糙米蛋白质含量与矿质元素含量的相关分析及NIRS模型的建立

摘要：

利用162份不同类型水稻种质,采用微量凯氏定氮法测定蛋白质含量,原子吸收分光光度法(atomic absorption spectrophotometry,AAS)测定Mg、Ca、Fe、Zn、Cu和Mn等6种矿质元素含量,火焰光度法测定K含量,分光光度法测定P含量.对糙米蛋白质与矿质元素、矿质元素间进行相关分析；并利用测定的蛋白质含量的化学值,采用偏最小二乘法(partial leastsquares,PLS)建立糙米蛋白质预测的校正模型.结果表明,糙米矿质元素含量大小顺序为P＞K＞Mg＞Ca＞Zn＞Fe＞Cu＞Mn,蛋白质与P、K、Cu和Mn等矿质元素极显著或显著正相关；通过比较光谱预处理方法在不同谱区的处理效果:采用一阶导数预处理、谱区为11995.7 ～7498.3/cm和6102～4597.7/cm建立校正模型的检验和预测效果最佳,糙米蛋白质的近红外测定值和化学测定值之间有较高的相关性,其校正决定系数为92.89,外部验证决定系数为89.91；筛选到小黑谷、小红米和紫糯米等高蛋白、富矿质营养的种质材料,可作为富营养稻米品种创新的亲本材料；通过利用蛋白质和矿质元素间的相关性,借助近红外分析技术(Near-infrared Reflectance Spectroscopy,NIRS)辅助测定蛋白质含量,并间接选择富矿质营养水稻种质,聚合高蛋白和富2种以上矿质元素,可能是水稻营养品质育种的一条有效途径.

关键词：糙米、蛋白质含量、矿质元素含量、相关性、NIRS模型

所属期刊栏目：14

分类号：TS2;TH8

资助基金：云南省基金项目2009ZC143M

在线出版日期：2013-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：173-178,183