基于近红外光谱技术的单粒高粱籽粒总淀粉与直链淀粉含量无损快速预测研究

本研究创新性地建立了单粒高粱籽粒(SSK)总淀粉(TS)和表观直链淀粉(AA)含量的近红外(NIR)预测模型。通过优化湿化学检测方法（误差<1.0%），采用偏最小二乘(PLS)算法构建的AA预测模型（2个潜变量）校准集R2cal达0.91，TS模型（10个潜变量）验证集RMSEP为3.19%，首次实现高粱单籽粒淀粉组分的无损检测，为高粱育种和食品应用提供关键技术支撑。

　　

Highlight

本研究首次实现单粒高粱籽粒(SSK)淀粉组分的"双突破"：建立误差<1.0%的湿化学检测金标准，并开发出高性能近红外(NIR)预测模型。就像给每粒高粱装上"智能扫描仪"，2分钟即可无损获取其淀粉"身份证"——AA模型预测精度R²_pred达0.83，TS模型验证集误差仅3.19%，为精准育种竖起新标杆。

Grain samples

实验选用89个高粱杂交种和自交系，这些"种子志愿者"2018-2021年间在美国德克萨斯、内布拉斯加和堪萨斯州完成"田间历练"，为研究提供丰富遗传多样性样本。

Wet chemistry quantification of TS and AA in SSK

揭秘单粒高粱的"淀粉密码"：

• 水分含量（4.0-18.3%）和干重（12.8-49.1mg）呈正态分布

• 创新微量化检测技术，仅用单粒即可完成TS（总淀粉）和AA（直链淀粉）精准测定

• 马铃薯直链淀粉标准品验证显示方法回收率>98%，就像"分子秤"般精确

Conclusion

这项研究不仅破解了单粒检测的技术魔咒，更搭建起"湿化学-NIR"双驱动检测平台。不同光谱预处理方法如同"滤镜组合"，显著提升模型预测力。该技术将推动高粱种子从"群体模糊筛选"迈入"单粒精准定制"时代，为功能食品开发装上新引擎。