基于近红外光谱技术建立火炬松针叶表儿茶素含量的预测模型

作者：李赛楠; 吕欣欣; 林熙; 冯志恒; 毛积鹏; 黄少伟; 刘天颐^*

来源：分子植物育种, 2023, 21(11): 3761-3770.

DOI：10.13271/j.mpb.021.003761

• 火炬松
• 表儿茶素
• 近红外光谱技术
• 偏最小二乘法

表儿茶素是松针提取物中黄酮类成分的一种，具有较强的抗氧化和清除自由基能力，为了建立一种快速、高效测定火炬松(Pinus taeda L.)针叶表儿茶素(L-Epicatechin)含量的近红外光谱预测模型，使用近红外光谱分析仪在950～1 650 nm的光谱范围内，采集了106个火炬松松针样本的光谱数据，结合液相色谱质谱联用仪对松针中表儿茶素含量的测定结果，采用偏最小二乘法(PLS)，建立火炬松针叶表儿茶素的近红外光谱预测模型。结果表明，多元散射校正(MSC)+一阶导数(FD)+滤波拟合(S-G)为最佳光谱预处理方法，当主成分数为15时，表儿茶素含量预测模型可达到最优，其校正相关系数RC=0.973 9，校正均方根误差(RMSEC)=1.198 1，交互验证集相关系数RV=0.804 5，交互验证集均方根误差RMSEV=3.184 8。外部验证集测定值和模型预测值之间具有极显著的相关性(R=0.813 6)，预测均方根误差RMSEP=3.629 9。模型RC和RV均最大，RMSEC和RMSEV均较低，说明所建立模型的预测性能较好。预测值与测量值具有高度正相关，模型的预测准确度较高，可以满足对火炬松针叶表儿茶素含量进行快速预测的要求。

• 单位
  华南农业大学; 广东省森林植物种质创新与利用重点实验室