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基于近红外光谱技术的春小麦单粒种子活力鉴定
  • ISSN号:1009-1041
  • 期刊名称:《麦类作物学报》
  • 时间:0
  • 分类:S512.1[农业科学—作物学] S311[农业科学—作物栽培与耕作技术;农业科学—农艺学]
  • 作者机构:[1]中国农业大学农学与生物技术学院/北京市遗传改良重点实验室,北京100193, [2]新疆农垦科学院分子农业技术育种中心,新疆石河子832000, [3]中国农业大学理学院,北京100083
  • 相关基金:农业部公益性行业(农业)科研专项(201303002); 新疆生产建设兵团“十二五”项目(2012BD046)
中文摘要:

为研究利用近红外光谱技术鉴定春小麦单粒种子活力的效果,以2013年收获的甘肃春小麦品种宁春4号种子为材料,对300粒小麦种子进行近红外光谱单粒扫描,根据光谱图结合发芽实验结果建立春小麦种子活力预测模型。结果表明,以腹面和背面平均光谱的建模效果要优于单面光谱。最佳建模比例为建模集与检验集之比3∶1。应用近红外光谱定性偏最小二乘分析方法建模,在7 000~8 000cm-1光谱范围内采用中心化预处理,在主成分为5时,模型的建模集和检验集的鉴别率分别为86.36%和91.30%,建模效果最佳;采用近红外光谱偏最小二乘法定量检测小麦种子活力时,建模效果较差。因此,近红外光谱定性偏最小二乘分析方法适于进行春小麦单粒种子活力定性鉴定。

英文摘要:

To optimize the identification of single seed vigor by near infrared spectroscopy,Ningchun 4seeds harvested in Gansu in 2013 were selected as sample.Spectrums of 300 single seeds were collected by Fourier near-infrared spectrometer,combing with the results of the germination experiments.The results showed that the modeling based on the average spectrum at both sides was better than that based on single side of one seed.The best ratio between calibration and validation sets was 3∶1.By using distinguished partial least squares(DPLS)and centralized pretreatment method,the best modeling performed that the identification rates of the calibration and validation sets were 86.36% and91.30% with the spectrum range from 7 000cm-1 to 8 000cm-1 and the main component was 5,respectively.The quantitative partial least squares(QPLS)modeling based on fresh weight could not be used for seed vigor analysis.DPLS based on Near-infrared spectroscopy is suitable to analyse the single seed vigor of spring wheat.

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期刊信息
  • 《麦类作物学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西北农林科技大学 中国作物学会 国家小麦工程技术研究中心
  • 主编:孙其信
  • 地址:陕西省杨凌邰城路3号《麦类作物学报》编辑部
  • 邮编:712100
  • 邮箱:mlzwxb@163.com
  • 电话:029-87082032
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-1041
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1359/S
  • 邮发代号:52-66
  • 获奖情况:
  • 从2003年起被收录为国家科技部“中国科技核心期刊”,2002年获第三届全国优秀农业期刊一等奖,1999年获陕西省科技期刊一等奖,1995年获陕西省优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:13981