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基于仿生模式識(shí)別和近紅外光譜的轉(zhuǎn)基因小麥快速鑒別方法

發(fā)布時(shí)間:2016-08-05 14:05

  本文關(guān)鍵詞:基于仿生模式識(shí)別和近紅外光譜的轉(zhuǎn)基因小麥快速鑒別方法,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


第30卷,第4期2。010年4月

光譜學(xué)與光譜分析

Spectroscopyand

SpectralAnalysis

V01.30.No.4,pp924—928

April,2010

基于仿生模式識(shí)別和近紅外光譜的轉(zhuǎn)基因小麥快速鑒別方法

翟亞鋒1,蘇謙2,,鄔文錦2,何震天3,張宗英3,安家爽1,董槿1,

鄧新1,韓成貴1,于嘉林1,李大偉1,陳秀蘭3,安冬2。

1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)生物學(xué)院,北京100193

2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,北京1000833.江蘇里下河地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所,江蘇揚(yáng)州

225002

摘要提出了一種采用近紅外光譜快速鑒別轉(zhuǎn)基因小麥種子的方法,對(duì)不同品種的9個(gè)轉(zhuǎn)基因小麥樣品種子分別建立了鑒別模型。對(duì)9個(gè)小麥樣品共225個(gè)樣本,通過(guò)近紅外光譜儀掃描獲得從4

000

12000

em_’波段范圍的光譜數(shù)據(jù)。為了消除噪聲,對(duì)原始數(shù)據(jù)先進(jìn)行了歸一化預(yù)處理;然后使用主成分分析(PCA)方法得到能反映小麥種子97.28%光譜信息的前10個(gè)主成分,提高了數(shù)據(jù)處理效率;最后利用仿生模式識(shí)別(biomimetic

pattern

recognition,BPR)方法建立小麥品種的鑒別模型。對(duì)于每個(gè)樣品中的25個(gè)樣

本,隨機(jī)挑選15個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本,其余10個(gè)樣本作為第一測(cè)試集,其他品種共200個(gè)樣本作為第二測(cè)試集。在對(duì)第二測(cè)試集平均正確拒識(shí)率達(dá)到96.7%的情況下,對(duì)第一測(cè)試集中的樣本取得了95.6%的平均

正確識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較高的鑒別準(zhǔn)確度,可以作為一種快速無(wú)損的轉(zhuǎn)基因小麥種子鑒別

方法。

關(guān)鍵詞近紅外光譜;仿生模式識(shí)別;轉(zhuǎn)基因小麥;品種鑒別

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2010)04—0924—05

中圖分類(lèi)號(hào):0657.3

經(jīng)相當(dāng)廣泛睜5。,其中有很多用于轉(zhuǎn)基因作物的鑒別的報(bào)道。

引言

小麥?zhǔn)俏覈?guó)重要的農(nóng)作物之一,近年來(lái),隨著植物轉(zhuǎn)基

芮玉奎等報(bào)道了近紅外光譜在轉(zhuǎn)基因玉米檢測(cè)識(shí)別中的應(yīng)用和近紅外光譜技術(shù)在檢測(cè)轉(zhuǎn)基因油菜籽中芥酸和硫甙上的應(yīng)用,謝麗娟等[4j報(bào)道了利用可見(jiàn)/近紅外光譜分析技術(shù)鑒別轉(zhuǎn)基因番茄葉等。在轉(zhuǎn)基因小麥鑒別上的應(yīng)用還未見(jiàn)報(bào)道,所以將其用于轉(zhuǎn)基因小麥鑒別具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

本文采用了一種基于仿生模式識(shí)別(B王)R)的轉(zhuǎn)基因小麥品種快速鑒別方法,首先對(duì)原始光譜進(jìn)行矢量歸一化處理,然后使用主成分分析(PCA)提取光譜特征信息,最后利用仿生模式識(shí)別方法建立種子鑒別模型。本文應(yīng)用該方法對(duì)9個(gè)小麥樣品建立了種子鑒別模型,各鑒別模型對(duì)本樣品種子的正確識(shí)別率較高且能有效拒識(shí)非本品種種子,在平均正確拒識(shí)率為96.7%的情況下,平均正確識(shí)別率可達(dá)95.6%。

因技術(shù)的普及以及轉(zhuǎn)基因農(nóng)作物的推廣,針對(duì)轉(zhuǎn)基因作物檢測(cè)和安全評(píng)價(jià)方法研究日益得到廣泛蘑視。國(guó)內(nèi)外通常使用PCR等分子鑒定手段進(jìn)行轉(zhuǎn)基因作物的檢測(cè),這砦手段有靈敏、高效的特點(diǎn),能準(zhǔn)確對(duì)被測(cè)樣品中的轉(zhuǎn)基網(wǎng)成分進(jìn)行鑒定。但此類(lèi)方法在實(shí)際應(yīng)用中,不能方便地區(qū)分待測(cè)樣本中轉(zhuǎn)基因成分的來(lái)源,例如非轉(zhuǎn)基岡小麥中混雜有某種轉(zhuǎn)基因小麥。故而,在針對(duì)轉(zhuǎn)基因作物進(jìn)行檢測(cè)以及安全評(píng)價(jià)時(shí),需要開(kāi)發(fā)新的檢測(cè)手段作為補(bǔ)充。

近紅外光譜區(qū)介于可見(jiàn)光譜區(qū)與中紅外光譜區(qū)之間,波長(zhǎng)范圍為780~2

500

ntn。通過(guò)近紅外光譜,可以得到樣品

中所有有機(jī)分子含氫基團(tuán)的特征信息。近紅外光譜對(duì)物質(zhì)的穿透能力較強(qiáng),不需要對(duì)樣品做任何預(yù)處理;近紅外光譜還具有不會(huì)對(duì)人體造成傷害、不會(huì)對(duì)環(huán)境造成任何污染以及快速、高效的特點(diǎn)【l’2]。目前近紅外光譜在農(nóng)產(chǎn)品中的應(yīng)用已

收稿日期:2009-06—02。修訂日期:2009-09-06

1材料與方法

1.1儀器設(shè)備

實(shí)驗(yàn)使用德國(guó)BRUKER公司的VECTOR22/N傅里葉

基金項(xiàng)目:國(guó)家(863計(jì)劃)重大項(xiàng)目(2006AAIOA213)和轉(zhuǎn)基因?qū)m?xiàng)(2008zx08002-001)資助作者簡(jiǎn)介:翟亞鋒,1978年生。中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)生物學(xué)院講師

e-mail:zhaiyafeng(鴦gmail.c'om

*通訊聯(lián)系人e-mail:andong(勇semi.戤al

基于仿生模式識(shí)別和近紅外光譜的轉(zhuǎn)基因小麥快速鑒別方法


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本文編號(hào):85750

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