在使用超光谱成像技术的整个茄子皮中的安托西亚尼度的非破坏性预测
Zhiling Ma1, Changbin Wei1, Wenhui Wang1
1South Subtropical Crop Research Institution, Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences, Key Laboratory of Tropical Fruit Biology, Ministry of Agriculture & Rural Affairs, Key Laboratory of Hainan Province for Postharvest Physiology and Technology of Tropical Horticultural Products, Academy of Tropical Agricultural Sciences, Zhanjiang Key Laboratory of Tropical Crop Genetic Improvement, Zhanjiang, Guangdong, China.
PeerJ
|December 13, 2024
概括
这项研究引入了一种超光谱成像方法,用于准确测量茄子皮中的安托西亚宁含量,这对繁殖至关重要. 开发的模型允许快速,非破坏性分析,大大帮助茄子品种的发展.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 茄子皮中的安托西亚宁含量对于培育优质品种至关重要.
- 需要准确和非破坏性的方法来检测安托素.
- 超光谱成像为快速的现场分析提供了潜力.
研究的目的:
- 开发一种快速,非破坏性的方法,使用高光谱成像来量化茄子皮中的安东素含量.
- 为了比较不同预处理和建模技术的性能,用于安东素预测.
- 通过高性能液态染色学 (HPLC) 验证这些发现.
主要方法:
- 收集了20种茄子品种的高光谱图像.
- 应用预处理算法 (SNV,AUT,NOR,SG,MC) 和缩小维度的算法 (CARS).
- 开发了使用部分最小平方回归 (PLSR) 和最小平方支持向量机 (LS-SVM) 的预测模型.
主要成果:
- 茄子皮主要含有素,素和海豚素.
- 在各种茄子颜色 (400-750nm) 中观察到显著的光谱差异.
- 在NOR-CARS-LS-SVM模型实现了最高的准确性 (R2>0.98) 预测安托素含量.
结论:
- 超光谱成像与计算分析相结合,是一种可行的方法,用于在茄子中检测非破坏性安东素.
- 这种技术可以通过快速反安东素水平来加速茄子育种计划.
- 该NOR-CARS-LS-SVM模型显示了对关键的安东素的优异预测性能.


