藜麦种子粗蛋白含量标准曲线及其建立方法和使用方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910985632.0 (22)申请日 2019.10.17 (71)申请人 四川省农业科学院生物技术核技术 研究所 地址 610061 四川省成都市锦江区狮子山 路106号 (72)发明人 蒋云张洁郭元林宣朴王颖 (74)专利代理机构 成都正华专利代理事务所 (普通合伙) 51229 代理人 李蕊 (51)Int.Cl. G01N 21/359(2014.01) G01N 21/3563(2014.01) (54)发明名称 藜麦种子粗蛋白含量标准曲线及其建立方 法和使用方。

2、法 (57)摘要 本发明提供了一种藜麦种子粗蛋白含量标 准曲线及其建立方法和使用方法， 其使用方法包 括以下步骤： 选取藜麦种子， 采用标准法测量样 本水份和粗蛋白含量百分比； 使用近红外分析仪 逐个扫描， 扫描曲线经过处理后， 得近红外原始 光谱图； 将原始光谱图处理后， 采用偏最小二乘 法回归建模得到标准曲线； 再选取若干藜麦种子 进行扫描并预测粗蛋白含量， 同时测定粗蛋白含 量， 然后将预测值与测定值进行相关性分析， 得 到符合要求的标准曲线。 所得标准曲线的使用方 法包括安装标准曲线、 装填样品和粗蛋白含量测 定等步骤。 本发明建立代表性较好的标准曲线并 用于进行粗蛋白含量的测定， 有。

3、效解决了破坏样 本、 操作繁琐耗时较长和对操作人员技术要求较 高等问题。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 110702636 A 2020.01.17 CN 110702636 A 1.藜麦种子粗蛋白含量标准曲线的建立方法， 其特征在于， 包括以下步骤： (1)选取若干藜麦种子， 测量其水份和粗蛋白含量百分比； (2)使用近红外分析仪逐个扫描步骤(1)中的藜麦种子， 然后将所得扫描曲线经过处理 后， 得近红外原始光谱图； (3)将步骤(2)所得近红外原始光谱图经Derivatives SG3+SNV方法处理后， 采用偏最 小二乘法回归建模得到标准曲线； (4)再另外选取若干藜麦种子。

4、用近红外分析仪进行扫描并使用步骤(3)所得标准曲线 预测粗蛋白含量， 同时采用国标法测定粗蛋白含量， 然后将预测值与国标法测定值进行相 关性分析， 若R20.9， 则所得标准曲线符合要求， 若R20.9， 则所得标准曲线符合要求， 若R20.9， 则所得标准曲线符合要求， 若R20.9， 则所得标准曲线符合要求， 若R20.9， 则所得标准曲线符合要求， 若R20.9， 则重复步骤(1)(4)， 直至 得到符合要求的标准曲线。 0055 上述的藜麦种子粗蛋白含量标准曲线的建立方法所得标准曲线的使用方法， 包括 以下步骤： 0056 (1)安装标准曲线： 将标准曲线安装在近红外分析仪的Calib。

5、s文件夹中， 并设置各 参数， 将重复次数和装样次数设为2， 样品标示选必需样品， 完成安装； 0057 (2)装填样品： 打开步骤(1)安装完成后的近红外分析仪， 热机2535min， 然后将 110g待测藜麦净籽(含水量为15)装入样品盘， 刮平样品， 再将样品盘放入待测位置； 0058 (3)粗蛋白含量测定： 步骤(2)中样品盘放入待测位置后， 输入样品名称， 启动近红 外分析仪进行扫描， 扫描完成后清空样品盘， 重新装样并确认， 待仪器工作完毕时记录数 据， 完成粗蛋白含量的测定。 其中， 每个样品的测定时间为130s。 0059 实验例 0060 建立藜麦种子粗蛋白含量标准曲线， 选。

6、取来自攀枝花市格萨拉乡、 阿坝州马尔康 市和西藏自治区日喀则市多个藜麦种子， 采用标准法(NY/T 3-1982标准)逐个测量藜麦样 本的水份和粗蛋白含量百分比， 其结果见表1。 0061 表1藜麦样本粗蛋白含量 说明书 4/6 页 6 CN 110702636 A 6 0062 0063 0064 以上样品的粗蛋白含量范围为： 11.222.7， 完全涵盖了现目前报道的藜麦 籽粒粗蛋白含量分布范围， 说明选用的样品代表性较好， 适合用作构建近红外分析模型， 建 模集籽粒粗蛋白含量见表2。 0065 表2建模集籽粒粗蛋白含量 0066 0067 再使用波通DA7200型近红外谷物品质分析仪逐个。

7、扫描上述藜麦种子， 波长为950 说明书 5/6 页 7 CN 110702636 A 7 1650nm， 每份藜麦种子扫描3次， 得样品连续扫描曲线， 经过The Unscrambler软件系统处 理后， 得藜麦籽粒样品近红外光谱图， 如图1所示。 0068 再将近红外光谱图经Derivatives SG3+SNV方法处理后， 采用偏最小二乘法回归 建模得到标准曲线， 该曲线由3个文件组成， 分别为： limai .cdb、 limai .cdf、 limai- danbai1903.41M， 并将红外预测值和化学分析之进行回归分析， 其结果见图2。 由图2可知， 预测值决定系数(R2)为0。

8、.9474， 被测组分浓度分析误差(RMSE)为0.47， 说明预测值和真实 值差距较小， 模型效果较好， 可实际运用。 0069 为了进一步验证藜麦近红外模型的准确性， 另外用28份样品进行外部检验。 在近 红外分析仪上扫描并通过模型计算被测样品的籽粒粗蛋白含量预测值， 然后用DPS7.05软 件对预测值和国标法测定值进行比较， 结果如图3所示。 0070 由图3可知， 28份藜麦样品的籽粒粗蛋白含量国标法测定值和模型预测值之间具 有极显著的相关性(R20.9228)。 经单因素方差分析表明， 国标法测定值和模型预测值之 间无显著差异(p0.6857)， 说明模型可靠性较好。 0071 将上。

9、述方法建立的标准曲线用于藜麦种子粗蛋白含量测定。 打开波通DA7200型近 红外分析仪， 将标准曲线拷贝至C:pda7200Calibs文件夹中。 打开近红外操作软件， 点击： 项目-创建新项目-命名之后右上角选择分析， 点下一步-跳过保存光谱点下一步-选择对应 项目的cdf文件(limai.cdf)并在保存预测数据的框上打上勾， 点击下一步-跳过马氏距离 设置-斜率截距跳过-参数部分， 将重复次数和装样次数设为2， 样品标示选必需样品， 点击 下一步直至完成。 0072 打开安装完成后的近红外分析仪， 热机30min， 然后将100g待测藜麦净籽(含水量 为12.5)装入样品盘， 刮平样品，。

10、 再将样品盘放入待测位置； 输入样品名称后， 启动近红外 分析仪进行扫描， 扫描完成后清空样品盘， 重新装样并确认， 待仪器工作完毕时记录数据， 完成粗蛋白含量的测定。 每个样品的测定时间为120s左右。 0073 本发明提供的标准曲线建立方法和使用方法， 建立了代表性较好的标准曲线并用 于进行粗蛋白含量的测定， 有效解决了破坏样本、 操作繁琐耗时较长和对操作人员技术要 求较高等问题。 0074 虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了详细地描述， 但不应理解为对本专 利的保护范围的限定。 在权利要求书所描述的范围内， 本领域技术人员不经创造性劳动即 可作出的各种修改和变形仍属本专利的保护范围。 说明书 6/6 页 8 CN 110702636 A 8 图1 说明书附图 1/2 页 9 CN 110702636 A 9 图2 图3 说明书附图 2/2 页 10 CN 110702636 A 10 。