水稻蛋白质近红外定量模型的创建及在育种中的应用
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用近红外光谱分析是一种基于分子振动谱的无损检测技术，广泛应用于化工、食品、医药等领域。
在药品检测中，近红外光谱分析技术具有快速、准确、无损、高效等优点，已经成为药品行业中不可或缺的检测手段。
本文将就近红外光谱分析在药品检测中的应用进行浅谈。
一、近红外光谱分析原理近红外光谱分析原理是通过物质与光的相互作用，分析物质内部的分子振动、转动和延伸振动等信息，从而实现对样品成分、结构、性质等的分析。
在近红外光谱区域，分子内的一些结合键和官能团吸收、散射、辐射电磁波所产生的光谱可用于分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析技术可以快速、准确地获取样品的光谱信息，并通过专门的数据处理软件进行定量和定性分析。
1. 药品成分分析在制药过程中，药品的成分及其含量是非常重要的参数。
通过近红外光谱分析技术可以快速准确地确定药品中各种成分的含量，包括药物成分、助剂成分等。
通过建立合适的光谱库和定量模型，可以对药品的成分进行快速检测，保证药品的质量。
2. 药品质量控制药品的质量受到制备工艺、原材料选择、存储条件等多方面因素的影响，通过近红外光谱分析技术可以对药品的质量进行实时监测和控制。
可以通过光谱分析技术对药片的含量均匀性、药液的稳定性等进行检测，及时发现并解决质量问题，保证药品的质量稳定性。
3. 药品真伪鉴别随着全球药品贸易的不断增加，药品的真伪鉴别成为一个重要的问题。
通过近红外光谱分析技术可以对药品进行快速鉴别，包括原材料鉴定、药品真伪鉴别等。
通过建立光谱库和模型，可以对不同药品进行快速鉴别，保障患者用药安全。
4. 药品生产过程控制近红外光谱分析技术还可以用于药品生产过程中的实时监测和控制，包括原材料检测、反应过程监控、成品检验等。
通过光谱分析技术可以实现对制药过程中各个环节的快速、无损检测，保障药品的生产质量和安全性。
1. 多模式光谱采集技术当前，近红外光谱分析已经不仅仅局限于单一的样品分析，而是发展为多模式光谱采集技术，包括透射光谱、反射光谱、光纤光谱等。
近红外光谱(NIRS)分析技术及其在农业中的应用
标题：近红外光谱（NIRS）分析技术及其在农业中的应用作者：---- 摘自：农林科学院玉米研究中心摘要论述了近红外光谱（NIRS）分析技术的原理、技术发展进程及其应用现状、发展前景。
关键词：近红外光谱分析作物育种品质抗病虫应用在电磁光谱（EMS）中，400～700nm的可见光使生命得以生存，而位于可见光之外的近红外光谱（NIR，波长为0.75～2.5μm）可以分析生物的所有组分。
近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是20世纪80年代后期迅速发展起来的一项测试技术，在欧美等国，NIRS已成为谷物品质分析的重要手段。
由于可以非破坏性的分析样品中的化学成分，为当前作物育种研究领域的品质育种提供了一个新的技术手段。
1 NIR作为一种分析手段，可以测定有机物以及部分无机物。
这些物质分子中化学键结合的各种基团（如C=C，N=C，O=C，O=H，N=H）的伸缩、振动、弯曲等运动都有它固定的振动频率。
当分子受到红外线照射时，被激发产生共振，同时光的能量一部分被吸收，测量其吸收光，可以得到极为复杂的图谱，这种图谱表示被测物质的特征。
不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征，这就为近红外光谱定量分析提供了基础。
但由于每一物质有许多近红外吸收带，某一成分的吸收会与其他成分的吸收发生重组，因此当测定某一复杂物质，如豆饼中的粗蛋白质时，在所选择的近红外光谱区会受到水、纤维、油吸收的干扰。
Herschel在1800年发现NIR光谱区，但NIR区的倍频和合频吸收弱、谱带复杂和重叠多，信息无法有效的分离和解析，限制了其应用。
随着光学、电子技术、计算机技术和化学计量学的发展，多元信息处理的理论与技术得到了发展，可以解决NIR术是依据某一化学成分对近红外区光谱的吸收特性而进行的定量测定，所以应用NIR光谱进行检测的技术关键就是在两者之间建立一种定量的函数关系。
近红外光谱分析在食品和药品检测中的应用
Part 5
❖ 1.需要大量有代表性且化学值已知的样品建立 模型。这样，对小批量样品的分析用近红外就 显得不实际了。
❖ 2.模型需要不断更新，由于仪器状态改变或标 准样品发生变化，模型也要随之变化了。
❖ 3.模型不通用，每台仪器的模型都不相同，增 加使用的局限性。
❖ 4.建模本钱高，测试用度大。
近红外可以在玻璃或石英介质中穿透，所用的样品池 容器可以用常用的玻璃或石英制作，价格较低，使用也方便. 石英光纤可以用于近红外光谱技术，可以对有毒材料或恶劣 环境中样品的远程分析，同时也使光谱仪的设计得以多样化
和小型化。
可以用于样品的定性分析，也可以得到精 度较高的定量结果。 不破坏样品，不用试剂，故不污染环境。
系列的数学处理,最后完成该成分的分析测定。
Part 3 特点 作为分子振动能级近红外区域的倍频和合频吸收系数很小， 一般较红外基频吸收小1至3个数量级，故样品无需用溶液稀释 既可以直接测定，便于生产过程的实时测定。虽然吸光系数小 会妨碍样品中微量杂质的测定，但也保证了微量杂质或在红外 吸收弱的组分不至于干扰测定。
息含量较丰富，且近红外技术本身具有无污染、 无前处理、无破坏性、在线检测及多组分同时 测定等优点，因此在食品、医药、化工、石油
等领域获得了空前的发展。
Part 2 原理
红外光区分成三个区:近红外区（0.75~2.5)、中 红外区(2.5~25)、远红外区(25~300).近红外光谱 属于分子振动光谱，是由基频分子振动的倍频和合 频吸收产生的。在该光谱区产生吸收的官能团主要 是含氢基团X—H键（X为C、O、N、S等）的特征信 息，因此，几乎所以的有机物的一些主要结构和组 成都可以在它们的近红外光谱中找到特征信号，获 得稳定的光谱图，然后在计算机的配合下，经过一
近红外光谱技术在大米品质检测中的应用
近红外光谱技术在大米品质检测中的应用引言大米是世界上最为重要的粮食作物之一，也是人类日常饮食中不可缺少的主要食物。
大米的品质检测对农业生产和食品质量监测具有重要意义，但传统的检测方法通常需要繁琐、耗时并且需要专业的操作技巧，这些因素加大了检测的成本和难度。
近年来，近红外光谱技术在大米品质检测中得到了广泛关注和应用。
本文将介绍近红外光谱技术及其在大米品质检测中的应用。
第一章近红外光谱技术简介1.1 近红外光谱的原理近红外光谱是指波长为700-2500 nm之间的电磁波谱。
在这个波段中，物质分子吸收、散射和发射的光谱特征十分明显。
近红外光谱技术是通过对物质在近红外波段的光谱分析，来获得物质的组成、结构和性质信息的一种非破坏性检测技术。
1.2 近红外光谱的优点近红外光谱技术有诸多优点。
首先，近红外光谱具有快速、高效、非破坏性、无需样品制备和耗材等诸多特点。
其次，近红外光谱技术受噪声、温度和湿度等环境因素影响小，检测结果具有较高的准确性和可重复性。
此外，光谱数据的处理和建模方法越来越成熟，在光谱处理和质量控制等方面逐渐得到应用。
第二章 2.1 大米的主要营养成分大米是一种含有丰富淀粉质、蛋白质、硒、锌等人体所需微量元素和维生素的食品。
同时，大米还含有一些副产物，如脂肪、灰质、纤维素、水分等，这些成分的含量会直接影响大米的品质。
2.2 大米质量检测的传统方法传统的大米品质检测主要依靠化学分析、物理检验和感官评估等手段，如游离脂肪酸测定法、直链淀粉含量测定法、显微镜检测法、目视鉴别法等。
这些方法大部分需要证书并需由专业人员操作，检测费用较高且效率低，不能满足大批量快速检测的需求。
2.3 近年来，随着近红外光谱技术的快速发展，其在大米品质检测中的应用也得到了广泛关注。
在近红外光谱技术中，大米的营养成分和成分含量通过对光谱数据的分析获得。
通过建立多元学习模型，结合光谱数据和大米硬度、糯性、风味等各项品质指标的相关性，可以实现近红外光谱对大米品质的高效、快速、准确的预测和判断。
现代近红外光谱技术及应用进展
现代近红外光谱技术及应用进展近红外光谱技术是一种快速、高效、无损的分析技术，广泛应用于化学、食品、药物等领域。
尤其是随着科学技术的发展，现代近红外光谱技术在样品制备、光谱采集、数据处理等方面都有了显著的提升，极大地扩展了近红外光谱技术的应用范围。
近红外光谱是指介于可见光和中红外光之间的电磁波，波长范围为700-2500nm。
现代近红外光谱技术利用近红外光子的能量和量子力学中的跃迁原理，通过对样品进行照射，使样品中的分子吸收近红外光子的能量后从基态跃迁到激发态，再返回基态时发出特征光谱。
通过对特征光谱进行定性和定量分析，可以获取样品的组成、结构和性质等信息。
化学分析：现代近红外光谱技术在化学分析领域的应用主要体现在有机物和无机物的定性和定量分析上。
例如，利用近红外光谱技术对石油样品进行定性和定量分析，可以有效地识别石油中的不同组分，同时也可以对石油中的含硫量、含氮量等进行快速准确的测定。
食品质量检测：在食品质量检测方面，现代近红外光谱技术可以用于食品成分分析、食品质量评估和食品掺假检测等。
例如，利用近红外光谱技术对奶粉进行检测，可以快速准确地检测出奶粉中的蛋白质、脂肪、糖等主要成分的含量。
药物研究：现代近红外光谱技术在药物研究方面的应用主要体现在药物成分分析、药物代谢研究和药物疗效评估等方面。
例如，利用近红外光谱技术对中药材进行检测，可以快速准确地测定中药材中的有效成分含量，为中药材的质量控制提供了一种有效的手段。
近年来，现代近红外光谱技术在国内外都取得了显著的研究进展。
在国内，中国科学院上海药物研究所利用近红外光谱技术对中药材进行有效成分的快速检测，取得了重要的成果。
国内的一些高校和研究机构也在近红外光谱技术的研究和应用方面开展了大量的工作，推动了近红外光谱技术的发展。
在国外，近红外光谱技术已经成为药物研发和食品质量检测的重要手段。
例如，荷兰的菲利普公司成功开发出了一款基于近红外光谱技术的药物代谢研究仪器，可以为新药的开发和疗效评估提供快速准确的数据支持。
近红外光谱法定量分析及其应用研究
近红外光谱法定量分析及其应用研究一、本文概述随着科学技术的发展，光谱分析技术以其独特的优势在多个领域得到了广泛的应用。
其中，近红外光谱法作为一种重要的光谱分析技术，因其无损、快速、环保等特点，在定量分析领域具有独特的优势。
本文旨在深入探讨近红外光谱法定量分析的基本原理、方法、技术及其在各个领域的应用研究，以期为该领域的研究者提供有益的参考和启示。
本文将简要介绍近红外光谱法的基本原理和定量分析的基本方法，包括光谱数据的获取、预处理、特征提取以及模型的建立与优化等。
本文将重点分析近红外光谱法在农业、食品、医药、石油化工等领域的应用案例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对近红外光谱法定量分析的发展趋势和前景进行展望，以期为该领域的发展提供新的思路和方向。
通过本文的研究，我们期望能够为近红外光谱法定量分析的理论研究和实际应用提供有益的参考，同时也希望能够推动该领域的技术创新和发展。
二、近红外光谱法的基本原理与技术近红外光谱法（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种利用物质在近红外区（波长范围通常为780-2500nm）的吸收特性进行定性和定量分析的技术。
其基本原理主要基于分子振动产生的吸收光谱，这些光谱信息能够反映分子内部的结构和组成。
近红外光谱法的基本原理是物质对近红外光的吸收与其内部的分子结构、化学键合状态以及分子间的相互作用有关。
当近红外光通过物质时，某些特定波长的光会被物质吸收，这些被吸收的波长与物质的特定化学成分和分子结构密切相关。
因此，通过测量物质在近红外区的吸收光谱，可以获取到关于物质成分和结构的信息。
近红外光谱法的技术包括光谱采集、光谱预处理、模型建立与验证等步骤。
光谱采集是使用近红外光谱仪对样品进行扫描，得到其近红外吸收光谱。
光谱预处理是为了消除光谱中的噪声和干扰，提高光谱的质量和可靠性。
模型建立与验证是通过化学计量学方法，如多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归等，建立光谱数据与物质成分之间的定量关系模型，并对模型进行验证和优化。
水稻育种的新技术与新方法
水稻育种的新技术与新方法一、引言水稻是全球重要的食用谷物之一，如何提高水稻产量、优化品质一直是水稻育种的热点问题。
近年来，随着科学技术的不断进步，新技术和新方法的不断涌现，为水稻育种提供了更加丰富的手段和选择。
本文将着重介绍水稻育种中的新技术和新方法，并探讨其应用前景。
二、分子标记技术在水稻育种中的应用分子标记技术是一种基因工程技术，利用分子生物学技术对种质资源进行分子标记，为育种提供一个新的选择手段。
在水稻育种中，分子标记技术主要有两种应用方式：一是对基因型鉴定，即通过酶切片段长度多态性（RFLP）、序列特异性扩增（SSR）和单核苷酸多态性（SNP）等标记技术对水稻种质进行基因型鉴定，实现育种的精准选择；二是对基因功能研究，即通过分子标记技术对水稻主要农艺性状相关基因进行筛选和鉴定，为优异基因的转化和应用提供科学依据。
三、转录组学技术在水稻育种中的应用转录组学技术是一种研究生物体内所有基因表达状况的高通量技术，可以全面解析种质资源的基因表达差异和调控机制，为水稻育种提供一种新的系统性、高效性手段。
通过转录组学技术，可以快速鉴定优质高产的水稻种质，筛选出高表达的关键基因，进而实现农艺性状优化或基因改良。
同时，转录组学技术还可以加速不同基因型之间的功能差异分析，揭示水稻适应环境的分子机制，为选配更优秀的基因组合提供理论基础。
四、基因编辑技术在水稻育种中的应用基因编辑技术是一种新兴的分子生物学技术，可以实现对基因组特定位点进行准确编辑、插入或删除，为育种提供一个高效的基因改良方法。
在水稻育种中，基因编辑技术的应用主要包括电穿孔法、CRISPR-Cas9和TALEN等技术。
此外，基因编辑技术还可以实现优质水稻品种在不同地区的适应性改良、耐盐碱性和耐病性的提高等方面的应用。
五、遗传多样性保护在水稻育种中的应用遗传多样性保护是现代农业发展的重要方向之一，也是水稻育种的需求之一。
在中国，水稻资源种类多样、数量丰富，但同时还受到了基因资源保护不足的问题。
水稻品种的光敏感性分析和表型定量
水稻品种的光敏感性分析和表型定量水稻是世界上种植量最大的粮食作物之一，也是中国的主要粮食作物之一。
水稻的产量和品质与其品种选择密切相关，而光环境对水稻生长发育和品质影响非常显著。
因此，对于水稻品种的光敏感性分析和表型定量是非常重要的研究方向。
1. 水稻品种的光敏感性分析水稻的生长发育需要光合作用提供的能量和物质，但在不同光环境下，水稻品种的生长发育和产量会有很大差异。
因此，光敏感性成为衡量水稻品种适应能力的重要指标。
光敏感性可以通过以下指标进行分析：(1) 叶绿素荧光参数测定绿色植物的叶绿素荧光是叶绿素吸收不足能量后所发出的亮光。
叶绿素荧光参数测定可以通过仪器进行测量。
不同的水稻品种在不同光环境下的叶绿素荧光参数表现出显著的差异，从而可以评估其光敏感性程度。
(2) 叶片形态特征测定光环境对水稻叶片形态有一定的影响，不同水稻品种在不同光环境下的叶片形态特征也有差异。
叶片形态特征测定可以通过叶片面积和长度宽度比例等参数进行分析。
(3) 生物量积累测定生物量积累也是衡量水稻品种光敏感性指标之一。
在不同光环境下，水稻品种生物量积累表现出不同的特点。
通过测定生物量积累可以分析不同水稻品种的光敏感性。
2. 水稻品种的表型定量水稻表型定量是在基因组研究的基础上，通过对水稻的表型特征进行定量研究，从而揭示水稻基因与表型之间的关系，为水稻育种提供重要参考。
水稻品种的表型定量可以通过以下指标进行分析：(1) 水稻生长期的测定水稻的生长发育不仅受到光环境的影响，还受到温度、土壤和水分等因素的影响。
因此，在水稻品种的表型定量研究中，测定水稻的生长期是非常重要的。
(2) 水稻生物量和产量的测定水稻的生物量和产量是衡量水稻品种表型的重要指标之一。
通过测定水稻生物量和产量可以评估不同水稻品种的产量表现和生长势头，进而为水稻育种提供重要数据参考。
(3) 叶片形态特征和根系性状的测定水稻的叶片形态和根系特征对水稻的生长发育和产量也有重要影响。
近红外光谱分析技术在农产品_食品品质在线无损检测中的应用研究进展
第１期光谱学与光谱分析１２３为３４５～１１００ｎｍ，信噪比为２５０１，光源为卤钨灯，环形布置。
他们利用此系统对砂糖橘等水果的糖度和酸度进行了初步的在线检测研究。
Ｆｉ昏１ＣｏｎｃｅｐｔｖｉｅｗｓｏｆＮＩＲｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｖｉｅｗｅｄｆｒｏｍａｂｏｖｅ，（ａ）ＴＩ）ＩＳｓｙｓｔｅｍａｎｄ（ｂ）ＬＡＳｓｙｓｔｅｍ１．２鱼、畜肉类品质在线检测Ｔａｇｅｒｓｅｎ等［１３］利用近红外仪器（ＭＭ５５，ＩｎｆｒａｒｅｄＥｎｇｉ－ｎｅｅｒｉｎｇＬｔｄ，Ｍａｌｄｏｎ，Ｅｓｓｅｘ，ＵｎｉｔｅｄＫｉｎｇｄｏｍ）构建了肉品质在线检测系统（图２）。
在近红外仪器上安装了波长为１４４１，１５１０，１６５５，１７２８和１８１０ｎｍ的滤光片，并以２０Ｈｚ的频率旋转滤光片，获得各个波长下的肉的吸光度。
ＴＣｌｇｅｒｓｅｎ等ｒ”］对１５４个肉样本（猪肉和牛肉）的脂肪、水分以及蛋白质含量（工业范围）进行在线检测，建立了猪肉和牛肉的脂肪、水分、蛋白质含量联合模型以及猪肉和牛肉各自的脂肪、水分、蛋白质含量模型。
其结果如下：脂肪（ｒ—Ｏ．８７～ｏ．９７，ＳＥＰ＝０．８２％～１．４９％），水分（ｒ＝０．８４～０．９６，ＳＥＰ＝０．３５％～０．７０％），蛋白质（ｒ＝０．６２～０．９０，ＳＥＰ＝０．９４％～１．３３％）。
Ｔａｇｅｒｓｅｎ等ｃ１４］在工业范围内对半冰冻牛肉的化学成分（脂肪、湿度、蛋白质）进行在线检测。
实验研究了不同温度对光谱的影响以及不同的颗粒度对建模结果的影响。
建立了颗粒度为４和１３ｒｒｌｒｎ的样本的模型以及所有样本的模型。
Ｆｉ昏２Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ∞－ｌｉｎｅＮ１Ｒｓｙｓｔ哪（ａ）：ＧｒｉｎｄｅｒＩ（ｂ）：ＭＭ５５ｓｅｎｓｉｎｇｈｅａｄ；（ｃ）｝Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｏｎｔｒｏｌｕｎｉｔ；（ｄ）：Ｒｅｍｏｔｅｄｉｓｐｌａｙ；（ｅ）：Ｌａｐｍｐ；（ｆ）：ＭｅａｔｓｔｒｅａｍＡｎｄｅｒｓｏｎ等［１５］利用ＤＡ－７００近红外分析系统建立了肉品质在线检测系统（图３）。
近红外光谱技术在农产品品质分析中的应用
近红外光谱技术在农产品品质分析中的应用摘要:近红外光谱技术是一种高效、快速的现代分析技术,已在很多领域得到广泛应用。
文章对近红外光谱分析的技术原理、技术方法、技术特点作了简要介绍,并对其在农产品品质分析中的应用现状和应用前景进行了综述。
关键词:近红外光谱技术(NIST);农产品;品质分析;应用近年来,随着近红外光谱技术和化学计量学的快速发展,近红外光谱技术已成功应用于食品、药品、烟草、饲料以及石油化工等诸多行业产品的分析测定。
特别是在农副产品的品质分析上,因其具有快速、无须前处理、非破坏性以及多组分同时定量分析测试等优势而得到更为广泛的应用。
本文就近红外光谱分析的技术原理、技术方法、技术特点及其在农产品品质分析中的应用现状和应用前景进行综述,以期为近红外光谱技术在农产品品质分析中的进一步发展提供科学依据。
1 技术原理近红外光谱区介于可见光区与中红外光区之间,波长范围为780~2 526nm,波数范围为4 000~13 330 cm-1,为人们最早认识的非可见光区域,习惯上又将其划分为近红外短波(780~1 100 nm)和近红外长波(1 100~2 526 nm)两个区域[1]。
有机物分子一些基团,主要是含氢基团(CH、OH、NH、SH等)的倍频与合频谱带恰好落在近红外区。
这些基团吸收频率的特征性强, 受分子内部和外部环境影响较小,容易获得稳定的谱图。
因而,近红外光谱包含了大多数有机化合物结构和组成等丰富的信息,在现代化学计量学和计算机技术的配合下,可以实现复杂物质的定性鉴别和定量分析。
农产品中的大多数有机化合物如蛋白质、脂肪、氨基酸、糖类(如还原糖、纤维素、半纤维素、淀粉、果胶)等都拥有各种含氢基团,因此,运用近红外光谱仪扫描农产品的近红外光谱,可以得到农产品中有机分子含氢基团的特征振动信息,从而通过对农产品的近红外光谱分析可以测定农产品中各种化学成分的含量,而农产品的品质或品性与它所含有的各种化学成分直接相关。
水稻糙米蛋白质和粗脂肪含量的QTLs分析
水稻糙米蛋白质和粗脂肪含量的QTLs分析摘要：蛋白质和粗脂肪含量是评价稻米营养品质的重要指标，控制水稻（Oryza sativa L.）糙米蛋白质及脂肪含量的基因位点是数量性状，检测水稻糙米蛋白质及脂肪含量的数量性状位点（QTL）对于水稻品质遗传育种具有重要的意义。
通过明恢63和优质泰国香米KDML105两个籼稻品种为亲本杂交的重组自交系（Recombinant inbred line，RIL）群体构建了包含113个简单重复序列标记（SSR）的遗传连锁图谱，对2009、2010年群体的蛋白质和粗脂肪含量进行了QTL定位。
2009年检测到5个QTLs，其中蛋白质含量检测到2个QTLs，单个QTL贡献率分为别为5.44%和5.52%；粗脂肪含量检测到3个QTLs，单个QTL贡献率为5.42%～7.30%。
2010年蛋白质含量检测到3个QTLs，单个QTL可解释表型变异为6.24%～20.75%；未检测到粗脂肪含量QTL。
此外，还检测到14对粗脂肪含量和8对蛋白质含量的上位性QTLs。
关键词：水稻（Oryza sativa L.）；蛋白质；粗脂肪；重组自交系；数量性状位点Abstract：Protein content and fat content in rice are important traits for evaluation of nutrient quality which was controlled by polygenes. Recombinant inbred lines （RIL）population derived from a cross between two indica rice varieties，Minghui63 and KDML105，were used to construct a linkage map consisting of 113 simple sequence repeat （SSR）markers. Quantitative trait loci （QTLs）mapping for controlling grain fat and protein content were conducted in 2009 and 2010. 5 QTLs were identified in 2009，including 2 QTLs for grain protein content and 3 QTLs for grain fat content；the phenotypic variation explained by individual QTL ranged from 5.44%～5.52% in protein content and 5.42%～7.30% in fat content. In 2010， 3 QTLs were detected for grain protein content and the phenotypic variation explained by individual QTL ranged from 6.24%～20.75%.Key words：rice（Oryza sativa L.）；protein content；fat content；RIL；quantitative trait loci （QTL）世界上超过一半的人口都以水稻为主食，随着国民经济的发展，在产量基本稳定的前提下，水稻的品质成为主导稻米市场的主要因素。
近红外光谱技术在中药质量检测中的应用
近红外光谱技术在中药质量检测中的应用摘要：要想保证中药产品质量的稳定，就需要对多组份的复杂体系的中药进行检测。
目前，所面临的一种难题是发展科学有效的中药质量检测方法，近年来在很多领域得到广泛应用的是近红外光谱技术，各种技术能够实现检测过程的无损，并且检测速度比较快。
在此背景下，该文章主要针对红外光谱检测技术进行了分析。
关键词：中药制剂；质量控制；检测技术；近红外光谱；应用分析引言起初近红外光谱技术主要应用于农产品，随着社会的不断发展和进步，在食品工业以及石油化工等很多领域都应用到了近红外光谱技术。
把近红外光谱应用到药物分析过程中，能够对药物的不同状态和种类进行分析，包括蛋白质以及中草药等。
在对原料药纯度以及包装材料等进行分析和检测时，可以应用近红外光谱，这样能够起到很好的作用，与此同时生产工艺的监控也可以应用到该技术。
目前在中药质量控制以及在线监测中，近红外光谱面临着很好的发展前景。
1近红外光谱技术概述在上世纪50年代建红外光谱技术得到了很好的应用。
随着现代技术的不断发展和进步，近红外光谱技术也进行了相应的改革和发展，在对样品进行分析时，如果使用该种技术，那么能够实现分析结果的准确，并且整个分析过程是比较快速的，不需要预先处理样品，由于其具有相应的优势，所以在很多领域中都得到了应用。
中药的内部成分是比较复杂的，所以在对其质量进行评估时，往往会面临着很大的难度。
中药的有效成分以及整体的质量，能够通过相应的指纹图谱反映出来，国外在对中药和植物药的质量进行控制时，会广泛应用到指纹图谱。
但是我国的药典中并没有收入太多种类的药品，对于近红外光谱法的探讨和应用也是非常少的。
近年来，在对食品的质量进行检测时，近红外光谱技术得到了很好的应用和发展，食品工业中的食品概念与中药理论有一定的相似之处，这给近红外光普法在中药质量检测中的应用提供了相应的支持。
2近红外光谱技术在中药质量检测中的应用2.1中药产地溯源在中药原料药中比较特殊的一个领域是道地药材，原料药所发挥的药效在很大程度上取决于产地。
近红外技术测定饲料中养分操作步骤
近红外技术测定饲料中养分操作步骤下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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近红外光谱技术在农业领域的应用及展望
摘
要： 对近红外光谱技术在水稻 、 油菜和土壤肥力测定等领域 最新 的研 究进展进 行 了综述 ， 探讨 了近红外 光谱 分析
技 术 应 用 中存 在 的 问题 ， 对该 技 术在 农 业领 域 中的 应 用 作 了展 望 。 并
关键 词 ： 近红 外光谱技 术； 农业领域 ； 用 应 中图分类 号 Ｆ ０ ． ３ ３２ 文献标 识码 Ａ 文章编号 １０ ７ ３ （０ ２ １ ０ ７— ７ １ ２ １ ）５—３ ３一ｏ ３
发挥 出 了 独 特 和重 要 的 作 用 。卡 尔 ・ 里 斯 （ ａ 诺 Ｋｄ
作 中的应用 及 推 广 。近红 外 光 谱 技 术 （ Ｉ ） 一种 高效 ＮＲ 是
快速 的现代 分析 技术 ， 以其 独 特的优 势在 多个 领域 得 到 了
日益 广泛 的应用 ， 良好 的社会 和经 济效 益 。在 此背 景下 ， 了进 为 步改 善科
Ｎ ｒｓ 等人 首先用 近红 外光谱 区测 定谷 物 中 的水分 、 白 ｏｉ ｒ） 蛋 质 。 。 纪 ３ ２世 ０年代 ， 出现 了第 一 台实 验 用 红外 光 谱 分 析设 备 。２ ０世纪 ４ 年代 ， 一 台商用 红外光 谱仪 诞生 ， Ｏ 第 红 外 光谱 分 析技 术 进 入 了快 速 发 展 阶段 。２ ｊ ０世 纪 ６ ０年 代 ， 国 Ｎ ｒｓ 首先 开始 研究 应用 近红 外 光谱 技术测 定 美 ｏ ｉ等 ｒ 谷 物 中的水 分 、 白质 、 肪 等 含 量 。７ 代 以来 ， 红 蛋 脂 ０年 近 外光谱 技术 在药 学领 域得 到 了广 泛 的应用 ＂ 。２ 纪 ８ ０世 ０
重要 的一个 方 面就是 先 进 的分 析 检 测 技术 在 农 业 科研 工
近红外光谱技术可以实现生产过程中产 品分析在线
近红外光谱技术在粮食检测中的应用进展
近红 外光谱技术在粮食检测 中的应用进展
朱铁 军 孟凡刚 施艳舞 胡韬 纲 李恩普 （ 吉林省粮 油科 学研 究设 计院 １ ０ ６ ） ３０ １
摘 要 介绍 了近 红 外光 谱 法 的检 测原 理 ，对 近 红 外 光谱 检 测技 术 在 小 麦 、稻 谷 、 玉
米饭食味主要受直链淀粉含量和蛋白质含量的影响蛋白质含量对米饭食味的影响随蛋白质含量的增加而降低并且低蛋白质含量的早籼稻较适合长期储存是优质的储备粮而高蛋白专用稻则要求稻米具有较高的高蛋白营养品质因此快速简便的稻米蛋白质分析技术在水稻育种中十分重要
・
４ ・ ６
业 坐 ● 业
粮
食
储
Hale Waihona Puke 藏 ； 物 学 品 分 ｝ 谷 化 与 质 析：
米 、大豆 四种粮食 在蛋 白质含 量和 品种 识别等 方 面的应 用进展 进 行 了综述 。 关键词 近红 外光谱 粮食 检测 应 用进展
近 红 外 光 谱 （ ａ ｎｒｒｄ Ｓ ｅｔｏｃｐ ， ＮｅｒＩｆａｅ ｐｃｒｓｏ ｙ ＮＩ Ｓ 是 ２ 纪 ８ 代 发 展 起 来 的 一 项 无 损检 Ｒ） Ｏ世 Ｏ年
＊ 通讯 地址 ：长春市西 民主大街 ７５号 ２
近 红外光谱分析技术 的原理
小 麦 品种 的蛋 白质含量 、吸水率 、湿 面筋含量 、面
第４ １卷
近红 外光 谱技 术在粮 食 检 测 中的应 用进 展
・４ ７・
测值 和化 学测量值 （ 氏定 氮法）间 的相关 系数 凯 （）为 ０ ９ ４ ，平 均相对 误 差为 ２４ ；对 ８ ｒ ．８９ ．８ ９个 样 品分别进行 ５ 次随机分组建模 ，５ 次建模所选光 谱 的主成 分基本一致 ，证 明该方法 有较好 的稳定 性 。张曼等 （ ００ ［ 用 ６ ２１ ） ］ ６个小 麦样 品为试验材 ５ 料 ，研 究 岭 回归方 法在近 红外 光 谱定 量 分析 中的应 用 ，预 测 结果 与 凯 氏定 氮 法 分 析 结 果 （ 化学 分 析 值）的平 均相对误差 为 １５ ８ ． １ ％，与偏最最小二乘 法 （ Ｌ ） 预测结 果进行 比较 ，显 示 岭 回归方 法 可 Ｐ Ｓ 用于近红外光谱定量分析 。 王 旭 等 （ ０２ ［ 收 集 中 国 主 产 区 小 麦 样 品 ２ １ ）６ ］ １ ４份 ，用 国产便 携式近 红 外谷 物 分 析 仪 快速 测 定 ０ 小麦蛋 白质含量 ，用化学计量方法建立 了小麦蛋 白 质含量 的近红外分析模型 ，该模型的定标标准偏差 （ Ｅ ）和定 标 相关 系数 （ ｃ ＳＣ Ｒ ）分 别 为 ０ １７和 ．７ ０ ９８ ． ８ ；外 部 验 证 的标 准 偏 差 （ Ｅ ） 和相 关 系数 ＳＰ （ Ｐ）分 别 为 ０ １８和 ０ ９ １ Ｒ ．８ ．６ ；标 准 方 法 测定 值 与 ＮＲ Ｉ Ｓ方法 预测值之间的 Ｔ检验结果为 Ｔ一０ ３ ４ ．０ （ ＜Ｏ ０ ） Ｐ ． ５ ，表 明两 种测 定 方 法 测 定值 之 间无 显 著 性 差 异 ，该 模型预 测 准确 ，可应 用 于优 质小麦 收购 中蛋 白质 含 量 的快 速测定 。 ２ １２ 小麦其它重要成分 的检测 小麦降落数值 ． ． 是评价小麦和小麦粉质量 品质的一种简单而快速的 方 法 ，反 映 了小麦 发芽损 坏 的程 度 和 面粉 中 ａ 一淀 粉 酶 活 性 ，是小麦 品质检 测 和育 种筛 选 的一项 重要 选 择 指 标 ，广泛应 用 于粮 食 贸易 、粮 食储 藏 、面粉 加工 、食品加工、农业和进出 口商检部门。翟美景 等 （０ １［选用 Ｆ －Ｎ Ｒ ２１）］ Ｆ Ｉ Ｓ光谱仪采集漫反射小 麦 光 谱 ，采用 Ｐ Ｓ建 立 了小 麦 的 Ｚ ｌｎ Ｌ ｅｅｙ沉降 值 模 型 （ Ｅ Ｃ一２ ４ ，Ｉ Ｓ Ｐ一２ ６ ） ．５ Ｅ ． ８ ，验 证 了近 红外漫 反射光谱技术应用于小麦 Ｚ ｌ ｙ ｅ ｎ 沉降值测 ｅ 定 的可行 性 。戴 常军 等 （０ ９ ［选 用 ２０ ￣ ２０ ２０ ） ］ ８ ０６ ０８ 年 良种 补 贴小 麦 品种 及 ２０ ０ ７年 小 麦 主 产 区 的主要 品系组成原始样 品集 ，利用透射型近红外仪 ）— Ｓ Ｓ２ １ １ 扫描光谱建立 Ｚ ｌ ｙ ４ ｅ ｎ 沉降值模型 ，其相关系 ｅ 数达到了 ０ ８ ，标准误差在 士２５ｍＬ ．７ ． ，此结果完 全能够满 足育种的前期世代筛选 ，以及面粉加工企 业 对 原料 收购 时的控 制 。 近红外光谱技术不仅用 于检测蛋白质等小麦主 要 品 质 成 分 ，在 糯 性 分 类 、脱 氧 雪 腐 镰 刀 菌 烯 醇 （０ Ｄ Ｎ）等其它成分的检测 中也有应用［ 。小麦糯 ９ ］ 性或 部 分 糯 性 由直 链 淀粉含 量 的变 化 引起 ，与 通 常 的小麦淀粉相比差异很大 。糯性小麦在工业、面条 制作 以及延长烘烤食品的货架寿命等方面具有应用 潜力 ；脱氧雪腐镰 刀菌烯醇与小麦赤霉病有关系 ， 其检测可 以促进小麦病害 防治 的研究 。Ｄ ｗ ｌ等 ｏｅ ｌ （０ ９Ｅ］ ２ ０ ） 设计 了近 红外 单籽 粒 麦 粒 自动 分类 系统 ，
近红外谷物分析仪在稻谷质量检验中的应用分析
336近红外谷物分析仪在稻谷质量检验中的应用分析孙玲珍（云南省红河州粮油质量监测所，云南 红河州 ６６１１９９）摘 要：近红外谷物分析仪在稻谷质量检验中有着广泛应用，相比较传统的质量检测手段，近红外谷物分析仪很好的提高了质量检验的效率与成果，对于满足不断增多的谷物消费需求起到了非常好的作用。
同时，近红外谷物分析仪提高了稻谷质量检验各个环节的质量水平，做到了各个环节快速、无损、多指标定量质量分析。
本篇文章主要是结合相关试验内容，通过对比分析，对近红外谷物分析仪在稻谷质量检验中的应用进行了全面分析。
关键词：近红外谷物分析仪；稻谷；质量检测；应用分析中图分类号：Ｓ５１２．１ 文献标识码：Ａ作者简介：孙玲珍，云南省红河州粮油质量监测所。
近年来，随着社会发展，我国各个领域对稻谷类农产品的消费量不断增加，稻谷的重要性不断凸显。
在稻谷生产供应中，质量检验是一个重要方面，直接决定着消费满意度。
我国是一个稻谷生产大国，对于稻谷质量检验历来重视，相关的检测技术手段也不断更新完善，其中，近红外谷物分析仪的应用，对于有效发现稻谷质量问题，提高实际质量检测水平，确保稻谷供应消费质量等都起到了非常好的作用。
1 应用试验1.1 试验所需仪器及相关设备Infratec 近红外谷物分析仪、QSY-T 钳式粮食水分测试仪、LDS-1H 粮食水分测试仪，计时器，HTC-1温湿表。
1.2 试验的基本方法（1）选择三个温湿度不同的检测室，从不同的检测室当中分别选取10份入库的稻谷样品进行检测，对组织检测的时间进行认真记录。
（2）在温湿度完全相同的检测室环境中，安排两名专门的检测人员分别对5份样品进行认真检测，对组织检测的时间进行认真记录。
1.3 试验注意事项在试验前，组织质量检测人员进行专门教育培训，对质量检测工作进行指导，引导工作人员明确相关注意内容，减少对质量检测结果准确性的影响因素。
安排专门技术人员对检测所用到的仪器设备基本性能、操作细节等进行认真讲解，以此来提高实际检测的质量水平。
近红外光谱技术测定水稻直链淀粉含量研究
ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ — ｆ ｒ ｅｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ａ ｂ －
ｓ ｏｒ ｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｈ． ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｇ ｒ ｏ ｕ ｐ ｓ ｓ ｕ ｃ ｈ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｔ ａ ｎ ｔ ｆ ａ ｃ ｔ ｏｒ ｓ ｄ ｅ ｔ ｅｒ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ａ ｓ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ
Ｓｔ ｏ ｒ ａ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ
Ｄｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｏ ｆ Ｒｉ ｃ ｅ Ａｍｙｌ ｏｓ ｅ Ｃｏｎ ｔ ｅｎ ｔ ｂ ｙ Ｎｅ ａｒ － — ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ Ｓｐ ｅ Ｃ ｔ ｒ ｏＳ Ｃ ｏｐ ｙ
Ｃｈ ｉ ｎ ａ ｗｈ ｅ ｒ ｅ ２ ， ３ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ａ ｋ ｅ ｓ ｒ ｉ ｃ ｅ ａ ｓ ｓ ｔ ａ ｐ ｌ ｅ ｆ ｏｏ ｄ ． Ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍ－ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｐ ｅ ｏｐ ｌ ｅ’ ｓ ｌ ｉ ｖ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄ． ｒ ｉ ｃ ｅ ｑｕ ａｌ ｉ ｔ ｙ ｈ ａ ｓ ａ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄ ｍ ｏ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｆ ｒ ａｒ ｅ ｄ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｒ ｅ ｆ ｅｒ ｓ ｔ ｏ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ 关键词 水稻 ； 直链淀粉含量 ： 近红外光谱 ： 偏 ｗａ ｖ ｅ ｗｉ ｔ ｈ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｖ ｉ ｓ ｉ ｂｌ ｅ 最 小 二 乘 法 １ ｉ ｇ ｈ ｔ ａｎ ｄ ｍ ｉ ｄ － ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｒ ｅ ｄ ｌ ｉ ｇｈ ｔ ．ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ ｉ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｏ ｆ ７ ８ ０ ｎ ｍ—
基于近红外光谱的单籽粒水稻种子品质检测的方法研究
基于近红外光谱的单籽粒水稻种子品质检测的方法研究近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)技术因具有快速、无损等优点已经被广泛的用于定性、定量分析单粒谷物种子,这种分析方式不仅克服了传统检测方法中耗时长、工作量较大、不环保等缺点,且能够更加精确的获取具有目标性状的种子,有利于种子的品质分析、收购、储藏等环节的实时监管。
水稻是全球重要的粮食作物之一,由于存在粒径小、种壳干扰等原因,其在近红外光谱技术的分析应用方面的研究较少。
本论文基于这一研究现状,细致分析了单粒糙米和单粒水稻种子的近红外光谱特点,并成功建立相应的分析模型,证明了近红外光谱技术能够用于单粒糙米、稻种的无损品质分析。
获得的主要结果如下:1)建立单粒糙米水分含量的近红外漫反射光谱模型,结果表明:采用5292～5616cm-1、7236～7600cm-1、7884-8208cm-1波数范围,用标准正态变换光谱预处理(SNV)建立的单粒糙米水分偏最小二乘(PLS)模型的预测能力最佳,其决定系数(R2)为0.98,预测误差均方根(RMSEP)为1.01%;采用8285.12cm-1、7158.84cm-1、5492.56cm-1这3个波数变量建立的单粒糙米含水量多元线性回归(MLR)模型,变量最少且预测能力较优,其R2为0.9661,RMSEP为1.137%。
2)分析了糙米和水稻种子的近红外光谱特征,并细致对比了不同光谱采集方式和不同光谱预处理下单粒糙米和单粒种子蛋白质模型。
单粒糙米的蛋白质定量分析中,透射和透反射光谱采集方式下均能建立较好的近红外光谱蛋白质模型;其中在透反射光谱采集方式下,选择4000～9000cm-1波数范围,SNV光谱预处理下,单粒糙米的蛋白质模型的R2为0.941,RMSEP为0.338%。
单粒水稻种子光谱对其糙米蛋白质含量的定量分析中,透反射光谱能够增强光谱的信噪比,选择6500～9100cm-1波数范围和SNV光谱预处理,其模型的RMSEP为0.806%,具有一定的相关性;而透射光谱采集方式下,选择7200～9100cm-1波数范围和SNV光谱预处理,单粒种子光谱和其糙米蛋白质含量的相关性极好,模型的R2为0.964,RMSEP为0.244%。
光谱技术在水稻生长监测中的应用研究进展
光谱技术在水稻生长监测中的应用研究进展简介水稻作为我国最主要的粮食作物之一，其种植、育种和产量等问题一直备受关注。
传统的方法对于水稻生长过程的监测都需要手工操作，效率低、工作量大且难以精准。
因此，光谱技术开始引入到水稻生长的监测中，使检测方法更加精准、高效。
在本文中，我们将对水稻生长监测中主流的光谱技术进行介绍，并对其在水稻生长监测方面的应用进行论述。
光谱技术的分类吸收光谱与反射光谱是检查植物状态的主要光谱测量方法。
这两种方法又分为可见光谱、近红外光谱和红外光谱三种不同类型，其在水稻生长监测中的应用也各有不同。
可见光谱可见光谱根据光谱波长的不同，会产生不同的反射率和吸收率，因此可以用于表征红外区域之前的波长范围。
可见光谱可以量化单个叶子或整个植物的生理和生化特性，如叶色与叶绿素含量。
当叶子呈现疾病或缺水的状态时，其反射和吸收特性会发生变化，因此可见光谱技术可以用于水稻的健康状态检查。
近红外光谱近红外光谱的区域相对于可见光谱更远，可以用于检测叶片中的蛋白质、纤维素、脂肪和碳水化合物等以及植物生物量等性质。
近红外光谱法被应用于测量反映水稻生长状况的理化特性，如叶面积指数、干物质含量和氮含量等。
红外光谱红外光谱包括短波红外光谱和中波红外光谱，可以用于分析水稻中的制氮化合物、多糖类、酸类和酮类等. 由于不同生物分子在特定波长区域都会发生振动，而这种振动会在不同波长的光谱上表现出不同的峰值，通过此峰值可以了解水稻生长状态的细节信息。
光谱技术在水稻生长监测中的应用光谱技术在水稻生长监测中的应用范围很广，它被广泛应用于水稻育种、生产和管理。
下面将分别对它们进行分析。
水稻育种在水稻的育种中，光谱技术可以用于筛选具有高养分吸收和高抗病性的水稻品种。
例如，反射光谱可以用于测量不同水稻品种对氮素的吸收率和利用率等物理化学性质，从而对这些品种进行评估。
此外，光谱技术还可以为登记、保管、估价和判断中提供数据支持。
水稻生产在水稻生产中，光谱技术则被用于决策和管理。
水稻蛋白质相互作用网络的生物信息学分析的开题报告
水稻蛋白质相互作用网络的生物信息学分析的开题报告题目：水稻蛋白质相互作用网络的生物信息学分析一、研究背景及意义水稻是世界上最重要的粮食作物之一，对保障人类粮食安全具有重要意义。
水稻种植过程中，蛋白质相互作用是维持其正常生长发育和抗病等重要性状的关键过程。
因此，研究水稻蛋白质相互作用网络的结构和功能，对于深入了解水稻生长发育及其适应环境的机制，具有重要意义。
二、研究内容和方法1. 研究内容基于现有的水稻基因组信息，构建水稻蛋白质相互作用网络，并深入分析其结构和功能特征。
具体包括以下内容：(1) 基于已有的水稻蛋白质互作数据构建水稻蛋白质相互作用网络；(2) 对水稻蛋白质相互作用网络进行拓扑分析，计算网络的中心性指标；(3) 利用模块化分析方法，将网络分成若干个功能模块，并分析其生物学意义；(4) 结合GO和KEGG等生物信息学数据库对网络中的关键基因及功能模块进行注释和分析。
2. 研究方法(1) 数据采集：收集和整理现有的水稻蛋白质互作数据和基因组信息；(2) 网络构建：基于已有的蛋白质互作数据构建水稻蛋白质相互作用网络；(3) 网络拓扑分析：计算网络的中心性指标，如度中心性、介数中心性、接近中心性等；(4) 模块化分析：利用MCL算法对网络进行模块化分析，并确定功能模块；(5) 功能注释：利用GO和KEGG等数据库对关键基因及功能模块进行生物学注释和分析。
三、研究预期结果通过构建水稻蛋白质相互作用网络和对其进行生物学分析，可以得到以下预期结果：(1) 揭示水稻蛋白质相互作用网络的整体结构和特征，为了解水稻生长和适应机制提供基础数据；(2) 确定关键基因和功能模块，为从分子水平深入了解水稻生长和适应机制提供依据；(3) 提供水稻蛋白质相互作用网络的可视化图谱，为进一步研究提供参考。
四、研究进度安排初步研究计划如下：第一年：(1) 收集、整理水稻基因组及蛋白质互作数据，编写网络构建程序；(2) 基于现有的蛋白质互作数据构建水稻蛋白质相互作用网络，对网络进行拓扑分析和基本特征分析；(3) 运用模块化分析方法，将网络分成若干功能模块。
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中国农业科学 2006,39(4):836-841Scientia Agricultura Sinica水稻蛋白质近红外定量模型的创建及在育种中的应用李君霞1，张洪亮1，严衍禄2，闵顺耕3，李自超1(1中国农业大学农业部作物基因组学与遗传改良重点实验室／北京市作物遗传改良重点实验室，北京100094；2中国农业大学信息学院，北京 100094；3中国农业大学理学院，北京 100094)摘要：【目的】研究利用近红外光谱分析法定量分析水稻完整籽粒粗蛋白含量的可行性，初步探讨水稻杂种后代蛋白质含量的分离和变异，以期为水稻的营养品质育种提供参考依据，提高育种效率。
【方法】收集蛋白质含量变幅（5.90%～14.50%）较大的191份代表性水稻样品,采用偏最小二乘（PLS）法建立糙米粗蛋白预测的校正模型。
【结果】通过比较光谱预处理方法在不同谱区的处理效果：采用一阶导数＋矢量标准化预处理、谱区为11 998.9cm-1～5 449.8 cm-1和4 601.3 cm-1～4 246.5 cm-1建立校正模型的检验和预测效果最佳，糙米蛋白质的近红外测定值和化学测定值之间有较高的相关性和较低的误差；其决定系数为0.9886，相对标准偏差RSD为0.021，各项误差均在0.4以下。
此外，利用该模型快速无破损的测定了水稻蛋白质育种的20个杂交组合的205个F2代单株，203个单株的马氏距离值在0.3以下，达到了试验精度的要求，分析结果表明：F2代群体单株间粗蛋白含量表现出广泛的变异，大部分单株蛋白质含量介于双亲之间，出现了超高亲和超低亲的单株，最高蛋白质含量达到15.3%。
【结论】利用建立的各类误差较小近红外定量分析模型，实现了对育种亲本和中间育种材料的筛选鉴定；说明了通过蛋白质含量高的稻种资源与农艺性状优良的水稻品种杂交，低世代借助近红外分析技术辅助测定蛋白质含量可能是水稻高蛋白质育种的一条有效途径。
关键词：水稻糙米；近红外光谱分析；偏最小二乘法（PLS）；校正模型；蛋白质含量；水稻育种 Establishment of Math Models of NIRS Analysis for Protein Contents in Seed and It′s Application in Rice BreedingLI Jun-xia1, ZHANG Hong-liang1, YAN Yan-lu2, MIN Shun-geng3, LI Zi-chao1（1Key Laboratory of Crop Genomics and Genetic Improvement, Ministry of Agriculture / Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, China Agricultural University, Beijing 100094; 2 The College of Information, China Agricultural University, Beijing 100094; 3 The College of Science, China Agricultural University, Beijing 100094）Abstract: 【Objective】To analyze the genetic variability of protein content in rice hybrid progenies, the feasibility of building calibration model to estimate crude protein content in intact rice kernel by near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was studied.It is beneficial to provide the parameter and improve nutritional quality in grain breeding program. 【Method】Using 191 rice samples with a broad range of crude protein content, 5.90%–14.50%, as materials, the chemometrical method of partial least square regression was used to establish the calibration model. 【Result】The optimal model was developed by the spectral data pretreatmentof the first derivative + vector normalization in 11 998.9 cm-1–5 449.8 cm-1 and 4 601.3 cm-1–4 246.5 cm-1, by analyzing different spectral data pretreatment and light frequency ranges. This model’s determination coefficient and relative standard deviation (RSD) were 0.9886 and 0.021, respectively. The model showed significant correlation and lower error between near-infrared value and true value, and had lower root of mean square errors than 0.4. The crude protein contents of another 205 seed samples (nondestructive brown rice) from the F2 populations of 20 crosses were estimated by the calibration model. The Mahalanobis distance of 203 individuals in F2 populations predicted by the model were lower than 0.3, and showed higher calibration precision. The results收稿日期：2005-01-10；接受日期：2005-12-10基金项目：国家攻关项目（2004BA525B02-05）和国家“973”项目（2004CB117201）资助作者简介：李君霞（1972-），女，硕士研究生，研究方向为稻作遗传育种研究和近红外光谱分析。
通讯作者李自超（1962-），男，河南郏县人，教授，博士，研究方向为稻种资源与基因组学、旱稻抗旱遗传机制及其分子育种。
E-mail: lizichao@4期李君霞等：水稻蛋白质近红外定量模型的创建及在育种中的应用837showed those populations had wide variation among individuals in crude protein content. In general, the great majority was in the middle of both counterpart parent, but some of them were found higher or lower than their parents in crude protein content, and the highest value reached 15.3%. 【Conclusion】Good calibration equation was successfully developed for protein content, the equation show satisfactory determination coefficients. The samples were scanned by NIRS and analyzed the protein content in parents and hybrid progenies. Finally, a probably effective way to improve protein content of rice was proposed: Firstly，the breeder makes some crosses between promising rice varieties with high yield and good quality and rice resource germplasm with high protein content, and secondly, the NIRS is used to evaluate protein content of the nondestructive brown rice in their early progeny population. This NIRS-assisted-selection could be a very efficient method to improve protein content in rice breeding programs.Key words: Brown rice; NIRS (near-infrared reflectance spectroscopy); Partial least-squares regression (PLS); Calibration model; Protein content; Rice breeding0 引言【本研究的重要意义】水稻是较低蛋白作物，稻米蛋白质含量是决定稻米营养品质的主要因素，水稻品质优劣已成为现代水稻生产的核心目标，增加产量、提高蛋白质含量是当前水稻品质育种的重要课题之一，因此实现对育种材料的检测，筛选蛋白质含量高的杂交亲本或特异突变材料，对大量的育种中间材料进行选优汰劣，制定合理的育种计划，具有十分重要的意义[1~8]。
【本研究的切入点】测定蛋白质含量的常规方法主要是凯氏法（Kjeldahl），它是一个繁琐耗时费力的破坏性分析法，在育种中难以及时准确提供分析数据，一定程度上阻碍了水稻蛋白质育种的研究进程[9~12]。