近红外光谱技术在单粒高粱蛋白质含量分析中的应用 作者：Princess Tiffany D. Mendoza、Paul R. Armstrong、Erin D. Scully、Xiaorong Wu、Kamaranga H. S. Peiris、Scott R. Bean 和 Kaliramesh Siliveru

《Sensors》：Near-Infrared Spectroscopy for the Single-Kernel Analysis of Sorghum Protein Content Princess Tiffany D. Mendoza, Paul R. Armstrong, Erin D. Scully, Xiaorong Wu, Kamaranga H. S. Peiris, Scott R. Bean and Kaliramesh Siliveru

　　

摘要

蛋白质含量是高粱的一个重要质量特性，它影响着育种方法、最终用途和市场价值。由于遗传、农艺和环境的差异，高粱的成分存在很大变化，即使是同一样本中的籽粒也可能存在差异。本研究开发并评估了一种使用单籽粒近红外光谱（SKNIR）技术来非破坏性和快速预测单个高粱籽粒蛋白质含量的方法。通过对收集到的完整籽粒光谱应用不同的预处理技术，利用偏最小二乘回归建立了校准模型，并以LECO燃烧法获得的参考蛋白质含量值作为依据。经过实验发现，使用乘法散射校正作为预处理方法得到的模型效果最佳，其预测标准误差为0.83%，相对预测决定系数为3.40。这些结果表明该模型具有较好的预测能力，适用于质量控制和分选应用。研究结果凸显了SKNIR技术在捕捉高粱籽粒间蛋白质含量差异方面的潜力，有助于在育种和粮食加工过程中提高谷物质量筛选的效率。