基于纤维素纳米晶界面自组装策略的芳香微胶囊可调机械性能研究

本研究通过建立近红外光谱(NIR)模型，首次实现了单粒高粱籽粒(SSK)中表观直链淀粉(AA)和总淀粉(TS)含量的无损预测。开发的高精度湿化学方法测试误差<1.0%，构建的偏最小二乘(PLS)模型预测AA的R2pred达0.83，预测TS的RMSEP为3.19%，为高粱育种和功能研究提供了创新工具。

　　

Highlight

Grain samples

实验采用2018-2021年间从美国德克萨斯州、内布拉斯加州和堪萨斯州收获的89个高粱杂交种和自交系的籽粒样本。

Chemicals and reagents

主要试剂包括Megazyme公司的玉米淀粉（含85.0% TS和28.5% AA）、马铃薯直链淀粉标准品，以及Thermo Fisher公司的色谱级二甲基亚砜(DMSO)。

Wet chemistry quantification of TS and AA in SSK

单粒高粱籽粒(SSK)的干重（12.8-49.1 mg）和水分含量（4.0%-18.3%）均呈正态分布。通过优化后的Megazyme酶解法，TS测量误差控制在0.8%以内，AA检测精度达±0.5%，为NIR建模奠定了数据基础。

Conclusion

本研究首次建立了单粒高粱淀粉的NIR预测体系，通过PLS算法结合光谱预处理技术，成功实现TS（R²_pred=0.72）和AA（RMSEP=2.58%）的无损检测，为高粱精准育种和功能成分筛选提供了突破性技术方案。