《油菜籽油份、硫甙近红外分析模型的建立及西藏油菜资源品质性状多样性研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《油菜籽油份、硫甙近红外分析模型的建立及西藏油菜资源品质性状多样性研究（48页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、华中农业大学 硕士学位论文 油菜籽油份、硫甙近红外分析模型的建立及西藏油菜资源品质 性状多样性研究 姓名：孙秀丽 申请学位级别：硕士 专业：作物遗传育种 指导教师：傅廷栋;甘莉 20021101 油菜籽油份、硫甙含量近红外分析模型的建立及西藏油菜资源品质 性状多样性研究 中文摘要 油菜是我国重要的油料作物，产量和面积均居世界首位。菜油是重要的食用油，榨 油后的饼粕中含有丰富的蛋白质，可作为动物精饲料。但传统油菜品种菜饼中硫代葡萄 糖甙( 简称硫甙) 含量高，极大地限制了饼粕在饲料方面的利用。遗传改良是降低油菜 籽中硫甙含量的有效途径。而油菜品质的改良与分析方法的改进、发展是分不开的。因 此，简
2、单、快速、准确的品质分析方法成了育种家关心的重大课题。 近红外反射光谱法是近年来发展起来的快速、准确分析复杂物质含量的方法，具有 非破坏性、安全性等特点，是一种绿色分析技术。 本文研究了用近红外反射光谱法测定完整甘蓝型油菜籽中油份、硫甙含量( 包括硫 甙总量及3 一丁烯基硫甙、2 一羟基一3 一丁烯基硫甙、4 一羟基一3 一吲哚甲基硫甙三种分量) ， 以残余法( 含油量) 、高效液相色谱法( 硫甙总量与分量) 作为参照方法，分别建立近 红外分析模型，并对模型进行分析评价。 西藏是白菜型油菜的起源中心之一，也是芥菜型油菜的可能起源中心之一，品种资 源丰富，形态特征奇特，弄清这些种质资源的品质特征
3、，对丰富育种资源，有效利用特 殊性状具有重要意义。本文对收集到的5 2 9 份西藏油菜资源进行了繁殖和含油量、脂肪 酸组成、硫甙含量的测定。 本研究主要结论如下： 1 含油量分析的N I R s 模型 模型1 包含1 8 9 份( 2 0 0 1 年与2 0 0 2 年收获) 样品，含量范围为3 2 6 9 4 9 ，8 0 ， 决定系数( R 2 ) 为0 9 7 ，均方根误差( R M S E C V ) 为O 6 6 。 模型2 包含1 4 4 份( 全部为2 0 0 1 年收获) 样品，含量范围为3 0 4 2 - 4 9 3 4 ，R 2 为0 9 8 ，R M S E C V 为0
4、 6 0 。在预测2 0 0 2 年未知样品时模型1 的预测结果优于模型2 。 2 总硫甙分析的R s 模型。 2 1 总硫甙低含量一高含量样品分析模型( 简称模型1 ) 。模型1 包含样品4 3 份，样 品硫甙含量范围为1 4 6 7 1 7 4 5 5 P m 0 1 g ，内部交叉检验的R 2 为0 9 9 ，R M S E C V 为 4 6 6 1 J m 0 1 g 一。 2 2 总硫甙低含量样品分析模型( 简称模型2 ) 。模型2 包含样品7 6 份，含量范围 为1 2 2 0 4 0 0 2 P m 0 1 g ，内部交叉检验的R 2 为O 9 2 ，R M S E C V 为
5、1 7 8 1 J m 0 1 g 。 2 3 总硫甙低含量一中含量样品分析模型( 简称模型3 ) 。模型3 包含样品1 2 1 份， 含量范围为1 2 4 6 5 8 9 6 P m 0 1 g ， R 2 为0 9 2 ，R M S E C V 为2 8 4 u _ r n o l 。g 。 3 硫甙分量分析的R s 模型。甘蓝型油菜总硫甙中主要含有3 一丁烯基硫甙、2 一羟 基3 丁烯基硫甙、4 一羟基一3 一引哚甲基硫甙，其近红外分析模型样品数分别为：7 9 、8 1 、 8 1 份：R2 分别为0 9 2 、0 9 5 、0 8 7 ，R M S E C V 分别为1 1 1P m
6、0 1 g 、0 5 1 P m 0 1 g 、 0 4 7 p m o g 。 4 西藏白菜型油菜舍油量、硫甙和芥酸组成范围分别为：2 4 7 6 一4 5 5 1 、 3 0 5 7 1 9 2 2 P m 0 1 g 、2 1 0 3 一5 4 0 6 ；芥菜型油菜含油量、硫甙和芥酸组成范围分别为： 2 5 7 6 - 4 3 0 3 、3 7 5 9 1 4 5 8 0 p m 0 1 g 。、2 7 11 一4 5 2 1 。其中含汕量大于4 5 的仅有两 份，全部为白菜型油菜：芥酸 5 0 的有两份，分别为堆随白钦( 山南，白菜型，5 4 0 6 ) 和林周当地种( 白菜型，5 0
7、 0 1 ) ；硫甙含量小于4 0u m 0 1 9 1 有4 份，分别是朱嘎( 3 0 5 7 1 1t 0 0 1 g ，白菜型，曲松县) 、普玉亍I | I ( 3 8 1 31 1m 0 1 g 一，白菜型，山南) 、租都( 3 7 5 9 1 1m 0 1 g 一，芥菜型，尼木县) 、名来( 3 3 0 7 um 0 1 g ，芥菜型，曲县) ；亚麻酸 6 0 ，亚油酸 3 5 ，亚麻酸 o 山王比 量4 1 3 0 ，群为0 9 8 ，R M S E C V 为0 6 0 ， 一+ ( V e c t o rn o r a a l jz a t i o n ) ，阶数为8 ， 图8
8、 ) 。 o u J 们 l 叱 H ，c I 光谱预处理方法为r s tD e r e v a L i v e + 矢量9I 最佳谱区范围为7 5 0 2 卜5 4 4 6 2c m ( 图7 、 膏1 一 一庄三主目* 二：二砰 fl 卜抖#I ，I 上+ + “+ 一卜- 葺r 卜州。+ + 忡r 辍 髅 侧 乜 - 2 “ 0 n ，c o 一1 j7 + r 一 1 1I l 1l lJ l ll J IJ 一一 l 11 一 fr r l fi 。 I lI I 什二 J 【I1l J lf 阶 R a n k 图8 含油量模型2 阶与R M S E O V 及与R 2 的关系 F
9、 i g 8 R e I a t i o n sa m o n gr a n ka n dR M S E O Va n dR 2o f0 iIm o d e I2 阶 R a n k 由图7 、8 可以看出，该模型预测值与化学值高度相关，其内部交叉检验的R 2 为0 9 8 ， R f f S E C V 为0 6 0 。阶为I 时R M S E C V 最大，舻最小。阶等于8 时，R 惦E C V 和酽均趋稳定 以后变化不明显，且随阶数的增大，噪音( 对该成分影响较小的因素) 增加，从而确定 该模型的最佳主成分维数为8 。 为了说明含油量模型1 与模型2 能否反映年份间样品所包含信息的差异选
10、用3 0 份2 0 0 2 年未知样品分别用模型1 和模型2 进行预测，结果如表3 。 从表3 可以看出，含油量模型1 对未知样品的预测值与化学值平均差值为I 2 3 ， s d ，为1 5 3 ，模型2 对未知样品的预测值与化学值平均差值为2 5 3 ，S d 。为2 7 5 ，说明 模型l 预测2 0 0 2 年样品准确性比模型2 好；同时发现两个模型的预测值均普遍大于相 应的化学值，且模型2 的预测值普遍高于模型I 的预测值，可能因为2 0 0 2 年菜籽成熟 期遇连续阴雨天气，含油量普遍较低，而模型2 的建模样品仅为2 0 0 1 年( 本年份油菜 成熟期天气良好，含油量普遍较高) 的
11、样品，没有包含2 0 0 2 年收获的样品信息，不能 反映年份间的差异( 油菜含油量受环境条件影响很大，不同年份同一品种含油量也有变 化) ，预测2 0 0 2 年样品时可能有较大的误差。因此，应每年补充新的材料，对模型重新 加以校准，扩大模型包含的信息量，提高预测结果的准确性。 表3 含油量模型1 、2 外部检验结果 T a b 3N I R Sv a Ii d a t er e s u I t so fo iIm o d e I1a n d2 S 14 1 0 4 S 24 0 9 0 S 33 9 4 3 S 44 0 9 4 S 54 0 2 2 S 63 7 8 6 S 73 9 4
12、 3 S 84 07 7 S 94 2 7 0 S 1 04 01 8 S 1 13 8 1 0 S 1 23 9 7 6 S 1 34 0 0 7 S 1 43 9 6 7 S 1 53 8 5 9 S 1 63 8 7 8 S 1 73 8 2 1 S 1 83 8 7 0 S 1 93 7 7 9 $ 2 03 9 8 3 $ 2 1 4 0 7 7 S 2 24 0 1 9 $ 2 33 8 9 0 $ 2 43 8 5 2 $ 2 53 9 5 3 S 2 63 8 7 9 $ 2 73 8 4 1 S 2 84 1 1 6 S 2 9 3 9 8 2 4 1 7 0 4 2 8 0
13、 4 0 3 5 4 2 3 7 4 1 5 2 3 8 9 0 4 1 2 1 4 2 6 2 4 4 6 0 4 1 6 3 3 9 1 0 4 0 0 7 4 1 7 2 3 9 9 2 3 9 0 1 4 1 2 4 3 9 1 l 3 9 7 2 3 8 8 3 4 0 2 2 4 2 0 2 4 1 8 l 3 9 9 9 3 9 ，8 8 4 3 1 8 4 0 3 8 3 9 5 1 4 2 _ 3 l 4 0 6 1 4 0 0 0 4 0 9 2 4 01 3 4 1 0 8 3 8 8 5 3 6 9 6 3 9 3 3 3 9 7 9 4 1 0 5 3 9 怎8 3
14、6 1 1 3 8 2 5 3 7 2 4 3 9 0 0 3 7 5 1 3 9 2 2 3 7 1 l 3 6 5 4 3 7 0 3 3 7 4 5 3 8 4 7 3 8 6 1 3 6 3 2 3 6 0 2 3 7 4 6 3 7 1 3 5 3 6 5 7 4 0 2 0 3 8 4 4 1 0 4 O 0 2 0 7 0 O 1 4 1 3 7 09 0 0 1 0 O 9 8 1 6 5 O 3 0 1 9 9 1 5 1 2 8 3 0 6 7 1 0 8 O 4 4 1 1 0 2 1 6 0 7 6 2 3 8 2 3 0 1 5 8 2 5 8 2 5 0 2 0 7
15、 1 4 4 1 8 4 0 9 6 1 3 8 1 7 0 l8 8 0 2 2 1 2 9 2 6 7 19 4 1 8 8 2 8 3 3 5 5 1 7 5 29 9 1 8 2 4 4 8 0 9 2 1 5 0 2 0 2 2 0 0 3 1 8 1 8 0 2 7 7 3 5 5 3 2 0 36 7 3 8 6 57 2 3 0 3 2 9 4 2 1 l 2 1 7 O ，= 1 2 3S d = 1 5 3 n ：= 2 5 3 S d 2 = 2 7 5 2 1 4 2 硫甙的模型 4 2 1 总硫甙的模型 总硫甙低含量高含量样品分析模型( 简称模型1 ) 模型1 包含4 3 份样品，含虽范围为1 4 6 7 1 7 4 5 5 P m 0 1 g ，平均为6 0 3 4um 0 1 g ， 内部交叉检验的决定系数I 2 为0 9 9 ，R M S E C V 为4 6 6 Hm 0 1 g ，光谱预处理方法为一阶导 数+ 矢量归一，阶数为9 ，最佳谱区范围为6 1 0 2 5 4 4 6 2c
