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    人工老化水稻種子的紅外光譜研究

    2021-02-27 06:24:26李姝潔鄧子昂歐全宏時有明
    種子 2021年1期
    關(guān)鍵詞:傅里葉二階導(dǎo)數(shù)

    劉 杰,劉 剛,李姝潔,鄧子昂,歐全宏,時有明

    (1.云南師范大學(xué)物理與電子信息學(xué)院,昆明 650500;2.曲靖師范學(xué)院物理與電子工程學(xué)院,云南 曲靖 655011)

    水稻是人類最重要的糧食作物。水稻種子在貯存過程中伴隨著老化的發(fā)生,理化性質(zhì)也會發(fā)生很大的變化[1]。種子老化會引起種子體內(nèi)貯藏物質(zhì)下降,有毒物質(zhì)累積,細(xì)胞結(jié)構(gòu)破壞,生理代謝紊亂[2],從而導(dǎo)致發(fā)芽延遲,發(fā)芽率降低和種子活力顯著喪失,嚴(yán)重影響種子生產(chǎn)和食品安全[3]。因此,檢測水稻種子的老化程度,對水稻種子的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及食品安全具有重要意義。

    傳統(tǒng)種子老化檢測方法是依據(jù)氣味、色澤等指標(biāo)進(jìn)行評判,具有一定的主觀性;常規(guī)方法包括標(biāo)準(zhǔn)發(fā)芽試驗、電導(dǎo)率試驗、幼苗生長試驗、低溫發(fā)芽試驗和四唑染色測定等,不僅耗時且具有破壞性,并需要一定的訓(xùn)練經(jīng)驗[5]。新型檢測技術(shù)中,Yan等[5]基于氣相色譜串聯(lián)質(zhì)譜法探索自然儲存條件下兩種雜交水稻種子之間的代謝組差異,對種子貯存性進(jìn)一步了解。高艷琪等[6]基于近紅外光譜和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立檢測模型,可對老化水稻種子達(dá)到準(zhǔn)確檢測。吳小芬等[7]基于兩種老化的水稻種子,利用高光譜成像和化學(xué)計量學(xué)方法檢測種子的活力。Fang等[8]利用紅外熱成像技術(shù)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立模型,檢測老化水稻種子的發(fā)芽率。李歡歡等[9]采用光聲光譜技術(shù)結(jié)合LS-SVR建立模型對稻種活力進(jìn)行較好預(yù)測精度的測定。Hassan等[10]利用基于氣態(tài)傳感的電子鼻技術(shù)追蹤香稻米和非香稻米存儲過程中香氣的變化,對水稻種子的老化過程進(jìn)行評估。這些無損技術(shù)在應(yīng)用過程中都存在一定的缺點,如近紅外光譜技術(shù)(NIR)和高光譜成像(HIS)或多光譜成像(MSI)的缺點是每種樣品都需要一個新的校準(zhǔn)模型,校準(zhǔn)模型需要收集大量數(shù)據(jù)集,預(yù)測精度取決于多種外界因素;光聲光譜技術(shù)操作比較復(fù)雜,需要專門的訓(xùn)練經(jīng)驗;氣相色譜串聯(lián)質(zhì)譜法的預(yù)處理復(fù)雜且價格高昂;電子鼻技術(shù)需要重復(fù)建模,工作量較大;紅外熱成像(IRT)在種子質(zhì)量評估中應(yīng)用成本高,檢測效率低等[5]。

    FT-IR是一種快速無損的技術(shù),具有從宏觀上識別整個復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)勢[11]。SD-IR用來提高光譜的分辨率[12],利用二維相關(guān)紅外光譜(2 D-IR)通過溫度微擾對各組分基團(tuán)分子的振動行為進(jìn)行分析[13]。紅外光譜技術(shù)已用于農(nóng)作物種子檢測[14]。Genkawa等[15]利用傅里葉變換紅外光譜(FTIR)結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)光譜并基于二階導(dǎo)數(shù)建立回歸曲線,計算水稻儲存過程的游離脂肪酸的變化。Wu等[16]基于傅里葉變換紅外光聲光譜法(FTIR-PAS)記錄水稻葉片的光譜,有效診斷水稻氮素營養(yǎng)狀況。Priyanka等[17]利用ATR-FTIR光譜法對水稻種子中的官能團(tuán)進(jìn)行檢測,基于激光燒蝕-電感耦合等離子體質(zhì)譜法(LA-ICP-MS)定量測定水稻種子橫截面中Zn、As、Cd、Pb和Sb等元素在空間水平上的分布。楊衛(wèi)梅等[14]利用傅里葉變換紅外光譜結(jié)合二維相關(guān)紅外光譜快速有效的對自然老化下的谷類種子進(jìn)行區(qū)分。

    本研究采用高溫高濕法對楚粳29號和楚粳40號水稻種子進(jìn)行人工加速老化處理,利用傅里葉變換紅外光譜(FT-IR)、二階導(dǎo)數(shù)紅外光譜(SD-IR)結(jié)合二維相關(guān)紅外光譜(2 D-IR) 研究人工老化水稻種子,以期建立一種有效、快速檢測水稻種子老化的方法。

    1 材料與方法

    1.1 儀器和參數(shù)

    美國Perkins Elmer公司生產(chǎn)配備DTGS探測器的Frontier型傅里葉變換換紅外光譜儀,測定范圍4 000~400 cm-1,掃描次數(shù)16,分辨率為4 cm-1。Eurotherm公司生產(chǎn)的SYD-TC-01型溫度控制儀,在50~120 ℃范圍內(nèi)每隔10 ℃采集一次光譜。

    1.2 樣品制備

    供試水稻種子為2019年收獲的楚粳29號和楚粳40號,挑選顆粒飽滿、無霉變、大小形狀基本相同的種子。設(shè)置LS-150 S種子老化箱的溫度為45 ℃,濕度為95%,將每個品種種子隨機分成5組,放入老化箱內(nèi)。分別在老化2 d、4 d、6 d、8 d、10 d各取出一組水稻種子,得到未老化、老化2 d、4 d、6 d、8 d、10 d等6組試驗水稻種子樣品。老化處理后的水稻種子放置于室溫下晾曬,曬干后放入密封袋冷藏備用。

    1.3 紅外光譜采集

    將人工老化水稻樣品和溴化鉀分別研磨成細(xì)粉,以一定的比例混合,研磨均勻后進(jìn)行壓片測量,扣除溴化鉀背景。

    光譜采集使用Spectum 10軟件,對原始IR光譜進(jìn)行13點平滑后獲得SD-IR光譜。使用由清華大學(xué)化學(xué)系編程的2 D-IR相關(guān)分析軟件,對在50~120 ℃每隔10 ℃采集得到的動態(tài)光譜進(jìn)行處理,獲得2 D-IR光譜。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 傅里葉變換紅外光譜分析

    圖1和圖2為人工老化楚粳29號和楚粳40號水稻種子的傅里葉變換紅外光譜。從圖中可知,人工老化楚粳29號水稻種子的傅里葉變換紅外光譜整體相似;人工老化楚粳40號水稻種子的傅里葉變換紅外光譜整體相似;兩種水稻種子在老化過程中的傅里葉變換紅外光譜整體相似。表1是人工老化楚粳29號和楚粳40號水稻種子在傅里葉變換紅外光譜中出現(xiàn)的特征峰,由表可知水稻種子在人工老化過程中吸收峰沒有明顯差異。因此,對人工老化水稻種子的研究,需進(jìn)一步的分析。

    表1 水稻種子的傅里葉變換紅外光譜吸收峰Table 1 Absorption peaks of rice seeds by Fourier transform infrared spectroscopy

    2.2 二階導(dǎo)數(shù)紅外光譜分析

    老化水稻種子原始紅外光譜差異不大,而導(dǎo)數(shù)光譜具有更高的分辨率,能夠顯示更多的分子信息。選用Savitsky-Golay方法,對老化水稻種子樣品的紅外光譜進(jìn)行二階導(dǎo)數(shù)處理。

    圖3是人工老化楚粳29號水稻種子在1 800~800 cm-1范圍內(nèi)的二階導(dǎo)數(shù)紅外光譜。水稻種子在1 745 cm-1附近的吸收峰強度隨老化程度增加呈增強的趨勢,在老化4 d和老化6 d時出現(xiàn)一定下降,在老化10 d時增至最強。在1 658 cm-1附近的吸收峰強度呈先增強后減弱的趨勢,在老化6 d增至最強,老化10 d的強度最弱。在1 548 cm-1附近的吸收峰強度呈減弱趨勢,在老化2 d時出現(xiàn)一定增強。在1 209 cm-1附近的吸收峰強度呈減弱的趨勢,在老化4 d時出現(xiàn)一定增強,老化4~10 d呈連續(xù)下降趨勢。人工老化水稻種子在1 466、1 379 cm-1附近的吸收峰隨著老化程度的增加呈增強趨勢。在1 417、1 338、1 109、922、861 cm-1附近的吸收峰強度隨著老化程度的增加呈先增強再減弱的趨勢。

    圖4為人工老化楚粳40號水稻種子在1 800~800 cm-1范圍內(nèi)的二階導(dǎo)數(shù)紅外光譜。人工老化楚粳40號水稻種子在1 657 cm-1附近的吸收峰強度呈先增強再減弱的趨勢,在老化4 d時增至最強,老化10 d時強度最弱。在1 305 cm-1附近的吸收峰強度隨著老化程度增加呈增強趨勢,在老化8 d時出現(xiàn)一定下降趨勢,老化10 d時吸收峰強度最強。1 339、1 020、986、861 cm-1附近吸收峰強度呈增強趨勢。1 209、1 122、1 109、922 cm-1范圍內(nèi)吸收峰強度隨老化程度的增加呈先減弱再增強的趨勢。1 379、1 082 cm-1附近吸收峰強度隨老化程度的增加呈先增強再減弱的趨勢。

    綜上所述,老化水稻種子在1 745 cm-1附近的吸收峰強度隨著老化程度的增加而增強,表明水稻種子中的脂類物質(zhì)在隨著老化程度的增加而增加;在1 548 cm-1附近吸收峰強度發(fā)生明顯的減弱,表明水稻種子中蛋白質(zhì)隨著老化過程的增加而減少;在1 209 cm-1附近的吸收峰強度在減小,表明水稻種子中的糖類物質(zhì)在隨著老化程度的增加而減少。

    2.3 二維相關(guān)紅外光譜分析

    二維相關(guān)紅外光譜(2 D-IR)受溫度擾動產(chǎn)生光譜強度的變化,獲得更多的動態(tài)結(jié)構(gòu)信息[12]。對楚粳29號和楚粳40號人工老化水稻種子進(jìn)行二維相關(guān)紅外處理,為水稻種子老化檢測提供依據(jù)。

    圖5是人工老化楚粳29號水稻種子在800~1 350 cm-1范圍內(nèi)的二維相關(guān)紅外光譜。未老化和老化水稻種子在800~1 350 cm-1范圍內(nèi)均出現(xiàn)6個強自動峰,分別出現(xiàn)在837、879、945、1 066、1 139、1 224 cm-1附近。未老化、老化2 d、老化4 d、老化8 d的最強峰出現(xiàn)在879 cm-1附近,老化6 d的在1 221 cm-1附近表現(xiàn)為最強峰,老化10 d的水稻種子的最強峰出現(xiàn)在879 cm-1和1 224 cm-1附近。未老化水稻種子在945 cm-1和1 139 cm-1處自動峰表現(xiàn)相同的強度;老化后水稻種子,水稻種子在1 139 cm-1附近的自動峰強度高于945 cm-1處。水稻種子在834、1 066、1 139 cm-1附近的自動峰,在老化6 d時處表現(xiàn)為最強,在老化4 d時表現(xiàn)為最弱。

    圖6為人工老化楚粳40號水稻種子在800~1 350 cm-1范圍內(nèi)的二維相關(guān)紅外光譜。未老化和老化楚粳40號水稻種子均出現(xiàn)了6個強自峰,分別出現(xiàn)在836、879、945、1 066、1 139、1 224 cm-1附近。未老化、老化2 d、老化10 d水稻種子的最強峰出現(xiàn)在879 cm-1處,老化4 d的最強峰出現(xiàn)在885 cm-1,老化6 d的最強峰出現(xiàn)在885 cm-1和1 223 cm-1附近,老化8 d最強峰出現(xiàn)在1 223 cm-1處。未老化水稻種子在945、1 066 cm-1處自動峰表現(xiàn)相同的強度;老化4 d和老化10 d水稻種子在945 cm-1附近的自動峰強度高于1 066 cm-1處;老化2 d,老化6 d及老化8 d水稻種子在945 cm-1附近自動峰強度弱于1 066 cm-1處。1 066 cm-1和1 137 cm-1處的自動峰在未老化水稻種子處表現(xiàn)最弱,在老化8 d處表現(xiàn)最強。

    3 結(jié) 論

    利用傅里葉變換紅外光譜、二階導(dǎo)數(shù)紅外光譜和二維相關(guān)紅外光譜研究人工老化的兩種水稻種子。結(jié)果表明,在原始光譜中,人工老化水稻種子的光譜整體相似;兩種水稻種子老化過程的原始光譜整體相似。二階導(dǎo)數(shù)紅外光譜分析顯示,老化水稻種子吸收峰的位置和強度表現(xiàn)出差異;兩種老化水稻種子光譜顯示出差異,在楚粳29號水稻種子中,老化水稻種子吸收峰差異表現(xiàn)較為明顯,在楚粳40號水稻種子中吸收峰差異表現(xiàn)較為復(fù)雜。在800~1 350 cm-1范圍內(nèi)對老化水稻種子進(jìn)行二維相關(guān)分析,未老化和老化水稻種子的差異較為明顯,老化后水稻種子的自動峰強度表現(xiàn)出差異,最強峰的位置和強度發(fā)生改變;兩種水稻中在自動峰強度變化表現(xiàn)出差異,楚粳29號水稻種子在老化10 d處變化較為明顯,楚粳40號水稻種子在老化6 d處變化較為明顯。結(jié)果表明,紅外光譜法可以快速、有效地區(qū)分不同老化程度的水稻種子,可以對不同品種的老化水稻種子進(jìn)行一定的區(qū)分。但是,對不同品種水稻種子差異變化,還有待更進(jìn)一步的研究。

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