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作者与机构
本研究的主要作者包括Sanjula Sharma、Prinka Goyal、Jomika Devi、Chhaya Atri、Ravinder Kumar和S.S. Banga，他们均来自印度旁遮普农业大学（Punjab Agricultural University）的植物育种与遗传学系。该研究发表于《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》期刊，并于2024年7月2日在线发布。
学术背景
本研究的主要科学领域为植物营养学与光谱分析技术，特别是近红外反射光谱（Near-Infrared Reflectance Spectroscopy, NIRS）在植物组织氮含量预测中的应用。研究背景基于印度芥菜（Brassica juncea）对氮肥的依赖性，以及传统氮含量测定方法（如凯氏定氮法）的局限性。凯氏定氮法虽然常用，但其破坏性、耗时且涉及危险化学品的使用，因此亟需一种快速、无损且准确的替代方法。NIRS技术因其环保、高效的特点，成为大规模筛选植物代谢物的理想选择。然而，目前在油菜-芥菜类作物中，尚缺乏用于快速预测茎和根组织中氮含量的NIRS模型。本研究的目的是开发一种基于NIRS的模型，用于高效预测印度芥菜茎和根组织中的氮含量，从而提高氮利用效率（Nitrogen Use Efficiency, NUE）。
研究流程
研究流程包括以下几个主要步骤：
1. 样本收集与处理
研究使用了738个茎样本和346个根样本，这些样本来自印度芥菜的多样性集合，分别在不同氮水平（N0和N100）下种植。样本在成熟期采集后，用尼龙网袋保存，清洗并晒干，随后用研磨机磨成粉末，并通过100毫米筛网筛分，以确保颗粒大小均匀。
2. 参考方法测定氮含量
使用微凯氏定氮法（Micro-Kjeldahl Method）测定茎和根样本中的总氮含量。样本经硫酸和催化剂混合物消化后，通过滴定法计算氮含量。
3. 光谱数据采集
使用Foss NIR Systems Inc.的NIR系统模型6500，在反射模式下扫描干燥的茎和根样本。光谱数据以反射率的对数（log 1/R）形式记录，波长范围为400-2500 nm，间隔为2 nm。
4. 光谱数据预处理
使用WinISI III软件对光谱数据进行预处理，包括多重散射校正（Multiple Scatter Correction, MSC）、基线校正、平滑处理和导数变换等。通过主成分分析（PCA）识别并去除异常值。
5. 校准模型开发
使用改进的偏最小二乘法（Modified Partial Least Squares, MPLS）建立回归方程，将参考氮值与光谱变化关联。校准模型通过交叉验证进行优化，选择具有最高决定系数（RSQ）和最低标准误差（SEC和SECV）的模型。
6. 模型验证
校准模型通过内部验证和外部验证进行评估。内部验证使用校准数据集，外部验证使用独立的样本集。验证指标包括RSQ、标准误差（SEP）、偏差（Bias）和性能偏差比（RPD）。
主要结果
1. 样本氮含量统计
茎样本的氮含量范围为0.21%-6.61%，根样本为0.15%-3.04%，显示出广泛的遗传变异，为NIRS模型的开发提供了代表性数据。
2. 光谱分析
茎和根样本的NIRS光谱在400-2500 nm范围内显示出相似的吸收模式，但反射率值存在差异。光谱中的吸收峰与蛋白质、淀粉和纤维素等成分相关。
3. 校准模型性能
茎和根样本的NIRS校准模型分别显示出RSQ值为0.884和0.650，RPD值为2.937和1.688，表明模型具有较高的预测准确性。内部验证和外部验证的结果进一步证实了模型的可靠性。
4. 验证结果
外部验证中，茎和根样本的RSQ值分别为0.928和0.789，SEP值为0.420和0.180，RPD值为3.443和1.950，偏差值接近零，表明模型在实际应用中具有较高的预测能力。
结论
本研究首次开发了基于NIRS技术的印度芥菜茎和根组织氮含量预测模型，填补了该领域的研究空白。该模型具有快速、无损、准确的特点，可用于大规模筛选育种材料中的氮含量，帮助农民优化氮肥施用，减少环境污染。研究还展示了NIRS技术在植物营养学中的广泛应用潜力，特别是在提高氮利用效率方面的价值。
研究亮点
1. 首次应用
这是首次使用NIRS技术预测印度芥菜茎和根组织中的氮含量，填补了该领域的研究空白。
2. 多样性集合
研究使用了印度芥菜的多样性集合，确保了模型的广泛适用性和预测能力。
3. 高效模型
开发的NIRS模型具有较高的预测准确性和可靠性，为快速、无损的氮含量测定提供了新方法。
4. 应用价值
该模型在农业实践中具有重要的应用价值，可帮助优化氮肥管理，提高作物产量和氮利用效率，同时减少环境污染。
其他有价值的内容
研究还详细讨论了NIRS技术在其他作物中的应用，如大豆、水稻和番茄等，进一步展示了该技术在植物营养学中的广泛应用前景。此外，研究强调了数据预处理和模型优化在NIRS分析中的重要性，为未来的相关研究提供了参考。