研究目的
利用二极管阵列近红外光谱仪和镜面杯，建立准确、快速、无损的近红外光谱（NIRS）校准模型，用于分析单粒油菜籽中的水分、油脂及脂肪酸含量。
研究成果
该研究利用二极管阵列近红外光谱仪和镜面杯，成功建立了单粒油菜籽水分和含油量的近红外光谱（NIRS）校准模型，实现了无需预干燥的快速无损筛选。但脂肪酸模型的准确性不足，表明未来研究需扩大组分变异范围并可能拓展波长范围。
研究不足
近红外光谱模型未能成功预测脂肪酸和硫苷含量，这是由于这些成分的变异有限、含量较低，以及仪器波长范围较窄（950-1650纳米）。单粒种子样品重量差异（2.1-4.3克）也影响了预测准确性，尤其是当重量小于3克时。
1：实验设计与方法选择：
本研究旨在为油菜籽成分建立近红外光谱（NIRS）校准模型。采用带镜面杯的二极管阵列NIRS仪器、多元预测模型（PLS、PCR）及多种预处理技术（均值中心化、导数法、标准正态变量变换）。
2：样本选择与数据来源：
从北达科他州五个地点采集2500份油菜样本以确保多样性?；诔煞志确植荚?，选取100份用于校准，30份用于验证，并额外使用30份单株样本进行进一步验证。
3：实验设备与材料清单：
DA7200近红外光谱仪、微镜?？椤⒕得姹?、重力对流烘箱、加速溶剂萃取装置（ASE 200）、气相色谱设备、咖啡研磨机、硅藻土、正己烷、聚酯薄膜袋。
4：0）、气相色谱设备、咖啡研磨机、硅藻土、正己烷、聚酯薄膜袋。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：在室温下使用带镜面杯的DA7200采集光谱，样本多次扫描取平均值。参考分析包括烘箱干燥测定水分、ASE提取油脂、气相色谱分析脂肪酸。校准模型通过GRAMS Suite软件结合不同预处理方法和回归算法构建。
5：数据分析方法：
通过验证集的R2、SEP、RPD值进行统计评估，计算参考方法的SEL以确保准确性。
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获取完整内容-
GRAMS Suite Software
v9.0
Thermo Fisher Scientific
Statistical software used for building and evaluating NIRS calibration models with various pre-processing and regression methods.
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DA7200 NIR Spectrometer
DA7200
Perten Instruments
Used for collecting near-infrared spectra of canola seed samples in the wavelength range of 950-1650 nm.
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Micro Mirror Module
Micro Mirror Module
Perten Instruments
A mirrored cup used for scanning small seed samples, enhancing reflectance signal and restricting stray light.
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Accelerated Solvent Extraction Unit
ASE 200
Dionex Corp
Used for extracting oil from canola samples using n-hexane at high temperature and pressure.
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Gravity Convection Oven
Precision Scientific
Used for drying canola samples to determine moisture content at 103°C for 5 hours.
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Coffee Grinder
Used for grinding dried canola samples with diatomaceous earth for oil extraction.
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Gas Chromatography Equipment
Used for quantifying fatty acid composition of canola samples.
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