[发明专利]一种基于高光谱的米粒品质功能基因解析方法

说明书

本发明公开了一种基于高光谱的米粒品质功能基因解析方法，包括：使用高光谱成像系统采集米粒图像并进行图像处理，获取光谱指数；使用化学方法人工测定米粒的蛋白质含量和直链淀粉含量，作为人工测量值；光谱指数与人工测量值相关性分析与建模；光谱指数作为基于图像信息的表型性状进行全基因组关联分析，获取相关的候选基因；候选基因的功能验证。米粒品质的传统人工检测为有损测量，该方法基于高光谱获取米粒表型数据信息，结合光谱与图像处理技术可实现米粒品质相关指标的无损检测，提高检测精度，同时提高GWAS分析结果的准确度。此外，该方法结合遗传转化对候选基因进行功能验证，使验证结果更具有说服力，可为水稻品质育种提供新材料。

技术领域

本发明属于作物信息领域，结合光谱技术与图像处理技术，涉及一种基于高光谱的米粒品质功能基因解析方法。

背景技术

水稻在我国播种面积大，2019年播种面积高达29690千公顷，仅次于播种面积最大的玉米，位于重要粮食作物之行列。近年来，粮食安全成为国家重点关注问题，而水稻的产量和品质与其密切相关。同时，随着收入水平的提高以及日益增长的美好生活需要，人们对稻米品质的要求也日渐增高。在大米进入市场前进行品质检测对保障消费者健康以及维护消费者权益具有重要意义。传统人工检测米粒品质的方法存在精度较低、耗时费力、缺乏客观性、有损等问题，近年来，随着光谱技术以及计算机技术等的发展，农作物品质无损检测技术兴起，提高了检测的速度与精确度。以近红外高光谱成像技术为例，其结合了光谱技术和成像技术，可同时获取光谱与空间信息，直接识别化学成分及其分布，已广泛应用于农产品品质相关指标的无损检测。

田晓琳等(2018)通过3-D快速粘度测定仪测得小米粘度曲线，同时采集小米样品的可见/近红外反射光谱，使用多元散射校正以及一阶导数法对采集的反射光谱进行预处理，通过PCA以及交叉验证选定最佳主成分数，使用MATLAB 2015b建立最佳主成分数与粘度的多元线性回归模型。结果发现此方法对峰值粘度与破损值预测效果较好，说明可见/近红外反射光谱技术用于无损检测小米粘度具有一定的可行性。

章林忠等(2019)使用近红外成像光谱仪获取908-1735nm范围板栗果实的高光谱图像，并采用蒽酮比色法测定板栗果实的总糖含量和淀粉含量；利用ENVI 4.7软件进行滤波处理，获取ROI；利用TQ Analyst 9.0软件选取与总糖和淀粉含量高的特征波段，并在该软件中进行MSC、SNV、SG卷积平滑处理、一阶导数、二阶导数等多种处理，随后采用PLS法建立不同校正处理的特征光谱的混合指标预测模型，结果表明MSC+二阶导数+SG卷积平滑处理的校正效果最佳，以该模型检验验证集样本数据发现，预测结果中总糖和淀粉的相关系数为0.9313～0.9580，均方误差为0.0624～0.2250，预测精度高，说明采用近红外高光谱成像技术可实现板栗果实总糖和淀粉含量的无损、快速且有效地检测。

程丽娟等(2019)利用高光谱成像技术测定长枣中的葡萄糖含量，先获取400-1000nm灵武长枣的光谱数据，利用ENVI 4.8软件提取ROI，计算出平均光谱值作为反射光谱；采用HPLC测定长枣中的葡萄糖含量；采用The Unscrambler X 10.4软件进行光谱预处理，包括OSC、MSC、SG、Detrending、GF和MF等6种预处理方法，使用MATLAB R2014a软件进行PLSR建模选择最优预处理方法为SG(7)；采用IRF、CARS、BiPLS、SPA、UVE法进行降维处理，提取特征波段，后基于PLSR、MLR建立全波段和特征波段的模型，结果表明最佳建模效果为PLSR-IRF+CARS，Re、Rp均大于0.83，可实现长枣葡萄糖含量的快速检测。