用于单粒油菜（Brassica napus）种子成分分析的二极管阵列近红外光谱仪校准

摘要： 油菜育种者需要一种准确、快速且无损的方法来分析单株种子，以筛选最具潜力的样本用于后续育种试验。近红外光谱技术（NIRS）被广泛用于油籽的无损定量分析。本研究旨在利用二极管阵列近红外光谱仪（波长范围950-1650纳米）、多元预测模型及镜面样品杯，建立单株油菜种子的NIRS校准模型。通过采用不同预处理技术（均值中心化、导数法、变量法）和模型（偏最小二乘法PLS、主成分回归PCR），使用每种成分的100个样本建立了18种不同的NIRS校准模型?；?0个验证集样本获得的R2、SEP和性能偏差比（RPD）值，比较了各成分不同校准模型的相对性能。采用PLS回归算法建立的含水量模型（R2=0.97，SEP=0.32，RPD=6.13）和油分模型（R2=0.84，SEP=0.61，RPD=4.16）效果良好。但由于脂肪酸和硫苷成分的变异性有限、含量较低以及二极管阵列近红外仪器波长范围较窄，未能获得可接受的相应NIRS模型。