近期，技術(shù)生物所吳躍進(jìn)研究員課題組在作物單粒近紅外光譜檢測技術(shù)方面取得新進(jìn)展。相關(guān)工作已經(jīng)被光譜學(xué)期刊Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy接受在線發(fā)表。

　　單粒近紅外檢測技術(shù)（SKNIRS）是指在單粒作物水平上采用近紅外光譜技術(shù)檢測作物成分。該技術(shù)因為其快速、無損的優(yōu)點，有望應(yīng)用于育種行業(yè)，以提高作物育種效率、縮短育種周期。然而由于作物穎殼存在光譜吸收、單粒作物顆粒形態(tài)和成分分布不均勻、以及單粒水平的化學(xué)檢驗方法精度低的缺點，影響到SKNIRS分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，限制了該技術(shù)在育種上的應(yīng)用。

　　為此，吳躍進(jìn)課題組科研人員提出了一種基于模型轉(zhuǎn)移的優(yōu)化方法的單粒近紅外檢測技術(shù)，并以單粒水稻的蛋白質(zhì)含量檢測為例探索了該方法的應(yīng)用。模型轉(zhuǎn)移通常常應(yīng)用于不同儀器間的光譜校正，在該研究中被創(chuàng)新地應(yīng)用于解決單粒檢測問題。課題組通過一種模型轉(zhuǎn)移算法——光譜空間轉(zhuǎn)換（SST），將單粒水稻光譜轉(zhuǎn)移成單粒糙米、米粉的光譜形態(tài)，并使用單粒糙米、米粉模型進(jìn)行預(yù)測。經(jīng)過SST算法轉(zhuǎn)移后的光譜和真實光譜形態(tài)相似，預(yù)測結(jié)果和轉(zhuǎn)移之前接近甚至更好。因而在單粒作物的近紅外光譜分析時遇到的困難，有望通過該方法轉(zhuǎn)移成該作物其他形態(tài)的光譜來克服。該方法豐富了單粒作物光譜檢測手段，有望在更多的單粒作物的成分檢測上獲得推廣應(yīng)用。

　　該工作得到中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項、國家自然科學(xué)基金等項目的支持。

　　文章鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386142519304792

　　采用SST算法可以使水稻三種形態(tài)（單粒水稻、單粒糙米、米粉）的近紅外漫透射光譜相互轉(zhuǎn)移