花生品质性状近红外光谱分析模型构建及应用

摘要

【目的】开发集合花生主要品质性状的近红外光谱分析模型，为花生品质性状突变体的筛选提供一种高效、便捷的鉴定手段，缩短育种进程，提升育种效率。【方法】在中国主要花生产区收集115份花生种质材料，100份作为定标集，15份作为验证集，使用瑞典波通DA7200近红外光谱分析仪采集光谱信息。分别采用索氏抽提法测定脂肪含量，凯氏定氮法测定蛋白质含量，酸水解-莱因-埃农氏法测定总糖与蔗糖含量以及气相色谱法测定各脂肪酸含量。选用全波长光谱范围，采用偏最小二乘回归法构建模型，对比单一和复合预处理方法，比较不同模型的决定系数（R²）和校准均方根误差（Root mean square error of calibration,RMSEC），选择最佳模型。使用验证集15份花生种质材料对每个性状的最佳模型进行外部验证。利用构建的最佳模型在航天诱变材料后代中筛选突变体，考察模型的应用价值。【结果】构建了12个花生品质性状的近红外光谱分析模型，除脂肪与花生酸含量外，其余性状的R²均高于0.85；同时外部验证也显示，除脂肪与花生酸含量外，模型R²均大于0.85。利用该模型的油酸近红外分析模型，从805份航天诱变SP₃材料中筛选出12份花生油酸突变体材料，油酸含量均极显著高于野生型（P<0.001）。【结论】构建的模型可有效预测花生各品质性状，适用于突变体、种质资源以及杂交后代等群体花生籽仁品质的高效检测。

关键词

花生 / 近红外光谱 / 品质性状 / 突变体筛选