预测发现,驯化过程导致菜豆种子氮含量平均降低2.9克/千克,这一发现在安第斯和梅索美洲基因库中表现一致。
讨论部分指出,本研究建立的标准化NIRS检测流程每次测量仅需3分钟,且完全无损,特别适合基因库种质资源的长期保存和利用。与需要研磨样品的传统方法相比,该技术不仅能保持种子活力,还能实现快速大规模筛查。研究人员强调,野生种质资源中较高的营养成分含量为其在育种计划中的利用提供了重要依据,未来应加强对野生资源的保护和表征。
该研究的创新点在于首次建立了适用于完整菜豆种子的多营养成分同步预测体系,并系统评估了不同基因库种质的营养变异模式。虽然铁锌预测精度有待提高,但氮含量的准确预测已为种质资源初步筛选提供了实用工具。研究人员建议,未来可结合X射线荧光(XRF)等互补技术提升矿物质检测精度,同时将该方法推广至其他食用豆类作物的营养表型分析。
这项技术的推广应用将显著加速营养导向型育种进程,为应对全球隐性饥饿问题提供重要科技支撑。特别是在资源有限地区,快速筛选高营养种质资源对改善当地居民营养状况具有重要现实意义。研究建立的标准化流程和预测模型为其他作物基因库的高效利用提供了可借鉴的范例,标志着作物营养表型分析进入了无损、高通量的新阶段。
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