【摘 要】
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为了探索一种快速测定完整藜麦（Chenopodium quinoa Willd）子粒脂肪含量的方法,采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用近红外光谱法建立数学模型并进行预测。结果表明,在10 000~4
【机 构】
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山西省农业科学院农作物品种资源研究所,农业部黄土高原作物基因资源与种质创制重点实验室,杂粮种质资源发掘与遗传改良山西省重点实验室,中国农业科学院作物科学研究所
【基金项目】
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山西省农作物种质资源收集与整理项目（2016zzcx-17）, 农业部作物种质资源保护与利用专项（2015NWB030-07）, 科技部、财政部国家科技基础条件平台课题（NICGR2015-026）, 山西省种业专项（2016zyzx41）
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为了探索一种快速测定完整藜麦（Chenopodium quinoa Willd）子粒脂肪含量的方法,采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用近红外光谱法建立数学模型并进行预测。结果表明,在10 000~4 000 cm-1波长范围内,运用一阶导数＋矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法所得数据建立藜麦粗脂肪近红外光谱定量模型,校正和预测效果最佳,所得的粗脂肪近红外定量模型的交叉验证决定系数（R2cv）为0.939 3,外部验证决定系数（R2val）为0.9235。建立的脂肪近红外光谱模型,可以用于藜麦脂
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