【目的】开发集合花生主要品质性状的近红外光谱分析模型,为花生品质性状突变体的筛选提供一种高效、便捷的鉴定手段,缩短育种进程,提升育种效率。【方法】在中国主要花生产区收集115份花生种质材料,100份作为定标集,15份作为验证集,使...【目的】开发集合花生主要品质性状的近红外光谱分析模型,为花生品质性状突变体的筛选提供一种高效、便捷的鉴定手段,缩短育种进程,提升育种效率。【方法】在中国主要花生产区收集115份花生种质材料,100份作为定标集,15份作为验证集,使用瑞典波通DA7200近红外光谱分析仪采集光谱信息。分别采用索氏抽提法测定脂肪含量,凯氏定氮法测定蛋白质含量,酸水解−莱因−埃农氏法测定总糖与蔗糖含量以及气相色谱法测定各脂肪酸含量。选用全波长光谱范围,采用偏最小二乘回归法构建模型,对比单一和复合预处理方法,比较不同模型的决定系数(R^(2))和校准均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC),选择最佳模型。使用验证集15份花生种质材料对每个性状的最佳模型进行外部验证。利用构建的最佳模型在航天诱变材料后代中筛选突变体,考察模型的应用价值。【结果】构建了12个花生品质性状的近红外光谱分析模型,除脂肪与花生酸含量外,其余性状的R^(2)均高于0.85;同时外部验证也显示,除脂肪与花生酸含量外,模型R^(2)均大于0.85。利用该模型的油酸近红外分析模型,从805份航天诱变SP_(3)材料中筛选出12份花生油酸突变体材料,油酸含量均极显著高于野生型(P<0.001)。【结论】构建的模型可有效预测花生各品质性状,适用于突变体、种质资源以及杂交后代等群体花生籽仁品质的高效检测。展开更多
文摘【目的】开发集合花生主要品质性状的近红外光谱分析模型,为花生品质性状突变体的筛选提供一种高效、便捷的鉴定手段,缩短育种进程,提升育种效率。【方法】在中国主要花生产区收集115份花生种质材料,100份作为定标集,15份作为验证集,使用瑞典波通DA7200近红外光谱分析仪采集光谱信息。分别采用索氏抽提法测定脂肪含量,凯氏定氮法测定蛋白质含量,酸水解−莱因−埃农氏法测定总糖与蔗糖含量以及气相色谱法测定各脂肪酸含量。选用全波长光谱范围,采用偏最小二乘回归法构建模型,对比单一和复合预处理方法,比较不同模型的决定系数(R^(2))和校准均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC),选择最佳模型。使用验证集15份花生种质材料对每个性状的最佳模型进行外部验证。利用构建的最佳模型在航天诱变材料后代中筛选突变体,考察模型的应用价值。【结果】构建了12个花生品质性状的近红外光谱分析模型,除脂肪与花生酸含量外,其余性状的R^(2)均高于0.85;同时外部验证也显示,除脂肪与花生酸含量外,模型R^(2)均大于0.85。利用该模型的油酸近红外分析模型,从805份航天诱变SP_(3)材料中筛选出12份花生油酸突变体材料,油酸含量均极显著高于野生型(P<0.001)。【结论】构建的模型可有效预测花生各品质性状,适用于突变体、种质资源以及杂交后代等群体花生籽仁品质的高效检测。
