专利名称：近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法
技术领域：
本发明涉及一种分析测试方法，具体涉及一种采用近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法。
背景技术：
赖氨酸是人和动物体内需要而自身不能合成的的8种必需氨基酸中的1种，缺乏这种氨基酸就会造成机体代谢紊乱，引发某些生理机能性疾病。赖氨酸在大多数谷物中含量不高或缺乏，被称为第一限制性氨基酸。提高谷物籽粒中赖氨酸含量成为育种的主要方向之一。因此谷物籽粒中赖氨酸含量的测定就需要有快速、简便、准确的适合低世代材料筛选的测定方法。优质蛋白玉米自1963年，美国Mertz等人发现O2基因可以显著提高玉米籽粒的赖氨酸含量；1969年，Paze等发现胚乳修饰基因可以把O2玉米的软质胚乳变成不同程度的硬质胚乳，赖氨酸含量几乎不变，这两大发现以来就掀起了育种的研究热潮。但是 30多年来，玉米籽粒中赖氨酸含量的测定费用昂贵、技术繁琐且适应不了低世代材料的筛选一直是限制优质蛋白玉米育种的一个重要因素。在优质蛋白玉米育种过程中，需要对亲代和子代的材料进行赖氨酸分析，对一些种子少的低世代材料，赖氨酸的分析所用种子量当然是越少越好。因此，选用哪种赖氨酸测定方法，能够用较少样品对大批量的玉米材料进行简便、快速、经济、准确的籽粒赖氨酸含量测定是一个急需解决的问题。目前，我国的育种单位对优质蛋白玉米籽粒中赖氨酸的测定方法主要有4种染料结合法(DBL法)、茚三酮显色法、近红外光谱分析法(NILQ和氨基酸分析仪法，其中前两种是化学分析法，后两种是仪器分析法。其中，化学分析法测定过程复杂、费用很高且非常费时；氨基酸分析仪法，由于氨基酸分析仪国内不能生产，进口仪器昂贵，仅有少数专门的品质分析单位才有，所以这种方法测量赖氨酸含量在优质蛋白玉米育种中并没有广泛应用；而近红外光谱分析法可进行不需要预处理便可以快速、无破损的测定赖氨酸含量，但是要想准确快速的进行测定，需要建立起准确可靠的近红外分析模型。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种采用近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法， 该方法可快速、准确的对玉米中赖氨酸进行无损测定。为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是首先需要选择一批具有代表性的样品，用该批样品建立样品近红外光谱与化学值之间的定标模型，然后用该定标模型去预测得到未知样品的组分含量。一种近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法，包括以下步骤(1)样品化学值测定、光谱采集选择一批具有代表性的玉米样品，分析各样品的赖氨酸含量的化学值，并扫描采集各样品的近红外光谱；(2)异常值的剔除光谱和化学值异常值(outlier)检验分别采用光谱影响值 Leverage和化学值误差Residual这两个统计量，影响值的计算公式为
Leverage = ζ/(Ζτ ΖΓ1其中Z为主成分分析的得分阵，Zi为第i样本的得分值，影响值的阈值设为样本平均影响值的2倍，大于阈值意味着该光谱异常，化学值绝对误差的阈值设为样本集平均误差的3倍，大于该值意味着该样本化学值异常；用PCR算法和全交叉证实法对光谱进行计算，检验剔除异常值结果；(3)定标模型的建立用PLSl算法建立赖氨酸含量的近红外分析模型，分析波长范围为7430 7416、6840 5385和4936 4476CHT1 ；预处理方法为13点平滑、一阶导数和SNV+Detrend ；校正集用交叉一证实方法确定主成分的维数为4。影响建立定标模型合理性的主要因素有①参与定标样品的代表性，定标集样品应尽量覆盖待分析样品的变化范围，分布应尽量均勻，因此，需要收集足够多的样品；②化学分析数据的准确性在很大程度上决定了近红外分析的准确性，因此参与定标样品的比学分析方法必须是权威和标准的，以保证结果的准确性；③近红外光谱的处理方式和定标技术要合适和最佳化。在所述步骤⑴中，扫描采集各样品的近红外光谱时，采用漫反射积分球附件，扫描范围为10000 4000cm-1，扫描次数为33次，分辨率为ScnT1，标准陶瓷片作为参比。在所述步骤(2)中，Leverage的阈值设定为3. 56，化学值误差的阈值设定为 0.285ο本发明具有积极有益的效果1.本发明方法不需要预处理便可以快速、无破损的测定赖氨酸含量，特别适用于优质蛋白玉米育种过程中低世代材料赖氨酸含量的测定。2.以本发明建立起的近红外定标模型快速测定玉米中赖氨酸的含量是可行的。
图1为玉米样品的近红外漫反射光谱；图2为赖氨酸含量的化学值与预测值的相关关系图，(·)校正集，(▲)检验集。
具体实施例方式实施例1 一种近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法，包括以下步骤(1)样品化学值测定、光谱采集选择38个具有代表性的玉米样品，分析各样品的赖氨酸含量的化学值，并扫描采集各样品的近红外光谱，采用漫反射积分球附件，扫描范围为10000 ^OOcnT1，扫描次数为33次，分辨率为ScnT1，标准陶瓷片作为参比；测定的近红外漫反射光谱，如图1所示；(2)异常值的剔除光谱和化学值异常值(outlier)检验分别采用光谱影响值 Leverage和化学值误差Residual这两个统计量，影响值的计算公式为Leverage = ζ/(Ζτ Ζ)-1其中ζ为主成分分析的得分阵，Zi为第i样本的得分值，影响值的阈值设为样本平均影响值的2倍，大于阈值意味着该光谱异常，化学值绝对误差的阈值设为样本集平均误差的3倍，大于该值意味着该样本化学值异常，Leverage的阈值设定为3. 56，化学值误差的阈值设定为0.观5，用PCR算法和全交叉证实法对光谱进行计算，检验剔除异常值结果；22、31号样品为光谱异常，这2个样品不适合用来建模，因此予以剔除，在本模型中实际采用的样品只有36个。(3)定标模型的建立用PLSl算法建立赖氨酸含量的近红外分析模型，分析波长范围为7430 7416、6840 5385和4936 4476CHT1 ；预处理方法为13点平滑、一阶导数和SNV+Detrend ；校正集用交叉一证实方法确定主成分的最佳维数为4 ；校正集的赖氨酸含量NIR分析模型测定系数R为0. 977，RSD = 2.2% ；检验集R为0. 842，RSD = 5.4%，校正集和检验集样品中赖氨酸含量的预测值与化学值间的相关关系如图2所示。实施例2分析模型验证(1)样品处理试验一将郑单2501和郑单2503样品分别混合均勻，随机取出4份，900g/份，分
别用4种方法测定赖氨酸含量。试验二 将工业L-Lysine按照郑单2503样品(过100目筛)质量的0. 1%和0. 2% 添加，充分混勻，以不添加L-Lysine的郑单2503样品为对照，共计3个处理，每个处理设置 3次重复。分别用茚三酮显色法和染料结合法测定赖氨酸含量。(2)赖氨酸测定方法染料结合法在农业部农产品质量监督检验测试中心(郑州)进行。其中试验一由检验测试中心的工作人员完成；试验二添加工业L-Lysine试验由本研究室的实验人员与检验测试中心的工作人员共同完成。茚三酮显色法按照李合生主编的《植物生理生化试验原理与技术》操作步骤进行，试验在河南农科院油料作物实验室由本研究室的实验人员完成。近红外光谱分析法在国家玉米改良中心郑州分中心实验室进行，使用德国 Bruker公司生产的MATRIX-I型近红外光谱分析按实施例1中建立的模型方法进行。氨基酸分析仪法由农业部谷物品质监督检验测试中心(北京)，使用BioChrom20 氨基酸分析仪进行测定。四种方法测定赖氨酸含量测定结果见表1。表1四种方法测定赖氨酸含量测定结果
权利要求
1.一种近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法，包括以下步骤(1)样品化学值测定、光谱采集选择一批具有代表性的玉米样品，分析各样品的赖氨酸含量的化学值，并扫描采集各样品的近红外光谱；(2)异常值剔除光谱和化学值异常值检验分别采用光谱影响值Leverage和化学值误差Residual这两个统计量，光谱影响值的计算公式为Leverage = Zi1 (Ζτ Ζ) 1式中Z为主成分分析的得分阵，Zi为第i个样本的得分值，影响值的阈值设为样本平均影响值的2倍，大于阈值意味着该光谱异常，化学值绝对误差的阈值设为样本集平均误差的3倍，大于该值意味着该样本化学值异常；用PCR算法和全交叉证实法对光谱进行计算， 检验剔除异常值；(3)定标模型的建立用PLSl算法建立赖氨酸含量的近红外分析模型，分析波长范围为7430 7416、6840 5385和4936 4476CHT1 ；预处理方法为13点平滑、一阶导数和 SNV+Detrend ；校正集用交叉一证实方法确定主成分的维数为4。
2.根据权利要求1所述近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，扫描采集各样品的近红外光谱时，采用漫反射积分球附件，扫描范围为10000 4000CHT1，扫描次数为33次，分辨率为ScnT1，标准陶瓷片作为参比。
3.根据权利要求1所述近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法，其特征在于，在所述步骤O)中，Leverage的阈值设定为3. 56，化学值误差的阈值设定为0. 285.
全文摘要
本发明涉及一种近红外光谱测定玉米中赖氨酸的方法。该方法包括光谱测试、异常值的剔除和分析模型的建立等步骤。本发明方法不需要预处理便可以快速、无破损的测定赖氨酸含量，特别适用于优质蛋白玉米育种过程中低世代材料赖氨酸含量的测定；本发明方法与染料结合法(DBL法)、茚三酮显色法和氨基酸分析仪法测定的赖氨酸含量测定结果对进行比较，验证了近红外光谱测定玉米，特别适用于优质蛋白玉米育种过程中低世代材料中赖氨酸的方法的可行性，该方法快速、可靠及实用，对以后的优质蛋白玉米育种过程中赖氨酸含量的测定方法选择有一定的参考价值。
文档编号G01N21/25GK102175620SQ201010605718
公开日2011年9月7日 申请日期2010年12月27日 优先权日2010年12月27日
发明者卢彩霞, 岳润清, 朱卫红, 王延召, 铁双贵, 齐建双 申请人:河南省农业科学院