本发明专利技术公开了一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，包括下列步骤：1)茶花DNA分子的提取：2)进行DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集；3)对采集的光谱数据进行预先处理；使用MATLAB软件提取主成分；4)茶花亲缘关系分析及物种鉴定的数学建模方法，本发明专利技术方便茶花鉴定教学，耗费时间少，并且该方法简单、快捷、准确，是辨别茶花品种所不能替代的分子手段，方便茶花物种的应用和推广，容易分析其血缘关系与物种类别。
【技术实现步骤摘要】
一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法
本专利技术涉及茶花鉴定领域，更具体的说，是一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法。
技术介绍
我国山茶花属植物资源丰富，分布广泛，且山茶花属植物表型具有较强可塑性，种间杂交容易，品种数量众多，有些品种间性状差异较小，传统形态分类很难快速、准确有效评价与区分。学术界对目前山茶花品种的名称和描述都很混乱，“同物异名”或“同名异物”现象较为严重，缺乏统一规范的名称及科学系统的分类体系，不便于品种鉴定、推广、交流及新品种的培育，因此亟需建立一个科学合理的山茶花品种分类鉴定系统以帮助山茶花在各个领域有长足发展，从而以便于品种鉴定、推广、交流及新品种的培育，为山茶花在园林、园艺领域发展提供分子生物学支持。
技术实现思路
为了弥补以上不足，本专利技术提供了一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法。本专利技术的方案是：一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，包括下列步骤：1)茶花DNA分子的提取：采用改良CTAB法提取茶花DNA，使用微量分光光度计对提取的茶花DNA进行质量鉴定，选择OD260/OD280比值为1.8-2.0的DNA提取液采集表面增强拉曼光谱信号；2)进行DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集；3)对采集的光谱数据进行预先处理；使用MATLAB软件提取主成分；4)茶花亲缘关系分析及物种鉴定的数学建模方法：使用MATLAB软件支持向量机建模进行茶花识别；从70种茶花DNA分子表面增强拉曼光谱数据库中随机选取60-70％作为训练集，剩余作为测试集，给定类识别标签；通过classificationlearner中NewSession导入训练集、测试集、侍测样品数据；选择核函数类型；参数选择；Train模型训练，通过confusionmatrix的混淆矩阵图，得到训练精度；模型优化，通过Advancen调整模型参数，直到训练精度达到100.0％；保存模型；检测；对侍测样品的分类鉴定进行预测。作为优选的技术方案，所述步骤2)DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集的方法:使用纳米银溶胶作为表面增强拉曼光谱的表面增强剂；采用便携式激光拉曼光谱仪R-3000TM型；激发光波长785nm；光谱扫描范围100-3300cm-1；累计时间16s；分辨率2cm-1；功率200mv；60ul的DNA提取液中加1.5ml纳米银溶胶进行光谱采集。作为优选的技术方案，所述60ul的DNA提取液的浓度为30-50ug/ml。作为优选的技术方案，所述步骤3)中对采集的光谱数据进行预先处理为对光谱数据进行基线平移处理；对光谱数据进行平滑处理；对光谱数据进行标准化处理；对光谱数据进行二阶求导处理；对光谱数据进行波段选择处理200cm-1-2000cm-1；使用MATLAB软件提取主成分。作为优选的技术方案，光谱数据进行平滑处理中FFTFilter平滑5点。作为优选的技术方案，所述步骤4)中检测为使用ExportModel导出模型，对测试数据进行检测，检测正确率需达100％。作为优选的技术方案，所述步骤4)中70种茶花DNA分子傅里叶红外光谱数据库的物种包括寡尖萼红山茶、息峰红山茶、薄壳红山茶、秃苞红山茶、窄叶西南红山茶、滇北红山茶、秀丽红山茶、芙蓉红山茶、短管红山茶、美丽红山茶、湖南红山茶、山茶、石果红山茶、长蕊红山茶、栓皮红山茶、短蕊红山茶、隐脉红山茶、单体红山茶、香港红山茶、滇山茶、绵管红山茶、毛籽红山茶、东安红山茶、长毛红山茶、南山茶、假多齿红山茶、五瓣红山茶、南扁果红山茶、白灵红山茶、龙胜红山茶、西南白山茶、短柄红山茶、全缘红山茶、多齿红山茶、寡脉红山茶、竹叶红山茶、长尾红山茶、西南红山茶、峨眉红山茶、白丝毛红山茶、毛蕊红山茶、大花红山茶、栓壳红山茶、暖果红山茶、怒江红山茶、皱果茶、皱叶瘤果茶、厚壳红瘤果茶、小瘤果茶、黎平瘤果茶、安龙瘤果茶、湖北瘤果茶、狭叶瘤果茶、倒卵瘤果茶、尖萼瘤果茶、尖苞瘤果茶、荔波瘤果茶、瘤果茶、乐业瘤果茶、三江瘤果茶、曾氏瘤果茶、厚叶山茶、高州油茶、狭叶油茶、茶梅、越南油茶、五柱滇山茶、肖散柱茶、五数离蕊茶和油茶。由于采用了上述技术方案一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，包括下列步骤：1)茶花DNA分子的提取：采用改良CTAB法提取茶花DNA，使用微量分光光度计对提取的茶花DNA进行质量鉴定，选择OD260/OD280比值为1.8-2.0的DNA提取液采集表面增强拉曼光谱信号；2)进行DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集；3)对采集的光谱数据进行预先处理；使用MATLAB软件提取主成分；4)茶花亲缘关系分析及物种鉴定的数学建模方法：使用MATLAB软件支持向量机建模进行茶花识别；从70种茶花DNA分子表面增强拉曼光谱数据库中随机选取60-70％作为训练集，剩余作为测试集，给定类识别标签；通过classificationlearner中NewSession导入训练集、测试集、侍测样品数据；选择核函数类型；参数选择；Train模型训练，通过confusionmatrix的混淆矩阵图，得到训练精度；模型优化，通过Advancen调整模型参数，直到训练精度达到100.0％；保存模型；检测；对侍测样品的分类鉴定进行预测。专利技术优点：方便茶花鉴定教学，耗费时间少，并且该方法简单、快捷、准确，是辨别茶花品种所不能替代的分子手段，方便茶花物种的应用和推广，容易分析其血缘关系与物种类别。具体实施方式为了弥补以上不足，本专利技术提供了一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，以解决上述
技术介绍
中的问题。一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，包括下列步骤：1)茶花DNA分子的提取：采用改良CTAB法提取茶花DNA，使用微量分光光度计对提取的茶花DNA进行质量鉴定，选择OD260/OD280比值为1.8-2.0的DNA提取液采集表面增强拉曼光谱信号；2)进行DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集；3)对采集的光谱数据进行预先处理；使用MATLAB软件提取主成分；4)茶花亲缘关系分析及物种鉴定的数学建模方法：使用MATLAB软件支持向量机建模进行茶花识别；从70种茶花DNA分子表面增强拉曼光谱数据库中随机选取60-70％作为训练集，剩余作为测试集，给定类识别标签；通过classificationlearner中NewSession导入训练集、测试集、侍测样品数据；选择核函数类型；参数选择；Train模型训练，通过confusionmatrix的混淆矩阵图，得到训练精度；模型优化，通过Advancen调整模型参数，直到训练精度达到100.0％；保存模型；检测；对侍测样品的分类鉴定进行预测。所述步骤2)DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集的方法:使用纳米银溶胶作为表面增强拉曼光谱的表面增强剂；采用便携式激光拉曼光谱仪R-3000TM型；激发光波长785nm；光谱扫描范围100-3300cm-1；累计时间16s；分辨率2cm-1；功率200mv；60ul的DNA提取液中加1.5ml纳米银溶胶进行光谱采集。所述60ul的DNA提取液的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，其特征在于，包括下列步骤：1)茶花DNA分子的提取：采用改良CTAB法提取茶花DNA，使用微量分光光度计对提取的茶花DNA进行质量鉴定，选择OD260/OD280比值为1.8‑2.0的DNA提取液采集表面增强拉曼光谱信号；2)进行DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集；3)对采集的光谱数据进行预先处理；使用MATLAB软件提取主成分；4)茶花亲缘关系分析及物种鉴定的数学建模方法：使用MATLAB软件支持向量机建模进行茶花识别；从70种茶花DNA分子表面增强拉曼光谱数据库中随机选取60‑70％作为训练集，剩余作为测试集，给定类识别标签；通过classification learner中New Session导入训练集、测试集、侍测样品数据；选择核函数类型；参数选择；Train模型训练，通过confusion matrix的混淆矩阵图，得到训练精度；模型优化，通过Advancen调整模型参数，直到训练精度达到100.0％；保存模型；检测；对侍测样品的分类鉴定进行预测。
【技术特征摘要】
1.一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，其特征在于，包括下列步骤：1)茶花DNA分子的提取：采用改良CTAB法提取茶花DNA，使用微量分光光度计对提取的茶花DNA进行质量鉴定，选择OD260/OD280比值为1.8-2.0的DNA提取液采集表面增强拉曼光谱信号；2)进行DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集；3)对采集的光谱数据进行预先处理；使用MATLAB软件提取主成分；4)茶花亲缘关系分析及物种鉴定的数学建模方法：使用MATLAB软件支持向量机建模进行茶花识别；从70种茶花DNA分子表面增强拉曼光谱数据库中随机选取60-70％作为训练集，剩余作为测试集，给定类识别标签；通过classificationlearner中NewSession导入训练集、测试集、侍测样品数据；选择核函数类型；参数选择；Train模型训练，通过confusionmatrix的混淆矩阵图，得到训练精度；模型优化，通过Advancen调整模型参数，直到训练精度达到100.0％；保存模型；检测；对侍测样品的分类鉴定进行预测。2.如权利要求1所述的一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，其特征在于，所述步骤2)DNA分子表面增强拉曼光谱的信号采集的方法:使用纳米银溶胶作为表面增强拉曼光谱的表面增强剂；采用便携式激光拉曼光谱仪R-3000TM型；激发光波长785nm；光谱扫描范围100-3300cm-1；累计时间16s；分辨率2cm-1；功率200mv；60ul的DNA提取液中加1.5ml纳米银溶胶进行光谱采集。3.如权利要求2所述的一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，其特征在于：所述60ul的DNA提取液的浓度为30-50ug/ml。4.如权利要求1所述的一种使用DNA分子表面增强拉曼光谱数学建模的茶花分类及鉴定的方法，其特征在于：所述步骤3)中对采集的光谱数据进行预先处理为对光谱数据进行基线平移处理；对...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱璐，
申请(专利权)人：楚雄师范学院，
类型：发明
国别省市：云南,53
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