本文選題：中紅外光譜　切入點(diǎn)：轉(zhuǎn)基因大豆　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年03期

【摘要】：轉(zhuǎn)基因技術(shù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn),保護(hù)生物多樣性,減少化學(xué)農(nóng)藥使用量等方面有著重大意義,但也可能存在一定的安全隱患。因此,轉(zhuǎn)基因作物檢測(cè)鑒別技術(shù)的研究愈發(fā)受到重視。本文采用中紅外光譜分析技術(shù),研究對(duì)不同品種的轉(zhuǎn)基因大豆及其親本進(jìn)行鑒別的可行性。實(shí)驗(yàn)采集了三種不同的非轉(zhuǎn)基因大豆親本(HC6,JACK和W82)及其轉(zhuǎn)基因大豆品種在3 818~734 cm~(-1)范圍內(nèi)的光譜信息。采用偏最小二乘-判別分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)進(jìn)行判別分析,三種大豆的建模集的判別正確率分別為96.67%,96.67%和83.33%,預(yù)測(cè)集的判別正確率分別為83.33%,85%和85%。研究中采用X-loading weights、變量投影重要性(variable importance in the projection,VIP)和二階導(dǎo)數(shù)(second derivative,2-Der)三種特征波數(shù)選擇方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并根據(jù)得到的特征波數(shù)分別建立PLS-DA模型進(jìn)行判別分析,三種大豆的建模集和預(yù)測(cè)集的判別正確率均超過76.67%和75%。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和獨(dú)立組分分析(independent component analysis,ICA)兩種特征信息提取方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,分別建立PCA-PLS-DA和ICA-PLS-DA模型進(jìn)行判別分析,三種大豆的建模集和預(yù)測(cè)集的判別正確率均超過80%和75%。研究表明中紅外光譜分析技術(shù)可以較為準(zhǔn)確地鑒別非轉(zhuǎn)基因親本與轉(zhuǎn)基因品種,為轉(zhuǎn)基因大豆的無損鑒別提供新的思路。同時(shí)結(jié)合特征波數(shù)選擇方法與特征信息提取方法可以有效地降低模型復(fù)雜度,減少程序運(yùn)算量。
[Abstract]:Transgenic technology is of great significance in increasing grain production, protecting biodiversity and reducing the use of chemical pesticides, but there may also be some potential safety risks. More and more attention has been paid to the detection and identification of transgenic crops. The feasibility of identification of transgenic soybean and its parents in different varieties was studied. Spectral information of three different non-transgenic soybean parents (HC6JCK and W82) and their transgenic soybean varieties were collected in the range of 3 818 ~ 734 cm ~ (-1). Partial least squares-discriminant analysis analysis (PLS-DA) is used for discriminant analysis. The correct discriminant rates of the three soybean modeling sets were 96.6767% and 83.33%, respectively, and the accuracy rates of the prediction sets were 83.3385% and 85.05% respectively. In this study, three kinds of characteristic wave-number selection methods, X-loading weight, variable projection importance variable in the project vipi) and second-order derivative second derivation 2-Derer, were used in the study. Method to process the spectral data, According to the characteristic wavenumber obtained, the PLS-DA model is established for discriminant analysis. The discriminant accuracy of the three soybean models and prediction sets exceeded 76.67% and 75.The spectral data were processed by principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA). PCA-PLS-DA and ICA-PLS-DA models were established for discriminant analysis. The accuracy rates of the three soybean models and prediction sets were over 80% and 75%, respectively. The results showed that the mid-infrared spectrum analysis technique could be used to identify non-transgenic parents and transgenic varieties accurately. It provides a new idea for nondestructive identification of transgenic soybean, and combines feature wave number selection method and feature information extraction method can effectively reduce the complexity of the model and reduce the computational complexity of the program.
【作者單位】： 浙江大學(xué)生物系統(tǒng)工程與食品科學(xué)學(xué)院;吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)生物技術(shù)研究所;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)項(xiàng)目(2013AA10230401) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273062)資助
【分類號(hào)】：TS214.2;O657.33

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本文編號(hào)：1670342