本發(fā)明屬于油菜籽粒品質(zhì)檢測方法領(lǐng)域，具體涉及油菜籽粒油酸含量的檢測方法，是一種油酸油菜籽粒油酸含量的近紅外快速無損測定方法。
背景技術(shù)：
：高油酸作為甘藍(lán)型油菜的重要性狀，一直是品質(zhì)育種的主要研究方向之一。油酸是一種十八碳單不飽和脂肪酸，高油酸菜籽油在提高食用油的食用、貯藏品質(zhì)方面及工業(yè)上也有很高的應(yīng)用價(jià)值。在煎炸食物時(shí)，高油酸食用油高溫不起煙，能夠縮短煎炸時(shí)間，減少油吸收過量(miller等，geneticcontrolofhigholeicacidcontentinsunfloweroil.cropsciences，1987，27：923‐926.)；在日常飲食中，高油酸可降低血液中的低密度脂蛋白膽固醇的含量，有利于防止動脈血管硬化(chang等，effectsoftheratioofpolyunsaturatedandmonounsaturatedfattyacidonratplasmaandliverlipidconcentration.lipids，1998，33：481‐487)。高油酸菜籽油在加工、儲運(yùn)過程中不易氧化，熱穩(wěn)定性較好，可以延長商品的貨架期。經(jīng)典的脂肪酸分析采用氣相色譜法。需要破壞性地處理種子，同時(shí)效率也較低。早在1990年以前，近紅外技術(shù)就已經(jīng)在石油化工、制藥、軍工、食品和農(nóng)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域迅速發(fā)展(g.t.xu等，studyofquantitativecalibrationmodelsuitabilityinnear‐infraredspectroscopyanalysis,spectrosc.spectr.anal.21(2001)459–463)。利用近紅外光譜分析技術(shù)來獲得油酸指標(biāo)是從大量預(yù)選材料中篩選高油酸材料的重要途徑。近紅外光譜分析技術(shù)(nirs)具有高效、快速、無損、操作簡便的特點(diǎn)，省去了對材料的化學(xué)預(yù)處理，對材料的選擇也更加靈活。油菜中已有種子近紅外分析方法，但這些均是基于油酸含量在15‐60％樣品制備的分析曲線，不能準(zhǔn)確分析高油酸含量(>70％)材料。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種高油酸材料(60％～80％)油菜籽粒油酸含量近紅外分析方法，本發(fā)明步驟包括：樣品油酸含量的化學(xué)測定；采集樣品籽粒的近紅外光譜；每個(gè)樣品的化學(xué)值和近紅外光譜的一一對應(yīng)；對光譜進(jìn)行預(yù)處理，剔除異常值，并用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法分析數(shù)據(jù)，建立近紅外模型；利用驗(yàn)證集的光譜和化學(xué)值對應(yīng)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證，以檢驗(yàn)近紅外模型的效果。本發(fā)明利用近紅外光譜分析方法可以準(zhǔn)確測定高油酸材料(例如油酸含量為59％～80％的待測材料)，為油菜種質(zhì)資源篩選提供新的測試方法。同時(shí)本發(fā)明具有高效、快速、無損、操作簡便的特點(diǎn)，省去了對材料的化學(xué)預(yù)處理，對材料的選擇也更加靈活。本發(fā)明的技術(shù)方案如下：一種油菜籽粒油酸含量近紅外分析方法，包括如下步驟：(1)利用氣相色譜法測定油菜樣品籽粒的油酸含量。先用乙醚‐石油醚(體積比1：1)將脂肪酸從種子中萃取出來，氣相色譜儀測得各種脂肪酸含量,作為樣品化學(xué)值；(2)利用nirsystems5000系統(tǒng)采集樣品1100‐2500nm范圍內(nèi)近紅外漫反射光譜，每隔2nm采集一次，如圖2所述；(3)將步驟(1)得到的樣品化學(xué)值與步驟(2)得到的近紅外光譜信息一一對應(yīng)，對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理剔除異常值，從處理后的波譜數(shù)據(jù)中篩選出特征波長，用化學(xué)計(jì)量法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行的散射校正和數(shù)學(xué)處理，優(yōu)選方法為利用多元散射校正法(msc)效果較好；(4)最后用改進(jìn)最小二乘法(mpls，即在最小二乘法的基礎(chǔ)上，在每一次循環(huán)運(yùn)算后對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理)建立回歸方程。最小二乘法公式：所建立的近紅外預(yù)測模型：cnirs＝b0+b1*a1+b2*a2+............+bk*ak其中bi為回歸系數(shù)，ai為第i個(gè)特征波長是的吸光度；(5)從同一批樣品中隨機(jī)分出122個(gè)樣品作為驗(yàn)證集，將驗(yàn)證集的光譜預(yù)測值與化學(xué)測量值對應(yīng)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證，以檢驗(yàn)近紅外模型的效果，將驗(yàn)證集的近紅外預(yù)測值與化學(xué)值代入回歸系數(shù)，得到驗(yàn)證集的光譜與化學(xué)值的相關(guān)系數(shù)r2＝0.929(見圖1)；(6)利用不同年份的高油酸(60％～80％)種子材料的近紅外光譜油酸預(yù)測值與gc測得的油酸含量化學(xué)值對應(yīng)數(shù)據(jù)對步驟4得到的高油酸近紅外模型進(jìn)行驗(yàn)證，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯Σ煌攴莶牧系倪m用性，得到驗(yàn)證材料光譜預(yù)測值與化學(xué)測量值的相關(guān)系數(shù)r2＝0.861(見圖2)；作為優(yōu)選技術(shù)方案，上述步驟(3)中剔除異常值的方法為剔除距離總體樣品中心點(diǎn)馬氏距離大于3.0的樣品，采用的定標(biāo)方法為改進(jìn)最小二乘法。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：1、本發(fā)明彌補(bǔ)了以往油菜模型對高油酸材料近紅外預(yù)測存在較大偏差。2、本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了油菜油酸含量的快速檢測。相比于化學(xué)方法較長的測定周期，近紅外檢測只需要3‐4秒。3、本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對油菜油酸含量的無損檢測。近紅外檢測可在不破壞種子的情況下進(jìn)行，對種子量很少的珍貴育種材料來說有很重要的意義。附圖說明圖1：將驗(yàn)證集的近紅外預(yù)測值與化學(xué)值代入回歸系數(shù)，得到驗(yàn)證集預(yù)測值與化學(xué)值之間的相關(guān)系數(shù)。圖2：194份油菜籽粒定標(biāo)樣品近紅外光譜圖。圖3：194份油菜籽粒定標(biāo)樣品油酸含量分布圖。圖4：86份不同年份的油菜籽粒材料對模型進(jìn)行驗(yàn)證，近紅外預(yù)測值與化學(xué)值的回歸線和報(bào)警界限圖。圖5：86份油菜籽粒材料的驗(yàn)證樣品油酸含量分布圖。具體實(shí)施方式實(shí)施例1(試驗(yàn)材料與方法)本發(fā)明模型建立前先將原始樣品隨機(jī)分為兩份，校正集(194份油菜樣品，用于模型建立)和驗(yàn)證集(122份油菜樣品，用于模型驗(yàn)證)(見表1)。表1模型校正集和驗(yàn)證集參數(shù)樣本量最小值最大值平均值方差校正集19459.44378.19571.67044.8883驗(yàn)證集12258.83877.84568.3095.2297利用程序?qū)⑿ＵS機(jī)分成四份，用其中3份樣品定標(biāo)，剩余一份做驗(yàn)證，重復(fù)4次得到校正集內(nèi)部交叉驗(yàn)證結(jié)果，利用驗(yàn)證集對已建好的模型進(jìn)行驗(yàn)證得到外部驗(yàn)證結(jié)果，見表2。表2模型內(nèi)部驗(yàn)證、外部驗(yàn)證結(jié)果表2的說明：msc，多元離散校正近紅外光譜采集將沒有雜質(zhì)的油菜籽粒放入樣品槽，并完全覆蓋樣品槽底部石英玻璃，用近紅外光譜儀采集光譜數(shù)據(jù)。掃描參數(shù)如下：掃描間隔：2nm,掃描次數(shù)：3次，測量方式：漫反射，波長范圍：1100‐2500nm，數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)：700。樣品油酸含量化學(xué)值檢測方法將30粒油菜籽粒磨碎后加無水乙醚與石油醚(1：1)來萃取油菜籽中的脂肪酸，然后用agilent7890agcsystem測定油酸含量。模型評估指標(biāo)用rsq(決定系數(shù)，即r2)和rmsec(預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差)來評估模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。式中，n為驗(yàn)證樣品數(shù)，yi為第i個(gè)樣品的油酸含量gc化學(xué)檢測值，為第i個(gè)樣品的油酸含量預(yù)測值，r2越接近1說明模型預(yù)測準(zhǔn)確性越好，rmsec越接近0，說明模型穩(wěn)定性越好。實(shí)施例2：不同年份的高油酸(油酸含量>60％)油菜籽粒對高油酸近紅外模型進(jìn)行檢驗(yàn)(1)采集高油酸油菜籽粒樣品，得到86份待測樣品。(2)將沒有雜質(zhì)的油菜籽粒放入樣品槽，并完全覆蓋樣品槽底部石英玻璃，用近紅外光譜儀采集光譜數(shù)據(jù)。(3)用已建立的油菜籽粒高油酸近紅外模型處理光譜數(shù)據(jù)得到樣品油酸含量的近紅外預(yù)測值。(4)將30粒油菜籽粒磨碎后加無水乙醚與石油醚(1：1)來萃取油菜籽中的脂肪酸，然后用agilent7890agcsystem測定油酸的含量。實(shí)驗(yàn)材料相關(guān)信息見表3。表386份油菜籽粒gc測得的化學(xué)值與近紅外預(yù)測值對照表(5)檢驗(yàn)結(jié)果見表4表486份甘藍(lán)型油菜種子油酸含量化學(xué)值與近紅外預(yù)測值統(tǒng)計(jì)結(jié)果及相關(guān)系數(shù)最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤相關(guān)系數(shù)60.22281.62573.4165.4520.5880.861參考文獻(xiàn)：[1]huangj,xiat,lia,etal.arapidandconsistentnearinfraredspectroscopicassayforbiomassenzymaticdigestibilityuponvariousphysicalandchemicalpretreatmentsinmiscanthus[j].bioresourcetechnology,2012,121:274-281.[2]liangc,yuanh,zhaoz,etal.anewmultivariatecalibrationmodeltransfermethodofnear-infraredspectralanalysis[j].chemometricsandintelligentlaboratorysystems,2016,153:51-57.[3]liuy,delhomc,campbellbt,etal.applicationofnearinfraredspectroscopyincottonfibermicronairemeasurement[j].informationprocessinginagriculture,2016,3(1):30-35.[4]尚國霞.甘藍(lán)型油菜高油酸性狀的遺傳研究及近紅外檢測模型的建立[d].西南大學(xué),2010.[5]孫秀麗.油菜籽油份、硫甙含量近紅外分析模型的建立及西藏油菜資源品質(zhì)性狀多樣性研究[d].華中農(nóng)業(yè)大學(xué),2002.[6]吳建國.作物種子品質(zhì)研究中近紅外光譜分析模型的創(chuàng)建和應(yīng)用[d].浙江大學(xué),2004.[7]專利申請?zhí)?01210252473.1單粒油菜籽品質(zhì)的近紅外光譜在線無損檢測方法與裝置[p].2012.07.20；[8]專利申請?zhí)?01410272819.3基于近紅外光譜的校正模型建模方法[p].2014.06.18；[9]專利申請?zhí)?01410575429.3一種近紅外光譜分析法[p].2014.10.25。當(dāng)前第1頁12