含油量对提高菜油产量有十分重要的意义, 传统的高含油油菜新材料筛选方法工作量大, 耗时长。为找出一种快速诊断高含油油菜育种材料的新方法, 本研究以3组不同含油量的9个甘蓝型油菜为材料, 测定其不同生育期的高光谱反射率与叶绿素含量, 分析其内在关联。研究发现, 油菜高光谱反射率在可见光波段呈现出“两峰三谷”特性, 幼苗期含油量越高则高光谱反射率越低。叶绿素a含量是导致总叶绿素含量差异的主要原因。在490 nm和670 nm处, 幼苗期光谱反射率和叶绿素含量负相关, 相关系数分别为-0898和-0783；叶绿素和含油量显著正相关, 相关系数达到0962；490、560、670 nm反射率和含油量之间呈负相关, 相关系数分别为-0949、-0962和-0937。该结果表明, 油菜幼苗期光谱反射率可用于预测其含油量。本研究结果可用于高含油油菜育种材料早期筛选, 加快其育种进程, 促进新品种选育。但样本量偏少, 在后续研究中将进一步扩大样本量, 提高预测准确度。

为加快紫苏优质育种进程, 采用近红外光谱(NIRS)技术, 结合线性偏最小二乘法(PLS), 以250份全国范围内收集的紫苏资源为研究材料, 分别较好的建立其种子中含油量, 棕榈酸(C16∶0), 硬脂酸(C18∶0), 油酸(C18∶1), 亚油酸(C18∶2), a-亚麻酸(C18∶3)含量的六个近红外光谱校正模型。 结果显示, 六个模型的校正决定系数(RSQ1)分别为: 0.98, 0.91, 0.92, 0.92, 0.85, 0.93; 交叉验证决定系数(1-VR)分别为: 0.97, 0.89, 0.89, 0.91, 0.85和0.91; 外部验证相关系数(RSQ)分别为: 0.98, 0.91, 0.89, 0.90, 0.80和0.89, 且定标标准误差(SEC)分别为0.99, 0.21, 0.1, 0.94, 0.81, 0.92; 交叉验证标准误差(SECV)分别为1.16, 0.23, 0.11, 1.05, 0.92, 1.02和预测标准误差(SEP)分别为0.97, 0.21, 0.11, 1.12, 0.99, 1.14。 结果表明, 此六个校正模型质量均较高。 这些首次建立的快速无损的近红外分析模型, 可为紫苏资源开发提供指导, 对紫苏油分品质育种具有重要意义。

为了提高近红外模型的精确度与准确度, 需要定期地对原模型进行修正。常用的方法是在原模型中添加一些包含新信息的新样品, 因此, 样品的选择成为模型维护过程中的关键因素之一。以利用近红外光谱分析法测定油菜籽含油量为例, 向原模型中添加不同偏差的样品建立独立的近红外模型, 并设计相应的验证集对各模型的预测性能进行全面评价。结果表明: 不同偏差的样品对模型预测性能的改善效果有差异, 只有当新样品的偏差与原模型的预测偏差相匹配时, 添加的新样品才能更有效地对原模型进行修正。依据偏差选择样品的新思路为近红外模型的维护提供了一条有效地途径。