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糙米蛋白质含量与矿质元素含量的相关分析及NIRS模型的建立

文献类型: 中文期刊

作者: 郭咏梅 1 ; 李华慧 1 ; 李少明 2 ; 段延碧 2 ; 黄平 1 ; 涂建 1 ;

作者机构: 1.云南省农业科学院粮食作物研究所

2.云南农业大学农科实验教学中心

关键词: 糙米;蛋白质含量;矿质元素含量;相关性;NIRS模型

期刊名称: 植物遗传资源学报

ISSN: 1672-1810

年卷期: 2013 年 14 卷 01 期

页码: 173-178+183

收录情况: 北大核心 ; CSCD

摘要: 利用162份不同类型水稻种质,采用微量凯氏定氮法测定蛋白质含量,原子吸收分光光度法(atomic absorption spec-trophotometry,AAS)测定Mg、Ca、Fe、Zn、Cu和Mn等6种矿质元素含量,火焰光度法测定K含量,分光光度法测定P含量。对糙米蛋白质与矿质元素、矿质元素间进行相关分析;并利用测定的蛋白质含量的化学值,采用偏最小二乘法(partial leastsquares,PLS)建立糙米蛋白质预测的校正模型。结果表明,糙米矿质元素含量大小顺序为P>K>Mg>Ca>Zn>Fe>Cu>Mn,蛋白质与P、K、Cu和Mn等矿质元素极显著或显著正相关;通过比较光谱预处理方法在不同谱区的处理效果:采用一阶导数预处理、谱区为11995.7~7498.3/cm和6102~4597.7/cm建立校正模型的检验和预测效果最佳,糙米蛋白质的近红外测定值和化学测定值之间有较高的相关性,其校正决定系数为92.89,外部验证决定系数为89.91;筛选到小黑谷、小红米和紫糯米等高蛋白、富矿质营养的种质材料,可作为富营养稻米品种创新的亲本材料;通过利用蛋白质和矿质元素间的相关性,借助近红外分析技术(Near-infrared Reflectance Spectroscopy,NIRS)辅助测定蛋白质含量,并间接选择富矿质营养水稻种质,聚合高蛋白和富2种以上矿质元素,可能是水稻营养品质育种的一条有效途径。

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