【摘 要】
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为提高玉米直链淀粉含量育种效率,加速育种进程,本研究使用210份玉米材料,利用近红外谷物分析仪,建立玉米直链淀粉含量快速检测模型。结果表明:采用改进偏最小二乘法回归分析
【机 构】
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吉林农业大学农学院,双辽市农业局,
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为提高玉米直链淀粉含量育种效率,加速育种进程,本研究使用210份玉米材料,利用近红外谷物分析仪,建立玉米直链淀粉含量快速检测模型。结果表明:采用改进偏最小二乘法回归分析技术(MPLS),同时采用“SNV+Dtrend”的散射处理,加“1.4.4.1”的参数处理所得的结果最好,其定标标准偏差(SEC)是0.388,交叉检验误差是(SECV)是1.465,定标决定系数(RSQ)是0.963。验证结果表明:利用该模型的近红外检验结果和化学测定结果绝对误差均在1%以内,表明所建立的定标模型预测能力良好,可用于玉米材料直链淀粉含量的快速测定。
In order to improve the breeding efficiency of maize amylose content and accelerate the breeding process, 210 maize materials were used in this study. A rapid detection model of amylose content in maize was established by using near-infrared grain analyzer. The results show that the improved Partial Least Squares Regression Analysis (MPLS) method and the scattering of “SNV + Dtrend ” are the best, and the result of “1.4.4.1 ” parameter processing is the best. The SEC was 0.388, the cross-test error was (SECV) was 1.465, and the calibration determination coefficient (RSQ) was 0.963. The verification results show that the absolute error of the near-infrared and chemical determination results of the model is less than 1%, indicating that the calibration model established has a good predictive ability and can be used for the rapid determination of amylose content in maize.
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