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大麥籽粒總淀粉含量近紅外快速無損檢測模型的構建

2021-01-06 05:04:12巫小建曾凡榮岳文浩汪軍妹
浙江農業科學 2021年1期

巫小建,曾凡榮,岳文浩,汪軍妹*

(1.浙江省農業科學院 作物與核技術利用研究所,浙江 杭州 310021; 2.浙江大學 農業與生物技術學院,浙江 杭州 310058)

淀粉是大麥籽粒胚乳中的主要貯藏物質,約占大麥種子干重的60%左右[1]。大麥籽粒中的淀粉含量高低直接決定其用途,如用作啤酒原料時,淀粉作為啤酒釀造工藝中糖化作用的主要底物,經糊化、水解產生大量發酵糖類,成為麥芽浸出物的主要成分,其質量和數量與啤酒工業的經濟效益直接相關[2-3]。大麥淀粉含量除受遺傳控制外,還易受環境與栽培等因素的影響,是一個復雜的數量性狀。因此,全面檢測不同產地不同品種大麥籽粒中的淀粉含量是確保啤酒麥芽品質的重要舉措。目前,谷物中淀粉含量的測定方法較多,如比色法、酶解法、酸解法和旋光法等[4-5]。但是,這些常規方法測定大麥籽粒淀粉含量費時、費力,致使其難以在大麥淀粉品質性狀改良育種中應用。因此,亟需研發快速、無損、實時監測大麥籽粒中淀粉含量的新方法,提高大麥淀粉品質性狀改良育種的效率。

1 材料與方法

1.1 材料與種植方式

本研究以263份大麥種質為試驗材料,于2018年11月在浙江省農業科學院杭州試驗基地種植,2019年5月收獲。試驗地設置為2 m寬,每1行為一個小區,每行作為一個樣本。在試驗基地安排3個小區作為3個重復。田間管理參照當地大麥的種植方式。成熟后收獲所有大麥材料,40 ℃下烘干,磨粉過0.5 mm篩,然后-20 ℃保存以備后續測定。

1.2 大麥籽粒淀粉的檢測

1.2.1 大麥籽粒總淀粉的化學測定

大麥籽粒總淀粉的化學測定采用愛爾蘭Megazyme公司提供的總淀粉測定試劑盒測定[6-8]。該方法目前已被AOAC(官方分析化學家協會)和AACC(美國臨床化學協會)所認可。

1.2.2 大麥籽粒的近紅外光譜

采用布魯克公司MATRIX-I近紅外光譜儀進行光譜數據的采集。首先,開啟MATRIX-I近紅外光譜儀并預熱,填裝大麥籽粒于3 cm的圓形樣品杯至2/3杯,每次裝樣量一致。隨后,將樣品杯放入近紅外光譜儀掃描口,采用連續波長近紅外掃描采集光譜,掃描譜區范圍為4 000~12 500 nm,每間隔2 nm掃描1次。為了克服樣品差異引起的光譜漂移、減少誤差,每個樣品重復掃描3次。

2 結果與分析

2.1 大麥籽粒總淀粉的化學測定

對收獲的263份大麥籽粒樣品進行籽粒中總淀粉含量的測定,結果顯示,大麥籽粒總淀粉含量平均為52.61%,最低為46.4%,最高為59.63%。

2.2 近紅外光譜數據分析

將大麥籽粒每個樣品的近紅外光譜數據與用標準方法測定的總淀粉值相關聯,利用近紅外軟件包中的偏最小二乘法(PLS)建立近紅外校正模型(圖1)。在近紅外光譜數據與用標準方法測定的總淀粉值相關聯中,應用自動優化功能,采用偏最小二乘法(PLS)建立近紅外校正模型;同時根據“精而少”的原則,通過近紅外軟件包處理,剔除光譜漂移和局部空間過度密集的樣品,選擇216份具代表性的樣品用于定標建模(圖2)。使用內部交叉證實對模型進行驗證,通過比較樣品預測值和化學值的決定系數和交叉驗證標準差來衡量模型的可靠性。從驗證結果看,模型的校正決定系數達0.878 3,校正標準差為0.715,交叉驗證決定系數也達0.690 8,交叉驗證標準差為1.120。由此可見,本研究利用近紅外光譜儀采集的大麥籽粒近紅外光譜數據可有效反映大麥籽粒中真實的淀粉含量信息。

圖1 大麥籽粒樣品近紅外吸收光譜

圖2 大麥籽粒樣品近紅外吸收光譜定標建模

3 小結與討論

近紅外光(Near Infrared,NIR)是指波長介于可見光(VIS)與中紅外光(IR)之間的電磁波,ASTM(美國材料與試驗協會)將近紅外譜區定義為780~2 526 nm(12 800~3 960 cm-1)[9]。在傳統的農副產品分析基礎上,近紅外技術已經擴展到石油化工、精細化工、輕工、食品、環境保護、生物化學、醫藥臨床、紡織品等眾多領域[10-11]。與傳統的化學測定法相比,近紅外光譜具有十分突出的優勢:分析速度快,樣品預處理簡單,分析效率高,適用的樣品范圍廣,非破壞性測定,操作簡單,自動化操作,具有較高的精密度和重現性。試驗結果表明,本研究建立的分析模型可靠,并具有分析速度快、效率高、成本低且對環境不造成任何污染等特點,可替代傳統方法快速無損檢測大麥籽粒總淀粉的含量,為大麥的品質分析提供可靠依據。

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