本文關(guān)鍵詞：近紅外高光譜成像技術(shù)用于轉(zhuǎn)基因大豆快速無損鑒別研究

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【摘要】：以近紅外高光譜成像技術(shù),結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法,研究了轉(zhuǎn)基因大豆的快速、無損檢測方法。實驗以3種不同非轉(zhuǎn)基因親本(HC6,JACK,TL1)及其轉(zhuǎn)基因大豆作為研究對象。采用高光譜成像系統(tǒng)采集874~1 734nm波長范圍的256個波段范圍的高光譜圖像,提取大豆的光譜信息,剔除明顯噪聲部分后,采用Moving Average(MA)平滑預(yù)處理的941~1 646nm范圍光譜數(shù)據(jù)進行分析。采用偏最小二乘判別分析算法(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA),對3種非轉(zhuǎn)基因親本大豆建立模型進行判別分析,其相應(yīng)的建模集和預(yù)測集的判別正確率分別為97.50%和100%,100%和100%,96.25%和92.50%,結(jié)果表明,高光譜成像技術(shù)可用于非轉(zhuǎn)基因大豆的識別。對非轉(zhuǎn)基因親本及其轉(zhuǎn)基因大豆進行判別分析,基于全譜,3種的建模集和預(yù)測集的判別正確率分別為99.17%和99.17%,87.19%和81.25%,99.17%和98.33%;以x-loading weights提取非轉(zhuǎn)基因親本及其轉(zhuǎn)基因大豆判別分析的特征波長并建立PLS-DA模型,3種的建模集和預(yù)測集的判別正確率分別為72.50%和80%,80.63%和79.38%,85%和85%,該結(jié)果表明非轉(zhuǎn)基因親本與轉(zhuǎn)基因品種的判別分析是可行的,特征波長的選擇也可用于非轉(zhuǎn)基因親本與轉(zhuǎn)基因品種的判別分析。研究表明采用近紅外高光譜成像技術(shù)對非轉(zhuǎn)基因大豆、非轉(zhuǎn)基因親本及其轉(zhuǎn)基因大豆進行鑒別是可行的,為轉(zhuǎn)基因大豆的快速無損準確鑒別提供了一種新方法。
【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】：國家自然科學(xué)基金項目(31471417) 國家(863)計劃項目(2012AA101903) 國家轉(zhuǎn)基因生物新品種培育重大專項(2014ZX08004-004) 吉林省科技發(fā)展計劃項目(20150204011NY)資助
【分類號】：S565.1;O657.33
【正文快照】： 引言由于糧食需求的增加,轉(zhuǎn)基因技術(shù)在作物種植中的應(yīng)用更加快速增長[1]。從1996年開始商業(yè)化后,轉(zhuǎn)基因作物的種植面積一直持續(xù)增長。1.752億公頃,是2013年轉(zhuǎn)基因作物在全球范圍的種植面積,相比前一年的統(tǒng)計增長了3%,并且是最初商業(yè)化時種植面積(170萬公頃)的100多倍[2]。大豆

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 張初;劉飛;章海亮;孔汶汶;何勇;;近地高光譜成像技術(shù)對黑豆品種無損鑒別[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年03期

2 張初;劉飛;孔汶汶;章海亮;何勇;;利用近紅外高光譜圖像技術(shù)快速鑒別西瓜種子品種[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2013年20期

3 唐玉蓮;梁逸曾;范偉;張華秀;;應(yīng)用近紅外光譜快速鑒別不同年齡段人食用的奶粉品種[J];紅外;2010年01期

4 賀艷;鄭文杰;劉p，

本文編號：1217325