水稻种质资源籽粒矿质离子浓度NIRS模型的建立与评价

摘要

水稻(Oryza sativa L.)是我国重要的粮食作物,稻米是人体矿质元素的主要膳食来源。建立矿质离子浓度的近红外光谱(near-infrared reflectance spectroscopy, NIRS)分析模型,可为生产实践中快速评估离子浓度提供技术手段。然而水稻籽粒矿质元素的NIRS近红外预测模型研究仍相对有限。本研究采用微波消解和电感耦合等离子体发射光谱法(inductively coupled plasma optical emission spectrometry, ICP-OES)测定分析了具有代表性的127份水稻籽粒样品中钾(K)、硫(S)、镁(Mg)、钙(Ca)、锌(Zn)、锰(Mn)、铁(Fe)、铜(Cu)、钼(Mo)和重金属元素镉(Cd)的离子浓度,结合偏最小二乘法(partial least squares, PLS)建立这10种元素的NIRS模型,并评价模型的优劣。结果表明:127份种质籽粒的10种元素离子浓度的变异系数为16.67%～112.21%,多样性良好。所建立的预测模型中, S元素模型预测决定系数(R-squared score, RSQ)为0.68,外部验证相对分析误差(residual prediction deviation, RPD)为1.69,能够较准确预测样品S浓度;其余元素模型RPD值较低,预测效果不佳。对127份种质籽粒离子浓度进行分析评价,各离子浓度之间存在普遍的显著正相关或显著负相关。亚群上,澳型稻(Oryza australiensis, Aus)种质籽粒的Ca和Zn含量较高,籼稻(Indica)种质籽粒的K和Mg含量相对较低。米色上,褐色籽粒的K、 Mg、 Ca和Fe等多种离子浓度高于其他颜色种质。以上结果可为快速预测水稻品种的S元素和筛选富含矿质营养种质资源奠定基础。

关键词

水稻 / 籽粒 / 矿质离子 / 近红外光谱技术(NIRS) / 种质资源