糙米蛋白质含量与矿质元素含量的相关分析及NIRS模型的建立

利用162份水稻种质，采用原子吸收分光光度法（Atomicabsorptionspectrophotometry，AAS）等方法测定P、K、Mg、Ca、Fe、Zn、Cu和Mn等8种矿质元素和蛋白质含量，对糙米蛋白质与矿质元素、矿质元素间进行相关分析；并利用测定的蛋白质含量的化学值，采用偏最小二乘（Partialleastsquares，PLS）法建立糙米蛋白质预测的校正模型。结果表明，糙米矿质元素含量大小顺序为P>K>Mg>Ca>Zn>Fe>Cu>Mn，蛋白质与P、K、Cu和Mn等矿质元素极显著或显著正相关；通过比较光谱预处理方法在不同谱区的处理效果：采用一阶导数预处理、谱区为11995.7~7498.3cm-1和6102~4597.7cm-1建立校正模型的检验和预测效果最佳，糙米蛋白质的近红外测定值和化学测定值之间有较高的相关性，其校正决定系数为0.9289，外部验证决定系数为0.8991；筛选到小黑谷、小红米和紫糯米等高蛋白、富矿质营养的种质材料，可作为富营养稻米品种创新的亲本材料；通过利用蛋白质和矿质元素间的相关性，借助近红外分析技术（Near-infraredReflectanceSpectroscopy，NIRS）辅助测定蛋白质含量，并间接选择富矿质营养水稻种质，聚合高蛋白和富2种以上矿质元素，可能是水稻营养品质育种的一条有效途径。