【摘 要】
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目的 应用近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立转基因大豆的快速鉴别模型,并选择最优模型.方法 主成分分析(PCA)用于从光谱数据中提取相关特征并剔除异常样品
【机 构】
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中国疾病预防控制中心营养与健康所国家卫生健康委员会微量元素与营养重点实验室,北京 100050
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目的 应用近红外光谱(NIR)结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立转基因大豆的快速鉴别模型,并选择最优模型.方法 主成分分析(PCA)用于从光谱数据中提取相关特征并剔除异常样品.在试验中,94份样品用于构建模型,41份样品用作验证评估模型的效果.分别讨论样品形态(整粒和粉末)、波长范围和光谱预处理方法对所建模型判别正确率的影响.结果 粉末状大豆样品建模的效果好于整粒大豆样品.其中判定效果最好的模型,整粒大豆在9 403～5 438 cm-1范围内,采用二阶导数(2nd)处理光谱,模型的校正集和验证集的判定正确率均为100.00％;粉末状大豆在7 505～4 597 cm-1范围内,采用矢量归一化+一阶导数(SNV+ 1st)处理光谱,模型的校正集和验证集的判定正确率也均为100.00％.结论 通过选择样品形态、波长范围和光谱预处理方法可以优化鉴别模型,提高近红外判别模型的鉴别正确率.
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