基于GC-IMS分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法

本发明涉及农产品储藏与食品风味分析。更具体地说，本发明涉及一种基于gc-ims分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法。

背景技术：

1、小麦是我国重要的主粮作物之一，在粮食安全中起着至关重要的作用，有效管理小麦储存是保障粮食质量和最小化经济损失的重要措施。小麦储藏质量管理的一个重要指标是萌发率，它可评估小麦的酶活力，其与后续的食品加工品质密切相关，直接影响其市场价值。

2、目前测定小麦籽粒萌发率的传统方法包括土培、水培等人工测定法、染色法、电导率法、酶法、发芽箱变温法等，这些评估方法工作量大、测量周期长，并且测试结果的可靠性和稳定性取决于环境因素和检查员的操作水平，对于大规模收粮和现场定价而言存在挑战。近年来衍生出的高光谱在线监测、荧光光谱检测、近红外光谱技术检测或机器视觉技术等快速测定种子萌发率的手段，通过采集大量样品的图像或波谱进行建模，在当前的应用较为广泛，但这些方法受籽粒外观、建模样本量及模型稳定性等限制。因此，还需要进一步研究探索更快捷、更准确且无损的测定小麦籽料萌发率的方法，以克服现有技术的缺陷。

技术实现思路

1、本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

2、为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于gc-ims分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法，包括以下步骤：

3、步骤一、检测待预测样品当前储存时间下的特征挥发性物质的相对含量，以ims中各挥发性物质反应峰的峰体积表示，由各挥发性物质的迁移时间与反应离子峰的比值进行归一化处理，挥发性物质的相对含量水平采用峰体积的相对强度表示，特征挥发性物质包括丁酸异戊酯、顺-3-壬烯-1-醇、1-丙醇、丙醛；

4、步骤二、将步骤一检测的挥发性物质的相对含量输入至预测模型，输出得到样品的萌发率，其中，预测模型如公式1所示：

5、y＝126.265×s1-65.982×s2+56.313×s3+6.42×s4+61.332    公式1

6、其中，s1表示丁酸异戊酯的含量，s2表示顺-3-壬烯-1-醇的含量，s3表示1-丙醇的含量，s4表示丙醛的含量，y表示萌发率，单位为％。

7、优选的是，用于建立预测模型的小麦籽粒的储藏参数与待预测样品的相同。

8、优选的是，步骤一中采用顶空法提取待测样品的挥发性物质，采用气相色谱-离子迁移谱法检测挥发性物质含量。

9、优选的是，建立预测模型的方法包括以下步骤：

10、采集不同储藏时间下小麦籽粒的挥发性物质，并采用气相色谱-离子迁移谱进行挥发性物质测定挥发性物质种类和对应的含量；

11、不同储藏时间下小麦籽粒萌发试验，得到小麦籽粒的萌发率；

12、基于小麦籽粒的萌发率和挥发性物质种类和对应的含量采用相关性分析、逐步回归分析，筛选出关键特征挥发性物质，得到所述预测模型。

13、优选的是，检测小麦籽粒的萌发率的方法具体为：在培养皿中铺2层纱布，2层滤纸并润湿，将小麦籽粒均匀放置在滤纸上，于20℃，相对湿度60％的条件下培养3d，每天浸润2～3次；

14、萌发率按照公式2计算，进行多组平行试验，多组平行试验结果计算平均值即得小麦籽粒的萌发率；其中，公式2如下所示：

15、

16、式中：x表示小麦籽粒萌发率，以百分率表示，％；m1表示3d内正常发芽的粒数；m表示一组试样籽粒数。

17、优选的是，气相色谱-离子迁移谱法检测挥发性物质含量的具体方法包括：

18、称取5g小麦籽粒样品置于20ml顶空玻璃瓶中，并用ptfe硅塞密闭封口；在75℃下孵育20min，在85℃的温度下将500μl的顶空注入到注射器中；进样后，挥发性化合物在60℃柱温下通过fs-se-54-cb-1色谱柱，毛细管柱长15m，内径0.53mm，膜厚1μm；氮气在45℃下分离，同时用作gc的载气和ims的漂移气；流动程序为：初始载气流速2ml/min，保持2min，10min内线性增加至15ml/min，10min内线性增加至100ml/min，最后10min内增加至150ml/min；分析持续总时间为25min，每个样品设置3个重复。

19、本发明至少包括以下有益效果：

20、第一、与标准法相比，挥发性物质的检测可以利用少量的样品在不影响种子活力的情况下评估小麦的质量，提供了一种无损的方法。另外，挥发性物能更好地反映小麦种子内在的萌发率，还可以避免高温季节由于种子霉变而导致的发芽实验失败。气相色谱-离子迁移谱联用(gas chromatograph-ion mobility spectrometer,gc-ims)作为一种新兴的挥发性气味表征技术，用于分离和灵敏检测挥发性物质，具有灵敏度高、分辨率高、响应速度快、操作简单，无须样品预处理，在常压下即可检测等优势。gc-ims能在短时间内获取大量挥发性物质检测信号，分析快速且自动化。

21、第二、本发明首次将挥发性成分与萌发率进行关联，建立了稳定、有效的预测模型，可使萌发率的检测时间可以由传统的3～7d缩短至1～2h。本发明为小麦萌发率的预测提供了一种新方法，为小麦收粮定价、收储管理等提供科技支撑。

22、本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

技术特征：

1.基于gc-ims分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于gc-ims分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法，其特征在于，用于建立预测模型的小麦籽粒的储藏参数与待预测样品的相同。

3.如权利要求1所述的基于gc-ims分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法，其特征在于，步骤一中采用顶空法提取待测样品的挥发性物质，采用气相色谱-离子迁移谱法检测挥发性物质的相对含量。

4.如权利要求1所述的基于gc-ims分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法，其特征在于，建立预测模型的方法包括以下步骤：

5.如权利要求4所述的基于gc-ims分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法，其特征在于，检测小麦籽粒的萌发率的方法具体为：在培养皿中铺2层纱布，2层滤纸并润湿，将小麦籽粒均匀放置在滤纸上，于20℃，相对湿度60％的条件下培养3d，每天浸润2～3次；

6.如权利要求3所述的基于gc-ims分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法，其特征在于，气相色谱-离子迁移谱法检测挥发性物质含量的具体方法包括：

技术总结
本发明公开了一种基于GC‑IMS分析特征挥发性物质预测小麦籽粒萌发率的方法，包括：步骤一、检测待预测样品当前储存时间下的特征挥发性物质的相对含量，特征挥发性物质包括丁酸异戊酯、顺‑3‑壬烯‑1‑醇、1‑丙醇、丙醛；步骤二、输入至预测模型，输出得到样品的萌发率，Y＝126.265×S1‑65.982×S2+56.313×S3+6.42×S4+61.332，其中，S1表示丁酸异戊酯，S2表示顺‑3‑壬烯‑1‑醇，S3表示1‑丙醇，S4表示丙醛。本发明为小麦籽粒萌发率的预测提供了一种更快速简便的新方法，实现小麦快速、无损、有效、稳定预测萌发率，为小麦收粮定价、收储管理等提供科技支撑。

技术研发人员：郭波莉,刘雨,魏益民,孙倩倩,张影全,任书炜
受保护的技术使用者：中国农业科学院农产品加工研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4