近红外光谱技术在驯化遏蓝菜种子成分快速无损检测中的应用研究

推荐：本研究针对驯化遏蓝菜(Thlaspi arvense L.)种子成分检测耗时耗力的问题，开发了基于近红外光谱(NIRS)的快速无损检测方法。通过建立14种关键成分(包括水分、粗脂肪、蛋白质、芥子碱及7种脂肪酸)的校准模型，验证结果显示预测值与湿化学法高度相关(r2达0.94-0.98)。该技术为新型油料作物的育种筛选和品质控制提供了高效工具。

　　

在农业可持续发展领域，驯化遏蓝菜(Thlaspi arvense L.)作为新兴冬季油料作物备受关注。这种能在美国中西部玉米-大豆轮作间隙生长的作物，不仅具有土壤保护功能，其种子含油量高达35.6%，且经过基因编辑改良后降低了有毒的芥子碱(sinigrin)和芥酸(erucic acid)含量。然而，传统成分检测方法存在明显局限：湿化学分析需要破坏珍贵种子样本，而现有近红外光谱(NIRS)模型因野生种质成分变异有限导致预测不准。这一技术瓶颈严重制约了育种进程和商业化质量控制。

为突破这一困境，CoverCress Inc.的研究团队在《Industrial Crops and Products》发表重要成果。研究人员创新性地结合三种策略构建校准样本集：利用基因编辑创制的极端材料（如芥酸含量0.09-38.22%的品系）、人工水分梯度处理（0.5-26.5%）以及不同遗传背景种子混合。通过Metrohm NIRS XDS光谱仪采集400-2500 nm光谱数据，采用二阶导数和标准正态变量变换优化信号，最终建立了14项关键参数的预测模型。

主要技术方法包括：1) 采用HPLC检测芥子碱（样本量0.05g）；2) 核磁共振与己烷提取联用测定粗脂肪；3) 氮燃烧法测蛋白质；4) 气相色谱分析7种脂肪酸；5) 酸/中性洗涤纤维分级测定。特别从美国5个产区收集2024年收获的商业化品种进行方法验证。

研究结果方面：

1. 1.

   成分变异范围验证

   通过混合高低芥酸品系（5%梯度）成功拓展了脂肪酸谱范围，如油酸(oleic acid)跨度达12.41-50.03%。纤维组分中，酸洗纤维(ADF)在基因编辑品系中显著降低至16.02%（野生型25.84%）。

2. 2.

   校准模型性能

   窄波长窗口显著提升模型精度：水分模型在1350-1500nm和1850-2000nm波段r²达0.98，芥子碱模型在2200-2250nm波段r²为0.94。脂肪酸预测中，多线性回归优于偏最小二乘法。

3. 3.

   商业化样本验证

   对5个产区样品的平行检测显示，NIRS与外部实验室数据高度一致：芥子碱预测r²=0.985，粗脂肪差异<10%。关键指标如芥酸含量均<2%，符合饲料安全标准。

这项研究的创新价值体现在三方面：首先，提出的"极端材料+人工梯度+混合样本"建模策略，解决了新作物缺乏天然变异度的核心难题；其次，首次实现驯化遏蓝菜14项成分的同步无损检测，单次分析仅需1g种子；最后，验证了NIRS在商业化生产中的实用性，为作物改良和品质控制提供了标准化工具。正如作者强调的，该方法可推广至其他珍稀种质研究，特别适用于基因编辑作物的早期世代筛选，将显著加速特种油料作物的育种进程。