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        技術專題

        紅外光譜分析技術在小麥品質特性方面的應用

        發布日期:2014-07-08 點擊:1676
          小麥的硬度是磨粉或食用時的重要指標(與含水量和蛋白質含量有關)。Brown等通過小麥粉的紅外反射光譜分析,表明在1680nm和2230nm兩個波長點,小麥的硬度分析具有很好重復性和重現性,且發現硬質小麥品種的硬度與其含水量呈線性關系。袁翠等比較了紅外法(NIR)和單籽粒谷物特性測定儀法(SKCS)兩種技術測定54個小麥籽粒硬度的結果,發現這兩種方法測得的籽粒硬度具有較高的相關性(r=0.873)。陳鋒等具用533個樣品的大群體,對麥粒硬度進行NIR透射光譜定標分析,也建立了相應的分析模型。NIR技術在分析整粒小麥的麥角固醇和嘔吐性毒素等方面,也取得了一定的效果。Manley等應用傅里葉轉換NIR技術發展了小麥硬度、蛋白質和水分的分析模型,決定系數和標準偏差分別為0.42、0.81、0.85和2.13%、0.51%、0.15%,的望用于面粉加工時的在線檢測。Atienxa等以285個麥類樣品,整粒掃描收集光譜,發展了能分析類胡蘿卜素的NIR的定標方程,檢驗決定系數和誤差分別為0.81和1.51%,可用于育種選擇。國內有學者較早地應用濾光片型NIR光譜儀,嘗試用少量樣品發展小麥的水分、粗蛋白、賴氨酸和粗淀粉指標的分析方程,效果較好。利用兩年176分小麥樣品組成的原始群體,我們已經發展了水分、蛋白質、粗纖維和灰分指標的NIR分析模型,其定標決定系數分別達到0.94、0.98、0.93和0.92,定標標準偏差分別為0.28%、0.22%、0.19%、0.10%。在線檢測方面,有學者已把光學在線測量系統應用一硬質小麥加工產品的質量控制,對小麥蛋白質含量和粉粒粒度進行實時在線測量。Morgan和Willisms認為小麥在磨碎和面粉加工成食品的過程中,a-淀粉酶的損壞應該連續監測,這就需要一個快速而精確的方法。常用的酶促法和碘量法均滿足不了這種要求,而NIR技術是一種新的合適方法。
           在小麥單粒分析方面,籽粒中的蛋白質和有毒物質含量的單粒NIR分析技術取得成功,甚至對小麥粒色的紅外分析也取得了較好的效果,現已應用于分析和篩選育種的分享世代材料。NIR法還可依據樣品所含成分的各類和含量的差異,對遠緣雜交等人工創造的一些新種質材料進行有效的區分和鑒別。如在小麥與黑麥雜交產生的易位系中,由于在小麥-黑麥易位系中1RS上攜帶的一些不利性狀,通常采用細胞學方法來鑒別,具有技術要求高、操作復雜、工作量大等缺點。Delwiche等應用NIR成功地鑒定出了小麥-黑麥(1AK.1RS和1BL.1RS)兩易位系,這為易位在育種中的應用提供了快速簡便的鑒定手段。

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