蘋果是一種常見(jiàn)而又神奇的水果。很多人學(xué)會(huì)的第一個(gè)英語(yǔ)單詞可能就是Apple；從樹(shù)上掉下來(lái)，砸到牛頓，啟發(fā)牛頓的也是蘋果；引領(lǐng)消費(fèi)時(shí)代數(shù)碼潮流的蘋果公司，logo是被咬了一口的蘋果~
對(duì)于這種大家經(jīng)常吃的香甜水果，追本溯源，是來(lái)自薔薇科蘋果屬的雜交水果。蘋果的祖先，是一種叫做“新疆野蘋果”的植物，生長(zhǎng)在我國(guó)新疆和中亞地區(qū)，后來(lái)伴隨人類活動(dòng)擴(kuò)散開(kāi)來(lái)，果農(nóng)們也一代代與蘋果樹(shù)斗智斗勇，通過(guò)雜交等方式把他們調(diào)教的越來(lái)越美味。
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，為滿足大家更多需求，蘋果的雜交育種依舊在進(jìn)行，人類學(xué)會(huì)了利用更先進(jìn)的技術(shù)，今天推薦大家了解一篇通過(guò)高光譜成像來(lái)預(yù)測(cè)蘋果雜交后香氣的優(yōu)秀文章。
基于Resonon PIKA XC2高光譜成像預(yù)測(cè)蘋果雜交后代香氣
蘋果是世界上最受歡迎且有價(jià)值的水果之一。質(zhì)地、風(fēng)味和營(yíng)養(yǎng)是蘋果最重要的品質(zhì)。一般來(lái)說(shuō)，香氣在蘋果風(fēng)味中發(fā)揮著重要的作用。提高蘋果香氣是育種和篩選的目標(biāo)。因此，構(gòu)建蘋果香氣成分評(píng)估模型至關(guān)重要。高光譜成像技術(shù)（HSI）結(jié)合二維成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)光譜全圖像信息獲取，因其快速、有效和無(wú)損特征而廣泛應(yīng)用在農(nóng)業(yè)、食品和化學(xué)領(lǐng)域。
基于此，在本文中，來(lái)自西北農(nóng)林科技大學(xué)園藝學(xué)院的研究人員利用高光譜成像（PIKA XC2 高光譜相機(jī)，Resonon Inc., Bozeman，MT，USA）建立了‘Honeycrisp’בMaodi’雜交后代的香氣成分預(yù)測(cè)模型，初步實(shí)現(xiàn)了蘋果成分的即時(shí)檢測(cè)，以提供理論基礎(chǔ)。
【結(jié)果】
高光譜圖像光譜預(yù)處理
酯（a）、醛（b）、酮（c）和乙醇（d）測(cè)量值和預(yù)測(cè)值散點(diǎn)圖。
酯（a）、醛（b）、酮（c）和乙醇（d）特征光譜帶分布。
【結(jié)論】
在育種中，雜交后代香氣成分的快速無(wú)損檢測(cè)可以簡(jiǎn)化篩選過(guò)程并有效降低成本。在本研究中，作者利用高光譜成像來(lái)評(píng)估‘Honeycrisp’ × ‘Maodi’雜交后代的香氣成分?；诠庾V的SNV-RF模型在化學(xué)類別預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)良好，但在單個(gè)化學(xué)物質(zhì)預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)不佳。在化學(xué)類別的預(yù)測(cè)中，酒精的結(jié)果最可靠，其次是酯類。分析化學(xué)基團(tuán)的特征光譜，酯類的特征光譜為413、493、512、551、592、600、721、727、729、733 nm，醇類的特征光譜為519、562、570、571、660、676、700、737、738 nm，均在可見(jiàn)光范圍內(nèi)。醛和酮的特征光譜數(shù)量相對(duì)較多，分別為20和19個(gè)。
在單個(gè)揮發(fā)性成分的預(yù)測(cè)中，大部分化學(xué)成分的預(yù)測(cè)效果較差，僅對(duì)環(huán)辛醇和2-十一烯醛預(yù)測(cè)結(jié)果基本可用。為了改進(jìn)本工作的方法研究，今后將考慮和實(shí)踐更多的雜交后代、建模方法和指標(biāo)。結(jié)果表明，高光譜技術(shù)可用于雜交后代芳香化學(xué)類別和單個(gè)香氣成分檢測(cè)，但模型的穩(wěn)定性和可靠性有待提高，為蘋果育種過(guò)程中香氣特征的初步篩選提供新選擇，為基于蘋果香氣的自動(dòng)分級(jí)提供理論依據(jù)。
請(qǐng)點(diǎn)擊下方鏈接，閱讀原文：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650316982&idx=1&sn=948b0c4b9eec0208d9ce1a8605772c80&chksm=bee18c498996055f861a20392a015d8fda8b2f72ad5ef18da8db803c73f6834dd08b01982ec8&token=967549128&lang=zh_CN#rd