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近红外光谱技术和SIMCA的第三代杂交水稻不育系快速鉴别.pdf

上传人:自信****多点 文档编号:3115457 上传时间:2024-06-18 格式:PDF 页数:3 大小:1.08MB
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资源描述

1、收稿日期:2 0 2 2-1 2-1 0基金项目:海南省重大科技计划(Z D K J 2 0 2 0 0 1)。作者简介:严金欣(1 9 9 8),男(汉族),江苏苏州人;在读硕士,研究方向:第三代杂交水稻制种技术、植物表型育种技术和近红外农业应用技术。应用技术近红外光谱技术和S I MC A的第三代杂交水稻不育系快速鉴别严金欣1,李新奇2,3(1.海南大学,海口5 7 0 2 0 8;2.三亚市国家耐盐碱水稻技术创新中心,海南 三亚5 7 2 0 2 4;3.湖南杂交水稻研究中心,长沙4 1 0 1 2 5)摘 要:以第三代杂交水稻雄性不育系和繁殖系种子为研究对象,采用近红外光谱技术结合S

2、I MC A判别分析法对两类水稻种子进行全波段(9 0 017 0 0n m)和敏感波段(13 5 014 5 0n m)的鉴别。在全波段和敏感波段均实现了对不育系种子1 0 0%的区分。结果表明,应用近红外光谱技术结合S I MC A建模在9 0 017 0 0n m和13 5 014 5 0n m范围均可实现对第三代杂交水稻不育系的快速鉴别。关键词:第三代杂交水稻;近红外光谱;S I MC AD O I:1 0.1 6 5 9 0/j.c n k i.1 0 0 1-4 7 0 5.2 0 2 3.0 6.1 4 6中图分类号:S5 1 1 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 1-4 7

3、 0 5(2 0 2 3)0 6-0 1 4 6-0 3R a p i dI d e n t i f i c a t i o no f t h eT h i r dG e n e r a t i o nH y b r i dR i c eS t e r i l eL i n e sb yN e a r I n f r a r e dS p e c t r o s c o p ya n dS I MC AY A NJ i n x i n1,L IX i n q i2,3(1.H a i n a nU n i v e r s i t y,H a i k o u5 7 0 2 0 8,C h i n

4、 a;2.S a n y aN a t i o n a lS a l i n e-t o l e r a n tR i c eT e c h n o l o g yI n n o v a t i o nC e n t e r,S a n y aH a i n a n5 7 2 0 2 4,C h i n a;3.H u n a nH y b r i dR i c eR e s e a r c hC e n t e r,C h a n g s h a4 1 0 1 2 5,C h i n a)A b s t r a c t:T a k i n gt h es e e d so f t h e t

5、 h i r dg e n e r a t i o nh y b r i dr i c em a l e s t e r i l e l i n ea n db r e e d i n g l i n ea s t h er e s e a r c ho b j e c t.N I Rs p e c t r o s c o p yc o m b i n e dw i t hS I MC Ad i s c r i m i n a n ta n a l y s i sw a su s e dt oi d e n t i f yt h e t w ot y p e so fr i c es e e

6、d si nt h ef u l lw a v eb a n d(9 0 0-17 0 0n m)a n dt h es e n s i t i v ew a v eb a n d(13 5 0-14 5 0n m).1 0 0%d i f f e r e n t i a t i o no fs t e r i l el i n es e e d sw a sa c h i e v e di nt h ef u l lb a n d(9 0 0-17 0 0n m)a n ds e n s i t i v eb a n d(13 5 0-14 5 0n m).T h er e s u l t

7、ss h o w e dt h a tN I Rs p e c t r o s c o p yc o m-b i n e dw i t hS I MC Ac l a s s i f i c a t i o nc o u l db eu s e d t o r a p i d l y i d e n t i f y t h e t h i r dg e n e r a t i o nh y b r i dr i c e s t e r-i l e l i n e s i nt h er a n g eo f 9 0 0-17 0 0n ma n d13 5 0-14 5 0n m.K e yw

8、o r d s:t h e t h i r dg e n e r a t i o nh y b r i dr i c e;N I Rs p e c t r o s c o p y;S I MC A 第三代杂交水稻是指以普通隐性核雄性不育系为杂交母本,以常规品种或品系为杂交父本杂交配制而成的新型杂交水稻1-2。第三代杂交水稻克服了第一代杂交水稻和第二代杂交水稻在技术上的局限性。其在水稻生长季节的任何时期均表现出雄性不育的特性,且不会因环境条件的改变而发生育性波动,是作物杂种优势利用的理想遗传工具3-4。第三代杂交水稻不育系选育方法为红色荧光繁殖系的自交繁殖。通过自交后,每个稻穗上会得到结实一半的

9、雄性不育系种子和一半的繁殖系种子5-6。在种植栽培时此生产方式操作简单,只需要按常规水稻种植方法将繁殖系种植收获即可。从繁殖系植株上收获的种子需要进行荧光色选,以便区分出无荧光的普通核雄性不育系种子和有红色荧光的繁殖系种子7。然而在色选环节中,笔者发现,发育不良的水稻种子存在谷壳发黑或红色荧光较弱等情况,对于以计算机视觉为技术基础的红色荧光色选机识别率往往会降低,由于繁殖系和不育系水稻种子641严金欣 等:近红外光谱技术和S I MC A的第三代杂交水稻不育系快速鉴别 种 子 第4 2卷 第6期组分的化学性质存在显著差异,寻求可用于精选的其他方案对不育系选育尤为重要。研究表明,生物体的近红外光

10、谱是其表面光学特征及内在组分化学性质的本质反映,随着生物体表面色泽和内在组分或结构的变化,其近红外光谱特征信息也发生着显著变化8-1 0。在近红外光谱的判别分析中S I MC A(S o f t i n d e-p e n d e n tm o d e l i n go fc l a s sa n a l o g y)为最常用的建模方法。S I MC A方法为每个类建立了独立的主成分分析(P r i n c i p a l c o m p o n e n ta n a l y s i s,P C A)模型,然后依据该模型对未知样品进行分类1 1-1 2。本研究针对第三代杂交水稻不育系分选方案中

11、的不足和近红外光谱识别方法的高分辨能力,建立了敏感波段和全波段的近红外光谱辨别模型,为第三代杂交水稻不育系选育提供新的快速鉴别手段。1 材料与方法1.1 材 料2 0 2 2年57月水稻收获期间,随机采取湖南杂交水稻研究中心海南基地第三代杂交水稻样品5k g。人工分拣去除水稻样品中秸秆、草籽、石子、土块等杂质后,放入袋中,置于3 8烘箱中,通风干燥2 4h,调节样品中含水量尽量保持一致,使用荧光色选机分选,人工筛选出确定无色不育系种子和红色荧光繁殖系种子2份,各选取外观状态正常的1 0 0粒。其中1份样品用于建模,1份样品用于验证。1.2 方 法1.2.1 光谱采集采用厦门奥谱天成公司生产的A

12、T P8 6 0 0微纤近红外光谱仪,使用漫反射方法,扫描样品的近红外光谱,分辨率约为3n m,光谱波长范围为9 0 017 0 0n m,重复扫描4次求平均光谱并存盘备份。1.2.2 数据处理与分析采用U n s c r a m b l e r光谱分析软件进行主成分分析和S I MC A建模;O r i g i n软件进行绘图;E x c e l软件进行绘表及数据汇总。2 结果与讨论2.1 不同水稻种子近红外光谱特征分析水稻种子的原始光谱中包含较多干扰信息,为了便于得到敏感波段,直接将平均光谱进行比较。从不育系种子和繁殖系种子的平均光谱(图1)可看出,在1 3 5 0 1 4 5 0n m范

13、围内繁殖系水稻种子的光谱吸收值显著低于不育系水稻种子。且全波段曲线变化较为相似。因此,选取1 3 5 0 1 4 5 0n波段光谱作为敏感波段。图1 不育系水稻种子和繁殖系水稻种子的平均光谱F i g.1 A v e r a g es p e c t r u mo fm a l es t e r i l er i c es e e d sa n db r e e d i n gr i c es e e d s2.2 数据归一化与主成分分析在进行S I MC A模型建立前,需要对光谱数据进行主成分分析。通过对近红外光谱的数据特征观察发现,在光谱数据存在较大差异时,遂使用U n s c r a m

14、 b l e r光谱分析软件对全波段光谱数据进行数据归一化,在不影响信息的基础上使数据在每个维度都服从均值为0、方差1的正态分布。得出全波段及敏感波段各主成分累积贡献率(表1、表2)。表1 全波段主成分累积贡献率T a b l e1 T o t a l c o n t r i b u t i o nr a t eo f a l lb a n dp r i n c i p a l c o m p o n e n t s主成分累积贡献率/%P C 18 5.2 7 59 8P C 29 2.1 9 78 8P C 39 5.6 3 71 0P C 49 6.8 7 79 0P C 59 7.4 5

15、 64 8P C 69 7.9 4 83 6P C 79 8.4 1 86 0表2 敏感波段主成分累积贡献率T a b l e2 T o t a l c o n t r i b u t i o nr a t eo f s e n s i t i v eb a n dp r i n c i p a l c o m p o n e n t s主成分累积贡献率/%P C 16 2.2 9 88 2P C 27 1.9 7 32 7P C 38 0.3 9 82 5P C 48 4.9 6 89 5P C 58 8.2 2 12 3P C 69 1.2 5 90 6P C 79 3.1 3 23 97

16、41种子,2 0 2 3,4 2(6):1 4 6-1 4 8.h t t p:/z h z i.g z n y z y x y.c n S e e d V o l.4 2 N o.0 6 J u n.2 0 2 3表3 全波段及敏感波段不同主成分数所建模型的识别率T a b l e3 R e c o g n i t i o nr a t eo fm o d e l sw i t hd i f f e r e n tp r i n c i p a l c o m p o n e n t s i nf u l l b a n da n ds e n s i t i v eb a n d波段类别样

17、品种类识别率/%23456全波段无色不育系水稻种子9 49 89 81 0 01 0 0红色荧光繁殖系水稻种子9 49 89 89 81 0 0敏感波段无色不育系水稻种子9 81 0 01 0 01 0 01 0 0红色荧光繁殖系水稻种子9 41 0 01 0 01 0 01 0 02.3 S I MC A模型建立选取最少主成分数可达到1 0 0%识别率为最终构建的S I MC A模型。结果显示,在全波段S I MC A光谱范围内无色水稻种子和红色水稻种子最佳主成分数为5。在敏感波段处最佳主成分数为3(表3)。为了进一步验证已建立S I MC A模型的识别率,将未参与建模的1 0 0个水稻样品

18、光谱数据代入上述S I MC A辨别模型,结果表明,该S I MC A模型对2个种类的识别率均为1 0 0%。3 结 论第三代杂交水稻繁殖系种子与不育系种子近红外光谱存在显著差异,且存在明显的敏感波段。本研究利用S I MC A法建立了辨别模型,并且选取利用主成分数最少的最优模型均达到1 0 0%的识别率。证明此方法在敏感波段及全波段都能有效辨别第三代杂交水稻繁殖系与不育系。参考文献:1 袁隆平.杂交水稻的育种战略设想J.杂交水稻,1 9 8 7,2(1):1-3.2 袁隆平.杂交水稻发展的战略J.杂交水稻,2 0 1 8,3 3(5):1-2.3 李雅礼,唐华园,黄群策,等.第三代杂交水稻研

19、究与实践J/O L.分子植物育种:1-1 72 0 2 2-1 1-1 7.h t t p:/k n s.c n k i.n e t/k c m s/d e t a i l/4 6.1 0 6 8.s.2 0 2 1 0 8 2 5.0 9 3 6.0 0 4.h t m l.4 周在为,李莉,李雅礼,等.细胞工程在水稻雄性不育系育种上的应用J.杂交水稻,2 0 1 0,2 5(4):5-8.5 邝翡婷,袁定阳,李莉,等.一种载体构建的新方法:重组融合P C R法J.基因组学与应用生物学,2 0 1 2,3 1(6):6 3 4-6 3 9.6 李新奇,黄群策.第3代杂交水稻育种技术策略探讨J

20、.杂交水稻,2 0 2 0,3 5(1):1-5.7 雷永群,宋书锋,李新奇.水稻杂种优势利用技术的发展J.杂交水稻,2 0 1 7,3 2(3):1-4,9.8 赵海燕,郭波莉,魏益民,等.近红外光谱对小麦产地来源的判别分析J.中国农业科学,2 0 1 1,4 4(7):1 4 5 1-1 4 5 6.9 朱丽伟,严金欣,黄娟,等.近红外光谱和人工神经网络的金苦荞氨基酸快速测定J.光谱学与光谱分析,2 0 2 2,4 2(1):4 9-5 5.1 0 朱丽伟,马文广,胡晋,等.近红外光谱技术检测种子质量的应用研究进展J.光谱学与光谱分析,2 0 1 5,3 5(2):3 4 6-3 4 9.

21、1 1 关二旗,崔贵金,卞科,等.基于近红外光谱特征的赤霉病小麦籽粒S I MC A识别模型构建研究J.中国粮油学报,2 0 1 6,3 1(1 1):1 2 4-1 2 9.1 2 曲歌,陈争光,王雪.基于近红外光谱与S I MC A和P L S-D A的水稻品种鉴别J.作物杂志,2 0 1 8(2):1 6 6-1 7 0.参考文献著录规则及示例(一般图书)图书著录格式:序号 主要作者.书名.出版地:出版社,出版年:引用页码.1 黄顺祥,陈海平,刘峰,等.化学风险评估M.北京:气象出版社,2 0 1 7:8 6-9 0.2 周诗健,王存忠,俞卫平.英汉汉英大气科学词汇M.2版.北京:气象出版社,2 0 1 5:1 5 5-1 5 6.3J i c k e l l sTD,A nZS.气候变化M.董文杰,译.北京:气象出版社,2 0 1 5:2 4 5-2 5 6.841严金欣 等:近红外光谱技术和S I MC A的第三代杂交水稻不育系快速鉴别 种 子 第4 2卷 第6期

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