【摘 要】
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皱环球盖菇是近年来深受消费者喜爱的食药用菌新品种,总糖、蛋白质作为其主要的营养成分,含量的高低与其营养价值关系密切。但是,现有含量检测方法步骤复杂,检测时间长,开发简单、快速含量预测方法具有重要意义。本实验利用傅里叶变换红外光谱采集7种不同基质栽培皱环球盖菇子实体样品的红外光谱共计420个,对比原始光谱与预处理后光谱,确定光谱预处理方法,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对皱环球盖菇子实体总糖
【机 构】
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吉林农业大学食药用菌教育部工程研究中心
【基金项目】
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现代农业产业技术体系(CARS20-08B);
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皱环球盖菇是近年来深受消费者喜爱的食药用菌新品种,总糖、蛋白质作为其主要的营养成分,含量的高低与其营养价值关系密切。但是,现有含量检测方法步骤复杂,检测时间长,开发简单、快速含量预测方法具有重要意义。本实验利用傅里叶变换红外光谱采集7种不同基质栽培皱环球盖菇子实体样品的红外光谱共计420个,对比原始光谱与预处理后光谱,确定光谱预处理方法,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对皱环球盖菇子实体总糖、蛋白质所对应的特征波谱进行选择,利用随机森林(RF)、偏最小二乘回归(PLS)、支持向量机(SVM)进行建模,比较建模结果确定总糖含量的最佳预测模型为PLS,其中Rc为0.992 8(误差为0.007 2),RMSEC为0.930 8,Rp为0.981 4(误差为0.018 6),RMSEP为1.166 2,RPD为7.341 1;蛋白质含量的最佳预测模型为RF,其中Rc为0.994 7(误差为0.005 3),RMSEC为0.380 3,Rp为0.986(误差为0.014),RMSEP为0.749 1,RPD为8.437 5。以上结果表明,红外光谱技术结合化学计量法可快速、准确的预测皱环球盖菇子实体总糖、蛋白质含量,研究结果可为快速预测总糖、蛋白质含量提供技术支持。
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