[发明专利]一种检测多粒花生种子中α-和γ-生育酚含量的方法在审
申请号: | 201810313039.7 | 申请日: | 2018-04-09 |
公开(公告)号: | CN108507967A | 公开(公告)日: | 2018-09-07 |
发明(设计)人: | 王传堂;唐月异;胡东青;王秀贞;刘婷;吴琪;孙全喜;王志伟;张建成;杜祖波;李秋;宋国生 | 申请(专利权)人: | 山东省花生研究所 |
主分类号: | G01N21/3563 | 分类号: | G01N21/3563;G01N21/359 |
代理公司: | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人: | 陈永宁 |
地址: | 266000 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生育酚 花生种子 近红外光谱模型 检测 种检测 构建 近红外扫描 花生加工 准确定量 光谱 无损 花生 扫描 预测 分析 | ||
本发明公开了一种检测花生种子中α‑和γ‑生育酚含量的方法,属于花生加工品品质速测技术领域。本发明检测花生种子中α‑和γ‑生育酚含量的方法是对待测花生种子进行近红外扫描,将扫描后的光谱导入构建的花生种子α‑和γ‑生育酚含量的近红外光谱模型中,经分析获得花生种子α‑和γ‑生育酚含量。本发明提供的检测花生种子α‑和γ‑生育酚含量的方法,能够快速、准确、无损的检测花生中α‑和γ‑生育酚的含量,且操作简单、准确性高。且构建的检测α‑和γ‑生育酚含量的近红外光谱模型R2较高,RMSECV较小,预测效果较好,可实现花生种子中α‑和γ‑生育酚含量的准确定量。
技术领域
本发明属于花生加工品品质速测技术领域,具体涉及一种检测花生种子中α-和γ-生育酚含量的方法。
背景技术
花生是世界上主要的油料作物,也是优质植物油和高消化率蛋白质的重要来源。维生素E(Vitamin E)是一种脂溶性维生素,具有增强免疫力、延缓衰老、降低心血管疾病和癌症发病率的功效。α-和γ-生育酚是维生素E的重要组分,在人体内α-生育酚的生理活性最高,但在体外尤其在高温条件下,γ-生育酚的抗氧化能力高于α-生育酚。
维生素E的传统测定方法包括荧光光谱法、高效液相色谱法、蔽塞法、气相色谱法等,成本高、费时间、有一定破坏性,这在一定程度上阻碍了花生高维生素E育种的开展,而近红外技术具有成本低、无损、快速等优点。近红外技术已应用于多个作物的品质改良,在花生上已成功建立了能准确预测油酸、脂肪、蛋白含量的近红外模型,但类似的花生总维生素E含量或各种异构体含量近红外模型迄今未见报道。
发明内容
本发明目的是利用近红外光谱仪,对花生种子α-和γ-生育酚含量进行准确定量。
为了达到上述目的,本发明的技术方案为:
一种检测花生种子α-和γ-生育酚含量的方法,对待测花生种子进行近红外扫描,将扫描后的光谱导入构建的花生种子α-和γ-生育酚的近红外光谱模型中,经分析获得花生种子α-和γ-生育酚含量。
在上述方案的基础上,所述花生种子α-和γ-生育酚的近红外光谱模型由以下方法构建而成:
(1)收集不同品种的花生样品,日光干燥;
(2)对上述花生样品进行近红外光谱测定,收集近红外光谱信息;
(3)分别检测所有花生样品的α-和γ-生育酚含量,获得α-和γ-生育酚含量的化学值;
(4)对α-和γ-生育酚含量的化学值和(2)中采集的近红外光谱数据进行拟合光谱处理,反复采用内部交叉验证剔除奇异值,通过比较模型的决定系数(R2)和标准差(RMSECV)衡量模型质量,筛选最佳模型;
(5)验证模型的准确性。
在上述方案的基础上,所述近红外光谱扫描参数为:扫描谱区范围4000~12000cm-1(厘米波数),扫描次数64次,分辨率8cm-1。
在上述方案的基础上,所述的花生样品为:
在上述方案的基础上,所述花生样品α-生育酚含量的化学值与预测值为:
所述花生样品γ-生育酚含量的化学值与预测值为:
在上述方案的基础上,
所述α-生育酚含量的近红外光谱模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+矢量归一化”。谱区范围为7506~4242.8cm-1,维数为10,模型的R2为90.05,RMSECV为0.203;
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