【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及花生的品质测量及其在工农业和花生育种中的应用，尤其兼容少数籽仁线性拓宽花生籽仁蔗糖含量准确预测范围的系统化方法。
技术介绍
1、花生作为重要的经济作物，在100多个国家广泛种植。花生籽仁富含多种维生素、碳水化合物、蛋白质、必需脂肪酸、矿物质等营养成分，特别是在全球气候变化引发粮食安全问题的今天，食用型花生作为能够满足人类营养需求的食品作物，对维护粮食安全具有重要意义。糖类不仅在人类的生命活动过程中发挥重要作用，对食用型花生的品质和加工风味也有重要影响。研究表明，花生籽仁的含糖量可作为预测烤花生风味和甜度的重要指标，其微小变化也能对最终烘烤质量产生影响。因此，提升花生籽仁的含糖量，是实现食用型花生的品质改良的重要手段。目前，传统的含糖量测定方法多为比色法，如3,5-二硝基水杨酸比色法、菲林试剂比色法等。比色法往往专属性差、检测效率较低，不适用于大量样品的同时分析。李威涛等利用高效液相-示差折光法(hplc-rid)建立了同时测定花生籽仁中果糖、葡萄糖和蔗糖含量的方法，通过对20份花生品种进行分析，发现花生籽仁中的可溶性糖主要...
【技术保护点】
1.基于少数籽仁线性拓宽花生籽仁蔗糖含量准确预测范围的方法，其特征在于：该方法用于花生育种早期的品种性状筛选和/或花生籽仁甜度的农业/工业无损快速鉴定，其采用近红外光谱技术，基于标准品的蔗糖含量梯度数据并结合数据拟合的线性最优算法进行数据预测模型的构建，进一步利用花生世代群体化籽仁并基于可观测、可比对的单一或多重量化指标进行数据模型的优化，在可用花生籽仁较少或正常的技术参数下，拓展花生籽仁蔗糖含量的准确线性可预测范围。
2.根据权利要求1所述的基于少数籽仁线性拓宽花生籽仁蔗糖含量准确预测范围的方法，其特征在于：所述数据预测模型构建时采用基于一阶和/或二阶微...
【技术特征摘要】
1.基于少数籽仁线性拓宽花生籽仁蔗糖含量准确预测范围的方法，其特征在于：该方法用于花生育种早期的品种性状筛选和/或花生籽仁甜度的农业/工业无损快速鉴定，其采用近红外光谱技术，基于标准品的蔗糖含量梯度数据并结合数据拟合的线性最优算法进行数据预测模型的构建，进一步利用花生世代群体化籽仁并基于可观测、可比对的单一或多重量化指标进行数据模型的优化，在可用花生籽仁较少或正常的技术参数下，拓展花生籽仁蔗糖含量的准确线性可预测范围。
2.根据权利要求1所述的基于少数籽仁线性拓宽花生籽仁蔗糖含量准确预测范围的方法，其特征在于：所述数据预测模型构建时采用基于一阶和/或二阶微分红外光谱数据的偏最小二乘法和/或改良最小二乘法作为数据拟合的线性最优算法。
3.根据权利要求2所述的基于少数籽仁线性拓宽花生籽仁蔗糖含量准确预测范围的方法，其特征在于：所述改良最小二乘法为基于一阶和二阶微分红外光谱数据分别采用偏最小二乘法pls针对标准样品集花生籽仁中蔗糖含量化学值和近红外光谱数据值建立数学模型；以一阶微分及其导数构建得到主模型，以二阶微分及其倒数构建辅模型；在后续的模型优化数据过程中主模型下发生量化指标模糊时参考辅模型进行辅助决策，提高数据模型的构建效率同时提高代表模型内在可靠测量性的鲁棒精准度。
4.根据权利要求3所述的基于少数籽仁线性拓宽花生籽仁蔗糖含量准确预测范围的方法，其特征在于：所述数据预测模型的优化基于可量化的双重指标即决定系数r2、均方根误差rmsep进行优化。
5.根据权利要求4所述的基于少数籽仁线性拓宽花生籽仁蔗糖含量准确预测范围的方法，其特征在于：所述数据预测模型的优化，其双重指标终值为决定系数r2=0.9054±0.004，均方根误差rmsep=0.6774±0.004；对应数据预测模型对于花生籽仁蔗糖含量的线性...
【专利技术属性】
技术研发人员：王瑾，赵星，李玉荣，宋亚辉，金欣欣，苏俏，
申请(专利权)人：河北省农林科学院粮油作物研究所，
类型：发明
国别省市：
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