近红外光谱技术快速预测大豆中主要抗营养因子含量

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中文摘要：本研究旨在通过近红外光谱(NIRS)技术建立大豆样品中 8 种抗营养因子的近红外预测模型，探究NIRS技术快速预测大豆中抗营养因子含量的应用价值。采集 240 个大豆样品，用化学分析法准确测定大豆球蛋白前体、β-伴大豆球蛋白、2S白蛋白、P34 蛋白、Kunitz型胰蛋白酶抑制因子 3、凝集素、棉子糖、水苏糖 8 种抗营养因子的含量。其中，选择 200 份大豆样品为定标集，利用NIRS技术结合近红外分析仪中内置的智能建模算法构建预测模型;40份样品作为验证集，通过化学检测结果验证其建立模型的效果。结果表明:2S白蛋白、棉子糖和水苏糖的预测决定系数(R2val)和外部验证相对分析误差(RPDval)分别为 0。83 和 2。45、0。96 和 5。06、0。87 和 2。75，建立的模型具有较好的稳定性，可用于实际生产中的预测;β-伴大豆球蛋白和P34 蛋白的R2val和RPDval分别为 0。76 和 2。04、0。74 和 1。96，建立的模型稳定性尚可，虽然可能不足以替代湿化学分析，但依然可为实际生产中样品的筛选分析提供参考;大豆球蛋白前体、Kunitz型胰蛋白酶抑制因子 3、凝集素的R2val和RPDval分别为 0。61 和 1。61、0。51，模型精度需要进一步提高，只可用于样品的粗略筛选。

作者：

李基业、张博、谷子丰、张一頔、李时光、李籽林、赵晓云、贺平丽

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作者单位：

中国农业大学分子设计育种前沿科学中心,动物科学技术学院,北京 100193

中国农业大学生物学院,北京 100193

关键词：

大豆近红外光谱抗营养因子预测模型

出版年：

2024

DOI：

10.19556/j.0258-7033.20240228-07