蘋(píng)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(píng)果；引領(lǐng)消費時(shí)代數碼潮流的蘋(píng)果公司，logo是被咬了一口的蘋(píng)果~
對于這種大家經(jīng)常吃的香甜水果，追本溯源，是來(lái)自薔薇科蘋(píng)果屬的雜交水果。蘋(píng)果的祖先，是一種叫做“新疆野蘋(píng)果”的植物，生長(cháng)在我國新疆和中亞地區，后來(lái)伴隨人類(lèi)活動(dòng)擴散開(kāi)來(lái)，果農們也一代代與蘋(píng)果樹(shù)斗智斗勇，通過(guò)雜交等方式把他們調教的越來(lái)越美味。
現代農業(yè)，為滿(mǎn)足大家更多需求，蘋(píng)果的雜交育種依舊在進(jìn)行，人類(lèi)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)預測蘋(píng)果雜交后香氣的優(yōu)秀文章。
基于Resonon PIKA XC2高光譜成像預測蘋(píng)果雜交后代香氣
蘋(píng)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)養是蘋(píng)果最重要的品質(zhì)。一般來(lái)說(shuō)，香氣在蘋(píng)果風(fēng)味中發(fā)揮著(zhù)重要的作用。提高蘋(píng)果香氣是育種和篩選的目標。因此，構建蘋(píng)果香氣成分評估模型至關(guān)重要。高光譜成像技術(shù)（HSI）結合二維成像技術(shù)實(shí)現光譜全圖像信息獲取，因其快速、有效和無(wú)損特征而廣泛應用在農業(yè)、食品和化學(xué)領(lǐng)域。
基于此，在本文中，來(lái)自西北農林科技大學(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，Resonon Inc., Bozeman，MT，USA）建立了‘Honeycrisp’בMaodi’雜交后代的香氣成分預測模型，初步實(shí)現了蘋(píng)果成分的即時(shí)檢測，以提供理論基礎。
【結果】
高光譜圖像光譜預處理
酯（a）、醛（b）、酮（c）和乙醇（d）測量值和預測值散點(diǎn)圖。
酯（a）、醛（b）、酮（c）和乙醇（d）特征光譜帶分布。
【結論】
在育種中，雜交后代香氣成分的快速無(wú)損檢測可以簡(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(lèi)別預測方面表現良好，但在單個(gè)化學(xué)物質(zhì)預測方面表現不佳。在化學(xué)類(lèi)別的預測中，酒精的結果最可靠，其次是酯類(lèi)。分析化學(xué)基團的特征光譜，酯類(lèi)的特征光譜為413、493、512、551、592、600、721、727、729、733 nm，醇類(lèi)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。醛和酮的特征光譜數量相對較多，分別為20和19個(gè)。
在單個(gè)揮發(fā)性成分的預測中，大部分化學(xué)成分的預測效果較差，僅對環(huán)辛醇和2-十一烯醛預測結果基本可用。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。結果表明，高光譜技術(shù)可用于雜交后代芳香化學(xué)類(lèi)別和單個(gè)香氣成分檢測，但模型的穩定性和可靠性有待提高，為蘋(píng)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(píng)果香氣的自動(dòng)分級提供理論依據。
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