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基于近红外光谱法快速检测藜麦淀粉含量  
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【作者】 曹晓宁; 田翔; 赵小娟; 王君杰; 刘思辰; 穆志新; 陈凌; 王海岗; 陆平; 陶梅; 秦慧彬; 乔治军;
【作者单位】 山西省农业科学院农作物品种资源研究所; 农业部黄土高原作物基因资源与种质创制重点实验室; 杂粮种质资源发掘与遗传改良山西省重点实验室; 中国农业科学院作物科学研究所;
【文献出处】 江苏农业科学 , Jiangsu Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2017年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 藜麦; 淀粉; 近红外光谱技术;
【摘要】 为研究一种简便的藜麦粗淀粉含量测定方法,在10 000~4 000 cm-1波数范围内,采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法所得数据建立藜麦粗淀粉近红外定量模型。结果表明,该模型校正和预测效果最佳,所得粗淀粉近红外定量模型的交叉验证决定系数(r_(cv)~2)为0.914 7,外部验证决定系数(r_(val)~2)为0.903 1。由结果可知,基于近红外光谱(NIR)法测定藜麦完整籽粒的淀粉含量是完全可行的。
【基金】 农业部作物种质资源保护与利用专项(编号:2016NWB036-20); 科技部、财政部国家科技基础条件平台课题(编号:NICGR2016-026); 山西省农作物种质资源收集与整理项目(编号:2016zzcx-17); 山西省种业专项(编号:2016zyzx41)
【更新日期】 2017-06-27
【分类号】 S519
【正文快照】 藜麦(Chenopodium quinoa Willd.)是起源于印第安地区,有着5 000~7 000年种植历史的一年生草本植物,是可以在恶劣环境(盐碱、干旱、霜冻、病虫害等)中生长良好的“假谷物”[1-2]。由于藜麦全面的营养价值和独特的功能特性,联合国粮食及农业组织认定它为唯一的完美营养食品,联合

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