Food Chemistry | 基于高光谱预测小麦籽粒微量营养
小麦作为主要粮食作物，其含有多种人类健康所需微量营养素。然而现有的小麦品种微量营养含量不能够满足人体的营养需求，因此，一些以小麦为主食的发展中国家“隐性饥饿”问题尤为严重。据统计，全球共有20亿人患有一种或多种慢性微量营养素缺乏症，其中我国占15%。因此，通过技术手段进一步提高小麦的微量营养含量、为全世界的人们提供高营养品质的小麦显得尤为重要。
通过小麦育种进行生物强化是提高小麦微量营养的主要方法之一。然而，大规模筛选小麦种质资源需要大量的基于实验室的小麦微量元素的测量。传统的微量元素测定方法虽能准确定量，但样品处理和检测过程存在耗时、费力、昂贵、且污染环境等缺点，不能经济、快速地完成大量小麦种质资源的微量营养素测定，从而限制了育种上的适用性。因此，有必要开发一种高通量、经济简便的小麦微量营养素测定方法。
近日，中国农业大学农学院作物生态生理研究团队在《Food Chemistry》（IF=6.306）发表了题为“Predicting micronutrients of wheat using hyperspectral imaging”的研究论文。研究人员收集了多种栽培管理条件下的不同小麦品种共计631份样品，采用高光谱技术成功实现对小麦籽粒微量元素含量的快速无损检测，对小麦籽粒和面粉中的Zn、Ca、Mo及Mg等营养元素的光谱检测精准度较高。研究还发现，基于完整籽粒光谱比基于面粉光谱预测微量营养的效果更好。这一方法的应用，将为筛选和培育高营养品质的小麦新品种提供有效实用手段，同时也可促进其他谷物的营养评估。
图1 小麦籽粒和面粉的光谱特征
中国农业大学农学院博士生胡乃月和博士后李伟为论文共同第一作者，农学院王志敏教授、张英华副教授和于康副教授为论文通讯作者，工学院杨丽教授参与了本项研究。该研究得到了国家重点研发计划、现代农业产业体系以及国家自然科学基金的支持。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2020.128473
小麦族多组学网站：http://202.194.139.32
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