CN105445333B - 快速无损检测小麦种子生活力的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种快速无损检测小麦种子生活力的方法,所述方法是基于电子鼻原理,采用金属氧化物传感器阵列检测种子产生的挥发气体的成分,将挥发气体的化学信号转变为电信号,根据电信号图谱区分不同生活力的种子,结合BP神经网络对采集的电信号进行建模,实现对未知小麦种子样品的生活力检测。利用本方法,不同生活力种子区分效率高于95%,预测准确度在98%以上。本发明所用小麦种子无需经过任何处理,检测过程不直接接触种子,且每次检测耗时仅1分钟,可实现小麦种子生活力的无破坏性和快速检测。采用本方法检测后,小麦种子可以继续保存、播种或其它用途。
Description
技术领域
本发明涉及种子生活力的测定,具体地说,涉及一种快速无损检测小麦种子生活力的方法。
背景技术
种子生活力是指种子的生命力,指种子能够萌发长成幼苗的能力。参照中华人民共和国国家标准《农作物种子检验规程》和《国际种子检验规程》(International SeedTesting Association.International Rules for Seed Testing.2009),常用的种子生活力检测方法包括:常规发芽法和四唑染色法。常规发芽方法是最准确,也是最经典、最常用的方法,但是非常耗时。小麦种子发芽检测需要7天左右,而且每次检测要损耗100~400粒种子。根据美国种子检验协会发布的“四唑染色手册”(AOSA/SCST Tetrazolium TestingHandbook,2010)规定,小麦种子TZ染色前需要先在20-25℃条件下吸胀4小时乃至18小时,再于1.0%TZ溶液中染色3个小时,每次检测同样需要消耗100~400粒种子。由于经过染色,TZ检测后种子无法进行任何他用。同样,发芽检测后种子已经变成幼苗,除了可以继续培养成植株外,也无法进行他用。
随着技术发展,对种子生活力检测的准确度、速度和无破坏性的要求越来越高。科研人员进行了很多尝试,研发了相关技术,例如氧分子流速检测方法(Xin X,Wan YL,WangWJ,Yin GK,McLamore ES,Lu XX.A real-time,non-invasive,micro-optrode techniquefor detecting seed viability by using oxygen influx.Scientific Reports,2013,3:3507),该方法确实加快了检测速度,但是需要将干种子于检测液中浸泡3小时左右,因此对种子产生相当的破坏,检测后的种子只能丢弃,或继续培养成植株,而不能继续保存或用于其它用途。另外,常规检测方法耗时耗力,严重限制了检测效率,因此亟需研发一种无破坏性、快速的种子生活力检测方法。
正常条件下,植物通过次生代谢途径产生多种挥发气体,包括:醇类、酸类、醛类、酮类、酯类、烷烃类、含氮化合物和硫化物等。挥发气体的种类和各成分间的比例,因物种、器官、健康度、活性等而不同。在种子生活力降低过程中,细胞内的化学反应发生变化,导致挥发气体产物发生改变(Zhang M,Liu Y,Torii I,Sasaki H,Esashi Y.1993.Evolutionof volatile compounds by seeds during storage periods.Seed Science andTechnology 21,359–373.)。分析挥发气体成分,不必对种子进行任何处理,包括短时吸胀等,且分析过程不直接接触种子,对种子没有任何损害。因此若能够通过检测挥发气体成分差异而判断种子生活力,则可研制真正无破坏性、快速的检测方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种完全无破坏性、快速检测小麦种子生活力的方法。
为了实现本发明目的,本发明的一种快速无损检测小麦种子生活力的方法,所述方法是基于电子鼻原理,采用金属氧化物传感器阵列检测小麦种子产生的挥发气体的成分(种类和浓度),将挥发气体的化学信号转变为电信号,根据电信号图谱(即根据其气味“指纹”)区分不同生活力的种子,结合BP神经网络对采集的电信号进行建模,实现对未知小麦种子样品的生活力检测。
其中,所述金属氧化物传感器阵列是对含氮氧化合物、无机硫化物、羰基类/醇类和芳香烷烃类物质敏感的4个金属氧化物传感器组成的传感器阵列。
本发明提供的方法包括以下步骤:产生挥发气体、收集并检测挥发气体、数据分析、生活力判断和预测。
前述的方法,将适量的小麦种子装入顶空样品瓶(瓶盖中央打孔,内配有硅胶垫)内密封,静止相应时间后直接抽取顶空气体,经金属氧化物传感器阵列检测。具体地,取10~20g小麦种子,装入一定容积(例如,100ml)的顶空样品瓶内,室温静置60~120分钟后进行测定。若遇气温波动大的季节,应将样品瓶放在20℃~35℃恒温箱内。
前述的方法,先用净化的空气(例如用木炭净化的洁净空气)清洗金属氧化物传感器阵列,然后用进样针吸取样品瓶顶空气体,经传感器阵列检测,获得电信号值,连续测定60秒。其中,气体流经传感器阵列的速度为100ml/min~400ml/min。
前述的方法,选取20~50秒之间稳定的电信号数据,利用主成分分析法(PCA)或线性判别法(LDA),对数据进行降维处理后区分不同生活力梯度种子的数据集。
优选地,每个生活力梯度小麦种子取至少30份样品的检测信号训练BP神经网络,并利用训练好的BP神经网络对未知小麦种子样品进行生活力检测。做完每一次检测,用净化的空气清洗传感器阵列,以消除前一检测的影响。
通过抽取样品瓶内的气体,使气体吸附在金属氧化物传感器表面,引起电阻变化,利用不同的金属氧化物,选择性地识别不同类别的气体,将小麦种子挥发气体的化学信号转变为电信号图谱。通过电化学计量软件,对挥发气体进行区分鉴别,从而区分不同生活力的种子。对获得的电信号进行BP神经网络建模训练,即可预测未知种子样品生活力。
整个检测过程无需对小麦种子进行吸胀、萌发、染色等任何处理,只需将种子装入样品瓶静置一段时间,抽取种子顶空的挥发气体进行检测。检测过程不接触种子,只需要少量小麦种子,且每次检测耗时不到1分钟,检测效率高、方法简单、结果可靠。利用本方法,不同活力种子区分效率高于95%,预测准确度在98%以上,真正实现了小麦种子活力的无破坏性和快速检测。采用本方法检测后,小麦种子可以继续保存、播种或其它用途。
附图说明
图1为本发明实施例1中利用电子鼻检测气体信号。
图2为本发明实施例1中小麦“陇春16”不同生活力水平种子电子鼻10个传感器相应曲线;其中,A为种子发芽率91%,B为种子发芽率39%。
图3为本发明实施例1中分别采用10个传感器信号区分小麦不同生活力水平种子以及利用WinMuster的PCA(A、C)和LDA(B、D)分析法区分不同生活力种子的结果;品种为“龙麦19”(A、B)和“99-29”(C、D)。
图4为本发明实施例1中分别采用4个传感器信号区分小麦不同生活力水平种子以及利用WinMuster的PCA(A、C)和LDA(B、D)分析法区分不同生活力种子的结果;品种为“龙麦19”(A、B)和“99-29”(C、D)。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。若未特别指明,实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段,所用原料均为市售商品。
实施例1快速无损检测小麦种子生活力的方法
1.实验材料
随机选用6个小麦品种:陇春20、陇春16、龙麦19、99-29、内乡188和99G65,种子含水量6~7%,铝箔袋密封于50℃恒温箱老化获得不同生活力的种子,各梯度种子的发芽率见表1。
表1 6个品种小麦种子的发芽率
2.实验仪器及耗材
仪器设备:采用普通称量天平称量种子,采用德国Airsense PEN3电子鼻获取种子气味图谱。PEN3有10个金属氧化物传感器,分别对应不同类型的气体(表2)。
耗材:采用色谱用100ml顶空样品瓶盛装小麦种子。
表2 PEN3电子鼻的各传感器性能特点
3.实验内容及方法
不同生活力种子区分的具体步骤为:
(1)准备样品:用天平称取15g种子,装入100ml顶空样品瓶(瓶盖中央打孔,内配有硅胶垫)。
(2)获得挥发性气体:将样品瓶在室温静置90min,若室温波动大,则将样品瓶放在25℃恒温箱内。
(3)数据采集:设置电子鼻参数为:用经过木炭净化的洁净空气清洗传感器阵列100秒,归零10秒,样品检测60秒,采样时间1秒/组,进样流量100~400ml/min(图1)。
(4)数据分析:采集完的信号数据中,选取20~50秒之间的数据,利用主成分分析法(PCA)或线性判别法(LDA),对数据进行降维处理后区分不同组别的数据集。
预测种子生活力的具体步骤为:
1)数据采集:选取两个小麦品种“99鉴45”和“99品5”,每个品种各有4个生活力梯度,按照前述方法采集气味图谱,重复45次。
2)建模:每个生活力的种子取30个重复共120个数据做训练集,提取第40秒时10个传感器的响应值为输入矢量,发芽率为输出矢量,使用matlab软件建立BP神经网络,神经网络结构为10×10×1。
3)检验及预测:利用剩余15个重复共60个数据做测试集,从而得到小麦种子发芽率BP神经网络训练集及预测集识别结果。
4.实验结果
4.1不同生活力种子气味信号差异
信号采集结果表明,10个传感器对小麦种子的响应值存在明显差异。以“陇春16”品种为例,其中发芽率为91%的对照种子响应值排名前三位的传感器分别为:W5S、W2S和W1S,而发芽率39%的种子响应值明显降低,且排名前三位的传感器则变为:W2W、W5S和W1W(图2)。结果证明了随着种子生活力丧失,其挥发气体成分发生了改变。因此,可通过气味图谱区分不同生活力的小麦种子。
4.2不同生活力种子的区分
利用WinMuster的PCA和LDA法分析10个传感器采集信号峰值,区分不同生活力的小麦种子。结果表明,6个品种中有4个品种的大多数生活力梯度种子均可得到有效区分,各品种内不同生活力种子区分效果见表3和图3。
表3各生活力梯度种子区分效果
4.3传感器阵列优化
为优化传感器阵列,根据各生活力梯度种子区分效果,对不同的传感器组合进行了评价,发现仅采用W5S、W1W、W2S和W5C这四个传感器的信号即可达到跟10个传感器相同的区分效果,有时候前者甚至优于后者(图4,表3),且LDA分析法优于PCA法。W5S、W1W、W2S和W5C这四个传感器分别对氮氧化合物、无机硫化物、羰基类/醇类和芳香烷烃类物质敏感,其对种子生活力的综合区分准确率可达97.9%。
4.4BP神经网络预测未知样品生活力
从表4可以看出,两个品种训练集和预测集各生活力梯度种子的识别准确率在90%~100%之间,其中高生活力种子的预测准确率接近100%,较低生活力种子(发芽率50%以下)的预测准确率略低(93.3%),综合正确率为98.3%,因此,利用电子鼻技术结合BP神经网络分析,可以准确预测种子生活力。
表4小麦“99鉴45”和“99品5”种子各生活力梯度30个重复样品的BP神经网络识别结果
可见,本发明的一种无破坏性、快速检测小麦种子生活力的方法,可以在不接触种子、不对种子进行任何预处理的情况下,通过检测其挥发气体的方法实现对小麦种子生活力的无破坏性、快速检测。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (9)
1.快速无损检测小麦种子生活力的方法,其特征在于,基于电子鼻原理,采用金属氧化物传感器阵列检测小麦种子产生的挥发气体的成分,将挥发气体的化学信号转变为电信号,根据电信号图谱区分不同活力的种子,结合BP神经网络对采集的电信号进行建模,实现对未知小麦种子样品的活力检测;
所述金属氧化物传感器阵列是对氮氧化合物、无机硫化物、羰基类/醇类和芳香烷烃类物质敏感的4个金属氧化物传感器组成的传感器阵列;
所述小麦种子来自小麦品种陇春20、陇春16、龙麦19、内乡188和99G65;
利用主成分分析法或线性判别法,对数据进行降维处理后区分不同生活力梯度小麦种子的数据集。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将适量的小麦种子装入顶空样品瓶内密封,静止相应时间后直接抽取顶空气体,经金属氧化物传感器阵列检测。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,取10~20g小麦种子,装入一定容积的顶空样品瓶内,室温静置60~120分钟后进行测定。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,先用净化的空气清洗金属氧化物传感器阵列,然后用进样针吸取样品瓶顶空气体,经传感器阵列检测,获得电信号值,连续测定60秒。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,气体流经传感器阵列的速度为100ml/min~400ml/min。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,选取20~50秒之间稳定的电信号数据。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,每个生活力梯度小麦种子取至少30份样品的检测信号训练BP神经网络,并利用训练好的BP神经网络对未知小麦种子样品进行生活力检测。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,做完每一次检测,用净化的空气清洗传感器阵列。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法,其特征在于,所述小麦种子无需经过任何预处理。
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