研究目的
研究使用定制的紫外-可见-近红外光谱系统（UV-Vis-NIR）按黄曲霉毒素水平对单粒玉米进行分类的潜力。
研究成果
定制的紫外-可见-近红外光谱系统在玉米单粒运动状态下按黄曲霉毒素水平分类方面展现出显著潜力。随机森林模型实现了高灵敏度和特异性，其性能优于以往针对运动中玉米粒的模型，与针对静止玉米粒的模型相当。
研究不足
该研究聚焦于特定玉米品种的人工接种籽粒，这可能限制结果的普适性。该模型假阴性率较高，表明其倾向于将受污染的籽粒误判为健康籽粒。
1：实验设计与方法选择：
采用定制的紫外-可见-近红外光谱系统对运动中的单粒玉米进行扫描，采集304纳米至1086纳米波段的反射光谱与荧光光谱。
2：样本选择与数据来源：
选取接种产黄曲霉毒素黄曲霉菌的玉米穗单粒（240粒）与未接种玉米穗单粒（240粒）。
3：实验设备与材料清单：
定制紫外-可见-近红外光谱系统、黄曲霉毒素检测ELISA试剂盒、用于研磨籽粒的珠磨仪。
4：实验流程与操作步骤：
对籽粒进行扫描、研磨，并通过ELISA测定黄曲霉毒素浓度?；?0%籽粒样本训练随机森林模型，剩余20%用于测试。
5：数据分析方法：
采用随机森林算法进行分类，分析灵敏度、特异性及特征重要性。
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Mini-BeadBeater 96
BioSpec Products, Inc.
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Control Development, Inc.
Capturing reflectance and fluorescence spectra from 304 to 1,086 nm from single kernels in motion.
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