Detection of polysaccharide content in Pleurotus eryngii based on spectral and image information
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摘要:目的
利用高光谱成像技术实现杏鲍菇Pleurotus eryngii多糖含量的快速无损检测。
方法利用高光谱图像采集系统获取350~1 021 nm波长范围内的杏鲍菇高光谱图像,同时利用苯酚–硫酸法测定对应样本的多糖含量。通过波段运算和阈值分割构建掩膜图像,使样本与背景相分离。采用主成分分析(PCA)处理原始高光谱图像,获得代表原始图像99%信息的2个主成分图像(PC1、PC2),然后利用连续投影算法(SPA)选出554.4、772.8、811.4、819.1、855.6、986.3和1 019.5 nm 7个特征波长及对应的光谱特征,分别提取7个特征波长图像和2个主成分图像的纹理与颜色特征,最后利用偏最小二乘回归(PLSR)建立杏鲍菇样本基于不同图像特征与多糖含量之间的关系模型。
结果从校正集决定系数(Rc2)来看,基于特征光谱+特征波长图像特征+主成分图像特征的模型效果最好,Rc2=0.954,RMSEc=0.341;从预测集决定系数Rp2来看,基于特征光谱+特征波长图像特征的模型效果最好,Rp2=0.868,RMSEP=0.539。
结论该研究结果可为杏鲍菇多糖含量的快速、无损检测提供一定的参考。
Abstract:ObjectiveTo quickly and non-destructively detect polysaccharide content in Pleurotus eryngii using hyperspectral imaging technology.
MethodHyperspectral images of P. eryngii in the visible and near infrared (390-1050 nm) regions were acquired using the hyperspectral imaging system. Polysaccharide contents in corresponding P. eryngii samples were measured by phenol sulfuric acid method. The binary mask image was constructed by the method of band operation and threshold segmentation to separate the sample area from the background area. Principal component analysis (PCA) was used to process the original hyperspectral images, and two principal component images (PC1, PC2) representing 99% information of the original image were obtained. Seven characteristic wavelengths of 554.4, 772.8, 811.4, 819.1, 855.6, 986.3, and 1 019.5 nm were selected using the successive projection algorithm (SPA). Texture and color data were extracted from two principal component images and seven characteristic wavelength images, and spectral data were also extracted from seven characteristic wavelength images. Using partial least squares regression (PLSR) models were established based on the correlations of different image features and polysaccharide contents in P. eryngii samples
ResultAccording to the determination coefficient of the calibration set (Rc2), the best model is the one based on characteristic spectra, characteristic wavelength images and principal component images with Rc2=0.954 and RMSEC=0.341. According to the determination coefficient of the prediction set (Rp2), the best model is the one based on characteristic spectra and characteristic wavelength images with Rp2=0.868 and RMSEP=0.539.
ConclusionThis study provides references for fast and non-destructive detection of polysaccharide content in Pleurotus eryngii.
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果胶是高等植物植物细胞壁的重要组成部分,它主要存在于初生壁和中间层中,次生壁及其他结构中也含有少量的果胶[1-2]。植物细胞壁中的果胶主要包括四种类型:同聚半乳糖醛酸(Homo- galacturonan,HG)、鼠李糖半乳糖醛酸I(Rhamno- galacturonan I,RG-I)、鼠李糖半乳糖醛酸II(Rhamno- galacturonan II,RG-II)以及木聚糖(Xylo gal- acturonan,XGA)等(图1A)[3-4],其中HG和RG-I分别约占总果胶含量的65%和20%~35%,RG-II和XGA含量均约为10%[2, 5]。
果胶的代谢过程涉及多种酶类,其中果胶裂解酶(Pectate lyase,PL,EC 4.2.2.2)是一类能够通过β−反式消除作用催化降解位于果胶平滑区去甲酯化HG的α−1,4−糖苷键,在非还原性末端产生含有不饱和半乳糖醛酸残基的寡聚糖(图1B)[3, 6]。酶活性动力学测定显示,PL活性需要Ca2+、Mg2+或Mn2+等二价阳离子的参与,但对酚类化合物、硫醇、还原剂、碘酸盐和N−溴代琥珀酰亚胺的抑制作用比较敏感[7-10]。
PL的活性最早是在病原微生物中检测到的。研究显示,病原微生物通过分泌PL降解植物细胞壁以利于其入侵感染,但这一过程也会激发植物的免疫反应[11]。PL被广泛用于工业生产上,如葡萄酒和果汁的萃取与纯化、棉麻纤维的脱胶与精炼、以及果胶废水的处理等方面[4, 6]。高等植物中果胶裂解酶基因PL(又称Pectate lyase like,PLL或PEL)最先是在番茄花粉中克隆得到的,随后陆续在其他植物中也鉴定到PL基因[6, 12]。蛋白质多序列比对分析显示,植物PL蛋白均具有一个保守Pec_Lyase_C结构域,部分PL蛋白具有一个信号肽和一个位于N端的Pec_Lyase_N结构域[13-17]。
1. 植物PL家族的分布及表达
随着多种植物全基因组测序的完成,不同植物的PL基因家族成员也得到广泛的鉴定,且这些基因呈现出多样化的表达模式。双子叶植物水稻Oryza sativa基因组上预测有12个OsPLL基因;只有OsPLL1、OsPLL3、OsPLL4和OsPLL12这4个基因在茎、叶鞘和小穗中检测到有表达,且在花粉发育的各个时期均有表达[14]。
单子叶植物拟南芥Arabidopsis thaliana中有26个AtPLL基因,所有AtPLL基因均在花器官中表达且大多数基因在花器官中的表达量高于其他组织,AtPLL3、AtPLL7和AtPLL4只在花器官中表达但不在花粉中表达,10个AtPLL基因在根、茎、叶和花中均有表达;启动子表达分析显示,大多数的AtPLL基因主要在花器官和种子的离层区、果实的开裂区等细胞分离的局部区域表达,少部分在花柱和侧根发生时的内皮层、皮质层等促进分离的细胞类型中表达[15, 18]。芜菁Brassica rapa中有46个BrPLL基因,其中26个BrPLL基因在所有组织器官中均表达,41个BrPLL基因在花器官中表达且有11个BrPLL基因只在花器官中表达,3个BrPLL基因在茎、叶、花和角果中表达而在根部不表达,BrPLL12-1只在花和角果中表达[16]。杨树Populus trichocarpa基因组上存在30个PtPL1基因,大多数PtPL1基因在雌蕊、雄蕊、根、幼叶和木质部中高表达,6个PtPL1基因主要在根部和木质部中表达,6个PtPL1基因在茎部不同部位均呈现高水平表达,2个PtPL1基因主要在木质部中表达[17, 19]。番茄Solanum lycopersicum基因组存在22个SlPL基因,有7个SlPL基因在花器官中呈现高水平的表达[20]。3种不同棉花品种Gossypium raimondii、G. arboreum和G. hirsutum基因组上分别有53、42和83个PEL基因;有32个GhPEL基因主要在花器官尤其是雄蕊中表达,可能参与调控花器官的发育;在各个组织中均检测到表达的16个GhPEL基因中有7个主要在棉花纤维中表达,表明这些基因可能参与调控棉花纤维的发育;另外,有4个GhPEL基因主要在叶片中表达,13个GhPEL基因主要在营养生长和生殖生长的器官中表达,其表达量比棉纤维中的高;且经植物生长素(Indole-3-acetic acid,IAA)处理后,7个GhPEL基因明显上调表达,8个GhPEL基因的表达受到抑制,GhPEL67则呈现出先下调后上调的表达模式,表明生长素可能通过调控GhPEL基因参与生长发育途径[21]。
2. 植物PL的生物学功能
研究表明,植物PL具有多种生物学功能,主要参与植物的生长发育、花器官的发育、果实的成熟软化、与病原微生物的相互作用等不同的生理过程,同时也能够引起动植物的过敏性反应。
2.1 PL参与植物的生长发育
植物细胞的伸长能力受到细胞壁的限制,因而,植物细胞壁中果胶的代谢会影响细胞的松弛和扩张,从而影响植株的发育[22]。
拟南芥AtPLA1和AtPLA2在侧根发生时受到IAA诱导上调表达,表明其可能参与侧根形成;另外AtPLL1、AtPLL12、AtPLL13、AtPLL23和AtPLL26受到生长素的诱导表达,可能参与细胞伸长和分化[14, 23]。日本柳树Salix gilgiana的SgPEL1在植株中呈现组成型表达,主要在幼嫩叶片和茎中、以及在雄蕊的延伸花丝、雌蕊的分泌组织、花絮的木质部薄壁组织中表达;生长素Auxin可以快速诱导百日草Zinnia elegans导管组织Zepel的表达,且Zepel的表达与维管束和腋芽原基相关;表明这些PL基因可能参与细胞伸长与分化过程中细胞壁的重塑[24-25]。
拟南芥PMR6突变后导致植物细胞壁成分发生改变,并使植株的营养生长受到抑制;AtPL18或AtPL19突变后会使植株根部和叶片的生长受到抑制[26-27]。水稻的OsPSE1是第1个被发现与植株衰老有关的基因。该基因突变后会导致植株进入生殖生长期后,快速进入衰老期,缩短了水稻生长期,影响水稻光合能量转化与积累,种子灌浆不充实从而导致水稻减产[28];最近克隆的另一个水稻DEL1基因是调控机制最清晰的PL基因。DEL1主要在植株伸长组织中表达,它突变后会降低PL活性,增加甲酯化HG含量,从而改变细胞壁成分和结构,影响植株的生长和衰老[29]。杨树PtPL1−18主要次生壁形成早期的叶柄的维管束、茎部的初生木质部和维管束间表达,PtxtPL1−27主要在次生壁形成后期分化的木质部中表达;PtPL1−18的过量表达会导致茎组织木质部果胶含量降低、纤维素和半纤维素以及可溶性糖含量增高,降低白杨次级细胞壁的厚度,影响木质部细胞的形态;而PtxtPL1−27的过量表达能够提高PL活性,促进木质纤维素糖化,增加单糖特别是木糖产量;从而参与杨树的生长及木质部的发育过程[17, 30]。棉花G. hirsutum的GhPEL主要在棉花开花后的纤维中表达,抑制GhPEL的表达会影响其降解棉纤维初生壁中甲酯化果胶的能力,阻止组织细胞壁的松弛而抑制棉纤维的发育与伸长[31]。
2.2 PL参与植物花器官的发育
植物花器官发育过程中涉及细胞壁中果胶、纤维素和半纤维素等成分的代谢及重塑,研究表明PL也参与花器官的发育过程[32]。
番茄LAT56和LAT59在成熟花粉和花药中高度表达,烟草TP10在花粉发育过程中的小孢子期特异表达,另外玉米和苜蓿中的PL基因均在花粉中特异表达,暗示着其参与植物花粉的发育过程[12, 33-35]。研究表明,位于LAT56的5'UTR片段抑制其表达水平,且LAT56蛋白受到糖基化修饰并定位于花粉细胞壁[34, 36]。乙烯可以诱导激活玫瑰Rosa bourboniana花瓣2~3细胞层区域的分离区细胞分离过程,RbPel1在花瓣分离区的表达量受到乙烯的诱导表达,表明乙烯激活PL基因可能参与了玫瑰花瓣脱落过程中间层的溶解从而促进花瓣的脱落[37]。
水稻OsPLL3和OsPLL4除了在茎和叶鞘中表达,且在花粉发育过程中呈现较高水平的表达;OsPLL4的沉默表达会使二核晚期的小孢子降解而形态畸形,OsPLL3的沉默表达会使花粉开裂期的成熟花粉降解,从而导致花粉败育,影响植株的花器官和小穗发育[14]。小白菜Brassica campestris的BcPLL9和BcPLL10主要在成熟花粉的小孢子和授粉过程的雌蕊柱头中表达;抑制BcPLL9和BcPLL10的表达会扰乱果胶代谢,影响花粉管内外壁的形成,并阻碍花粉管的生长,从而导致植株育性下降、降低种子收获量[38-39]。
2.3 PL在植物果实成熟和软化中的功能
果实的成熟软化是决定其保质期和商业价值的主要因素,诸多研究表明,植物PL能够通过降解细胞壁中的去甲酯化果胶参与果实的成熟软化过程[40]。
日本杏子Prunus mume的Pm65在果实成熟软化过程的果皮中上调表达;桃树Prunus persica 中PpPL1、PpPL2、PpPL3、PpPL4和PpPL的表达量随着果实成熟及花色苷降解过程逐步上升;从成熟后的番木瓜果实中克隆到PL基因,暗示着这些PL基因参与了杏子、桃子和木瓜的成熟软化以及桃子果实的花色苷的降解过程[41-44]。芒果Mangifera indica PL活性和可溶性果胶含量随着果实的成熟而提高,基因表达分析显示MiPel1在果实成熟过程中特异表达且受到乙烯的诱导显著上调表达,而甲基环丙烯(1-Methylcyclopropene)处理后会明显推迟其表达,暗示着MiPel1参与果实成熟过程中果胶的降解从而促进果实软化[7]。香蕉Musa acuminata的MaPel1、MaPel2、MWPL1、MWPL2在果实中特异表达,植物激素如2,4−二氯苯氧乙酸(2,4-Dichlorophenoxy acetic acid,2,4-D)、乙烯、赤霉素处理均可以诱导香蕉果实中的果胶裂解酶基因和果胶裂解酶活性[6, 24, 45-47]。
番茄SlPL、SlPL5、SlPL16和SlPL19在果实成熟过程中下调表达,但SlPL在果实软化过程中显著上调表达且受到1−氨基环丙烷−1−羧酸(1-Aminocyclopropane-1-carboxylic acid,ACC)、脱落酸(Abscisic acid,ABA)、IAA和乙烯等激素的诱导表达[19]。抑制SlPL的表达会导致果实中果胶含量降低,纤维素和半纤维素含量提高,并改变果皮细胞的大小、数目及厚度从而提高果实硬度;另外超氧化物歧化酶、过氧化物酶和过氧化氢酶活性的提高可以提高果实的抗氧化能力,从而抑制果实的软化并提高果实的储藏寿命[19, 48]。
森林草莓Fragaria vesca的FvPLA、FvPLB、FvPLC和智利草莓F. chiloensis的FcPL1以及凤梨草莓F. ×ananassa的FaplA、FaplB在果实成熟和软化过程中表达量逐渐上升,且果胶裂解酶活性随着果实硬度下降而上升,说明其可能参与草莓果实的软化过程[49-52]。抑制草莓PL基因的表达可以减少果实软化过程中细胞壁的初生壁和中间层中果胶的解聚程度,提高果实的硬度从而有效提高其储藏能力[53-57]。研究表明,高浓度CO2短暂处理后可以增加草莓果实硬度,且草莓中的PL活性受到抑制,说明CO2可能通过抑制草莓果实中PL活性防止其降解细胞壁中的果胶从而增加果实的硬度[49, 58]。
2.4 PL参与植物与病原微生物的相互作用
细胞壁是植物抵御病原微生物侵染的第1道屏障,许多研究表明,病原微生物通过释放果胶裂解酶降解植物细胞壁以利于入侵[11, 59]。但近些年的一些研究表明,植物的果胶裂解酶同样参与了植物与病原微生物之间的相互作用。
拟南芥PMR6突变后改变植株细胞壁成分,提高植株对白粉病的抗性,说明PMR6受到病原菌的利用参与植物对病原微生物的感病反应[28]。灰霉菌Botrytis cinerea侵染会抑制番茄SlPL和SlPL5的表达,降低SlPL的表达可以提高果实对B. cinerea的抗性从而延缓果实的腐烂[17]。黄单孢杆菌Xanthomonas gardneri分泌的转录激活因子样效应物(Transcription activator-like effector, TALE)AvrHaH1蛋白会导致番茄果实和叶片产生水浸病害;研究表明AvrHaH1能够结合番茄bHLH(Basic helix-loop-helix)转录因子的效应蛋白结合元件(Effector binding elements,EBEs)诱导bHLH基因的表达,激活的bHLH进一步结合PL基因Solyc05g014000的启动子诱导其表达;而PL基因的表达可能通过降解植物细胞壁中果胶而增加组织浸软性[60]。
囊肿线虫Heterodera schachtii和根结线虫Meloidogyne incognita侵染拟南芥后,会在侵染部位分别诱导产生合胞体和大细胞为线虫寄生提供场所,拟南芥AtPL18和AtPL19在合胞体或大细胞中均被诱导上调表达;AtPL18和AtPL19分别突变后会使囊肿线虫诱导的合胞体中雌性囊肿线虫数量减少,但不影响根结线虫诱导的大细胞中线虫的数量;且在囊肿线虫侵染早期合胞体和合胞体细胞壁中甲酯化HG含量低于侵染后期,而侵染早期去甲酯化HG含量则高于侵染后期;表明AtPL18和AtPL19可能通过降解植物细胞壁中的甲酯化HG而参与囊肿线虫侵染早期合胞体的形成[27]。
根瘤菌Mesorhizobium loti与豆科植物相互作用形成根瘤,而根瘤菌会在侵染部位降解植物细胞壁并形成侵染线入侵根瘤[61]。百脉根Lotus japonicus结瘤上的LjNPL在根部和根毛的表达受到根瘤菌结瘤因子(Nod)的诱导表达,LjNPL突变后影响成熟感染根瘤的形成,参与根瘤形成和侵染过程的NIN转录因子能够结合到LjNPL的启动子上;表明根瘤菌通过激活结瘤信号通路和NIN转录因子诱导LjNPL的表达,以降解植物细胞壁从而形成成熟的根瘤[62]。大豆Glycine max囊泡相关膜蛋白GmVAMP721d突变后影响根瘤菌感染细胞中甲酯化和去甲酯化果胶的分布,并且GmVAMP721d与果胶裂解酶GmNPL1共定位于侵染线的囊泡中,表明GmVAMP721d可能通过参与GmNPL1的转运从而参与侵染线中根瘤菌的释放[63]。
2.5 PL引起动植物的过敏性反应
来源于菊科Asteraceae、柏科Cupressaceae等多种植物的过敏性成员释放的花粉会诱发哺乳动物呼吸道的过敏性反应[64-65]。
菊科植物豚草Ambrosia artemisiifolia的Amb a 1、艾草Artemisia vulgaris的Art v 6,以及柏科植物日本扁柏Chamaecyparis obtusa的Cha o 1、日本柳杉Cryptomeria japonica的Cry j I、绿干柏Cupressus arizonica的Cup a 1、地中海柏木Cupressus sempervirens的Cup s 1、美国雪松Juniperus ashei的Jun a 1、大果刺柏Juniperus oxicedrus的Jun o 1、北美圆柏Juniperus virginiana的Jun v 1等引起哺乳动物过敏性反应的过敏原均属于PL家族成员[64, 66]。研究发现,菊科和柏科之间的PL过敏原不能引起交叉感染,但菊科内部或柏科内部的PL过敏原能引起交叉感染,为临床治疗由花粉引起过敏性反应提供重要参考依据[64]。另外,酶活性试验证实Cry j I、Jun a 1具有果胶裂解酶活性,通过烟草花叶病毒载体介导将Jun a 1导入烟草中,发现Jun a 1同样能够引起烟草的坏死症状[67-68]。
3. 展望
人们对植物PL基因的研究已经有30多年。早期的研究主要集中在PL基因的分离鉴定及表达分析上,仅有少数研究发现通过基因沉默技术将PL敲减能有效提高果实的硬度。随着生子生物学技术的快速发展以及大规模植物基因组测序的完成,关于植物PL家族的鉴定及功能将得到更为深入的研究。研究显示,PL基因广泛存在于植物基因组中,表达模式呈现多样化,参与植物生长发育、花器官发育、果实的成熟软化、植物与病原菌的相互作用、以及对动物产生过敏性反应等不同的生理过程。但植物PL基因通过何种分子机制和调控网络发挥生物学功能的研究仍然面临着巨大的挑战,当中最大的困难在于植物基因组存在大量的PL成员。这些PL功能相对保守,很可能存在功能冗余,导致单个基因突变的表型不明显。当前,出现的多基因编辑系统,有可能实现同时对植物多个PL基因进行敲除,从而推动该基因家族分子机制的研究。
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表 1 校正集与预测集样本多糖含量的统计结果
Table 1 Statistical results of polysaccharide contents in calibration set and predication set
样本集
Sample setn w(多糖)/(g·kg−1)
Polysaccharide content最大值 Maximum 最小值 Minimum 平均值 Average 校正集 Calibration set 132 64.2 23.6 43.2 预测集 Prediction set 88 58.1 31.5 40.2 表 2 基于不同特征的模型对多糖含量的预测性能比较
Table 2 Comparison of prediction performance of polysaccharide content based on different characteristics
模型1)
Model校正集 Calibration set 预测集 Prediction set Rc2 RMSEc Rp2 RMSEP 1 0.876 0.511 0.833 0.632 2 0.778 0.721 0.738 0.778 3 0.732 0.782 0.628 0.933 4 0.821 0.650 0.772 0.714 5 0.912 0.451 0.868 0.539 6 0.855 0.546 0.757 0.767 7 0.954 0.341 0.815 0.661 1) 1:基于特征光谱模型;2:基于特征波长图像特征模型;3:基于主成分图像特征模型;4:基于特征波长图像特征+主成分图像特征模型;5:基于特征光谱+特征波长图像特征模型;6:基于特征光谱+主成分图像特征模型;7:基于特征光谱+特征波长图像特征+主成分图像特征模型
1) 1: Model based on characteristic spectra; 2: Model based on feature of characteristic wavelength images; 3: Model based on feature of principal component images; 4: Model based on features of characteristic wavelength images and principal component images; 5: Model based on characteristic spectra and feature of characteristic wavelength images; 6: Model based on characteristic spectra and feature of principal component images; 7: Model based on characteristic spectra and features of characteristic wavelength images and principal component images表 3 不同角度下特征波长图像和主成分图像的纹理特征与多糖含量的相关性
Table 3 Correlation between polysaccharide content and texture parameters of characteristic wavelength image and principal component image at different angles
项目
Itemλ/nm
或主成分
or PC对比度
Contrast能量
Energy同质性
Homogeneity相关性
Correlation0 45° 90° 135° 0 45° 90° 135° 0 45° 90° 135° 0 45° 90° 135° 特征波长图像
Characteristic wavelength image554.4 –0.7 –0.7 –0.8 –0.8 0.6 0.6 0.6 0.6 0.2 0.2 0.2 0.3 0.4 0.3 0.3 0.3 772.8 –0.6 –0.8 –0.8 –0.8 0.7 0.7 0.7 0.7 0.2 0.2 0.2 0.2 0.5 0.5 0.5 0.4 811.4 –0.7 –0.8 –0.7 –0.7 0.7 0.7 0.7 0.7 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4 0.4 0.4 819.1 –0.7 –0.7 –0.7 –0.7 0.6 0.7 0.6 0.7 0.3 0.3 0.2 0.2 0.4 0.4 0.5 0.4 855.6 –0.8 –0.7 –0.7 –0.7 0.7 0.7 0.6 0.6 0.3 0.2 0.3 0.2 0.3 0.4 0.4 0.4 986.3 –0.7 –0.7 –0.7 –0.8 0.6 0.6 0.6 0.6 0.2 0.2 0.2 0.2 0.5 0.5 0.4 0.4 1 019.5 –0.7 –0.6 –0.6 –0.6 0.7 0.7 0.6 0.6 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.5 0.4 0.5 主成分图像
Principal component imagePC1 –0.7 –0.8 –0.8 –0.7 0.6 0.6 0.6 0.6 0.3 0.4 0.4 0.4 0.5 0.4 0.5 0.5 PC2 –0.4 –0.5 –0.5 –0.4 0.5 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.3 0.3 0.4 0.3 -
[1] 李月梅, 采俊香, 牛瑞青. 不同基质配方工厂化栽培杏鲍菇研究[J]. 北方园艺, 2012(7): 177-179. [2] MARIGA A M, PEI F, YANG W J, et al. Immunopotentiation of Pleurotus eryngii (DC. ex Fr.) Quel.[J]. J Ethnopharmacol, 2014, 153(3): 604-614. doi: 10.1016/j.jep.2014.03.006
[3] ZHANG A, LI X, XING C, et al. Antioxidant activity of polysaccharide extracted from Pleurotus eryngii using response surface methodology.[J]. Int J Biol Macromol, 2014, 65(5): 28-32.
[4] 郑素玲, 郭立英, 范永山. 杏鲍菇多糖对老龄小鼠抗疲劳能力的影响[J]. 食品科学, 2010, 31(7): 269-271. [5] 姚秋萍, 杨琼, 卫亚丽, 等. 杏鲍菇多糖研究进展[J]. 食品工业科技, 2017, 38(21): 347-351. [6] M. ELMASRY G, NAKAUCHI S. Image analysis operations applied to hyperspectral images for non-invasive sensing of food quality: A comprehensive review[J]. Biosyst Eng, 2016, 142: 53-82. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2015.11.009
[7] 李江波, 饶秀勤, 应义斌. 农产品外部品质无损检测中高光谱成像技术的应用研究进展[J]. 光谱学与光谱分析, 2011, 31(8): 2021-2026. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2011)08-2021-06 [8] 高俊峰, 张初, 谢传奇, 等. 应用近红外高光谱成像技术预测甘蔗可溶性固形物含量[J]. 光谱学与光谱分析, 2015, 35(8): 2154-2158. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2015)08-2154-05 [9] ZHANG B H, HUANG W Q, LI J B, et al. Principles, developments and applications of computer vision for external quality inspection of fruits and vegetables: A review[J]. Food Res Int, 2014, 62(62): 326-343.
[10] 梁琨, 刘全祥, 潘磊庆, 等. 基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测[J]. 南京农业大学学报, 2018, 41(4): 760-766. [11] 李晓丽, 魏玉震, 徐劼, 等. 基于高光谱成像的茶叶中EGCG分布可视化[J]. 农业工程学报, 2018, 34(7): 180-186. [12] 孙俊, 金夏明, 毛罕平, 等. 基于高光谱图像光谱与纹理信息的生菜氮素含量检测[J]. 农业工程学报, 2014, 30(10): 167-173. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.10.021 [13] 于慧春, 王润博, 殷勇, 等. 基于高光谱图像光谱与纹理信息的枸杞多糖及总糖含量检测[J]. 核农学报, 2018, 32(3): 523-531. [14] 何勇, 彭继宇, 刘飞, 等. 基于光谱和成像技术的作物养分生理信息快速检测研究进展[J]. 农业工程学报, 2015, 31(3): 174-189. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.03.024 [15] KAMRUZZAMAN M, SUN D W, EIMASRY G, et al. Fast detection and visualization of minced lamb meat adulteration using NIR hyperspectral imaging and multivariate image analysis[J]. Talanta, 2013(103): 130-136.
[16] YE S F, WANG D, MIN S G. Successive projections algorithm combined with uninformative variable elimination for spectral variable selection[J]. Chemometrics Intell Lab Syst, 2008, 91(2): 194-199. doi: 10.1016/j.chemolab.2007.11.005
[17] 尼珍, 胡昌勤, 冯芳. 近红外光谱分析中光谱预处理方法的作用及其发展[J]. 药物分析杂志, 2008, 28(5): 824-829. [18] 程长阔, 杨鹏程, 李燕, 等. 光谱预处理方法对硝酸盐测量模型影响实验研究及软件设计[J]. 海洋技术学报, 2015, 34(2): 69-73. [19] 张丽, 彭小列, 张建锋, 等. 杏鲍菇多糖的提取及其抑菌作用[J]. 贵州农业科学, 2010, 38(9): 90-92. doi: 10.3969/j.issn.1001-3601.2010.09.029 [20] 王瑞君. 枸杞多糖对德氏乳酸杆菌在体外生长与保存活力的影响[J]. 河北科技大学学报, 2012, 33(2): 115-118. [21] 于雷, 洪永胜, 耿雷, 等. 基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算[J]. 农业工程学报, 2015, 31(14): 103-109. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.14.015 [22] 潘国锋. 基于K-S算法的水质硝酸盐含量光谱检测方法研究[J]. 光谱实验室, 2011, 28(5): 2700-2704. doi: 10.3969/j.issn.1004-8138.2011.05.132 [23] 何嘉琳, 乔春燕, 李冬冬, 等. 可见-近红外高光谱成像技术对灵武长枣VC含量的无损检测方法[J]. 食品科学, 2018, 39(6): 194-199. -
期刊类型引用(14)
1. 章景,李永宁,袁鑫怡,王富华,高继海,彭成. 基于转录组测序分析附子须根成结的分子机制. 成都中医药大学学报. 2025(01): 20-27 . 百度学术
2. 李晓谊,陆晓莹,黄巧玉,李永强,宗宇,徐丽珊,郭卫东. 蓝莓不同硬度果实VcPLs基因克隆和功能研究. 果树学报. 2024(01): 1-11 . 百度学术
3. 仲钊江,吴震,周蓉,朱为民,杨学东,于筱薇,徐艳,高扬杨,蒋芳玲. 番茄果胶裂解酶基因SlPL参与调控裂果机制研究. 园艺学报. 2024(02): 295-308 . 百度学术
4. 宋秀萍,吉训生,钱龙杰,余圆圆,王平,王强. 棉织物酶法前处理中酶活在线监测与过程控制. 纺织科学与工程学报. 2024(02): 21-25+48 . 百度学术
5. 赵铮,史帅朋,石明军,魏兵强. 辣椒果胶裂解酶基因家族的生物信息学分析. 寒旱农业科学. 2024(05): 415-421 . 百度学术
6. 洪敏,周炼,姚世响,程佳燚,石丝,贺明阳. 香叶醇对仙桃李常温贮藏期间果实硬度及细胞壁多糖代谢的影响. 食品与发酵工业. 2024(13): 256-262 . 百度学术
7. 努日曼古丽·艾尼,陈静,胡媛媛,方志刚,马刘峰. 基于转录组筛选胀果甘草根系盐胁迫响应关键基因. 山东农业大学学报(自然科学版). 2024(04): 605-612 . 百度学术
8. 郭书涵,杨越,胡彦波. 短小芽孢杆菌中果胶裂解酶Bp PL1的异源表达及酶学性质研究. 农产品加工. 2024(22): 65-70 . 百度学术
9. 姜明,谭明琪,王丹,张丹丹,陈捷胤. 大丽轮枝菌果胶裂解酶PL1家族基因VdPL1-4的致病功能研究. 植物保护. 2023(03): 19-31 . 百度学术
10. 林红妍 ,郭晓蕊 ,刘迪 ,李慧 ,陆海 . 转录组分析转录因子AtbHLH68调控细胞壁发育的分子机制. 生物技术通报. 2023(09): 105-116 . 百度学术
11. 蒋莉莹,曾禹睿慷,白羽嘉,冯作山,杨杉,杨旭. 甜瓜链格孢菌的鉴定及其CAZymes活性研究. 保鲜与加工. 2022(05): 86-90+95 . 百度学术
12. 高华奇,王立芹,孙翠,黄凌霞. 采后跃变型果实软化与果胶降解的研究进展. 果树学报. 2022(10): 1922-1934 . 百度学术
13. 龚娣,高伦江,曾小峰,董全,曾德顺,刁源,商桑. 青脆李采后糖积累及代谢相关酶活性变化. 西南师范大学学报(自然科学版). 2021(12): 37-46 . 百度学术
14. 王菲菲,李栋,赵俊梅,牟德华. 山楂原液果胶酶解工艺. 食品工业. 2020(06): 83-88 . 百度学术
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