研究目的
利用3年间种植的多种象草种质资源建立近红外光谱（NIRS）校准模型，通过生化技术预测纤维组分及乙醇转化效率，从而快速筛选用于遗传改良的植物材料。
研究成果
开发的近红外光谱（NIRS）校准模型能准确估算象草的组分特性和乙醇产量，从而实现遗传改良的快速低成本筛选。这将有助于培育乙醇产量更高的象草品种。
研究不足
该研究聚焦于特定的一组象草种质资源，可能无法代表全部遗传多样性。木糖的近红外光谱（NIRS）校准效果不如其他成分理想。
基于遗传变异象草（Pennisetum purpureum Schum.）乙醇转化相关性状近红外反射光谱（NIRS）校准方法的开发
DOI：10.1007/s12155-018-9946-8
期刊：BioEnergy Research
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
象草（Pennisetum purpureum Schum.）是美国及全球半热带地区生物基产品和生物燃料的最高产原料之一。我们从佐治亚州蒂夫顿的种质资源圃中选取了30份遗传多样性丰富的象草种质，分析其纤维、灰分、氮（N）浓度及生物化学转化乙醇的能力。通过分离叶片与茎秆并与湿化学分析相关联，基于这些材料建立了近红外反射光谱（NIRS）校准模型，用于预测乙醇产量、木聚糖、氮浓度和灰分含量。从高叶茎消化率的矮秆材料到更高产的长秆象草品种，材料的广泛遗传多样性使得体外干物质消化率（r2=0.93）、中性洗涤纤维（r2=0.83）、酸性洗涤纤维（r2=0.95）、乙醇（r2=0.90）、氮（r2=0.99）和灰分（r2=0.98）的预测结果均呈现高度相关性。该信息将有助于行业或遗传学家更快速地评估象草生物质利用价值。
作者：
William F. Anderson，Bruce S. Dien，Steven D. Masterson，Robert B. Mitchell
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