单粒花生蔗糖含量近红外预测模型的建立
文献类型: 中文期刊
作者: 胡美玲;郅晨阳;薛晓梦;吴洁;王瑾;晏立英;王欣;陈玉宁;康彦平;王志慧;淮东欣;姜慧芳;雷永;廖伯寿
作者机构:
关键词: 花生;单粒;蔗糖含量;近红外光谱;校准模型
期刊名称:作物学报
ISSN: 0496-3490
年卷期: 2023 年
页码:
收录情况: 北大核心(2020版) ; ; CSCD(2023-2024年度) ; ; 科技核心(2023版) ; ; 农林核心(2020版)
摘要: 蔗糖含量是影响花生口感和风味的重要因素,培育高蔗糖甜味品种已成为食用型花生遗传改良的重要目标。因此,建立单粒花生蔗糖含量的近红外预测模型有助于加快甜花生品种选育进程。本研究选择128份遗传多样性丰富的代表性材料,采集了近红外光谱,利用高效液相色谱-折光指数检测器(HPLC-RID)测得蔗糖含量化学值,并利用偏最小二乘法(PLS)建立了单粒花生蔗糖含量的数学预测模型,其决定系数(R2)为0.913,交互验证均方根误差(RMSECV)为0.750。另选用50粒花生种子对预测模型进行外部验证,预测值和化学值的相关系数达0.92,表明本研究建立的模型预测值准确可靠。本研究建立的单粒花生蔗糖含量预测模型可以应用于杂交早期世代育种材料蔗糖含量的选择,也可以应用于高蔗糖材料纯度的筛选和鉴定,为食用型花生品种选育和产业化应用提供技术支撑。
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