Zinātniski praktiskā konference LĪDZSVAROTA LAUKSAIMNIECĪBA, , LLU, Jelgava, Latvija

Size: px

Start display at page:

Download "Zinātniski praktiskā konference LĪDZSVAROTA LAUKSAIMNIECĪBA, , LLU, Jelgava, Latvija"

Bathsheba Lawrence
6 years ago
Views:

1 TUVĀS ATSTAROJOŠĀS INFRASARKANĀS GAISMAS SPEKTROSKOPIJAS IZMANTOŠANA LAUKAUGU KVALITĀTES PARAMETRU NOTEIKŠANĀ APPLICATION OF NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY FOR OBTAINING CROP QUALITY PARAMETERS Ināra Helēna Konošonoka, Aļona Ņesterova Valsts Priekuļu laukaugu selekcijas institūts Abstract. The aim of the study was to evaluate the results of six essential amino acids lysine, leucine, threonine, isoleucine, valine and histidine in triticale flour and whole grain samples obtained with near infrared reflectance spectrometer (NIRS) in comparison with those obtained with analytical methods in the laboratory. Twenty triticale grain samples from 2013 harvest were divided into three identical parts. One part was sent to the laboratory for detection of amino acids using an amino acid analyser, the second part was scanned with NIRS as whole grains, but the third part was scanned as ground flour. Statistically significant difference (p 0.05) was observed between the whole grain and flour results obtained with NIRS as well as between whole grain and the reference results. Significant strong positive correlations were observed between the reference and NIRS flour results (correlation coefficients from 0.87 for amino acid valine to 0.94 for amino acid threonine) and the reference and NIRS whole grain results (correlation coefficients from 0.84 for amino acid valine to 0.94 for amino acid leucine). Significant correlations were observed between whole grain and flour NIRS results, except for results of amino acid valine. As significant correlations between reference and triticale whole grains NIRS results were observed, breeders can use these results for selecting material with the highest value of amino acids lysine, leucine, threonine, isoleucine and histidine. It is necessary to improve calibration equation, supplementing calibration set with additional samples with more diverse parameter value. Key words: Calibration equation, amino acids, triticale grains, triticale flour. Ievads Selekcijas darba pamatmērķis ir radīt jaunas augu šķirnes ar uzlabotu ražas kvalitāti. Nosakot ražas kvalitātes rādītājus, piemēram, proteīna, cietes, ogļhidrātu, aminoskābju un citu vielu saturu bioķīmiski, iegūtā graudu raža tiek samalta un apstrādāta ar ķīmiskām vielām, kļūdama nederīga turpmākam selekcionāra darbam. Līdz ar to kvalitātes analīzes selekcijas sākumposmā, kad iegūto graudu apjoms ir neliels, nav iespējams veikt gadā pirmo reizi lauksaimniecības produkcijas kvalitatīvo rādītāju noteikšanai tika pielietota alternatīva metode tuvās infrasarkanās atstarojošās gaismas spektroskopija (NIRS, angl. near infrared reflectance spectroscopy) (NIRS White Paper). Tās pamatā ir dažādu organisko vielu spēja atstarot elektromagnētisko starojumu viļņu garuma diapazonā no 750 līdz 2500 nm. Fotonu enerģija infrasarkano staru reģionā sasniedz 1 līdz 15 kcal mol -1, kas ir nepietiekama, lai ierosinātu elektronus, bet pietiekama, lai ierosinātu kovalento saišu vibrācijas organisko vielu molekulās, kas satur C-H, N-H un O-H grupas. Visas organisko vielu molekulas absorbē/atstaro tādu infrasarkanā starojuma enerģiju, kas atbilst vibrācijām. Infrasarkano staru spektrometrs mēra un uzkrāj vielas absorbcijas spektru, kas ir unikāls vielas molekulārās struktūras atspoguļojums (Reusch, 2013). NIRS ir ātra, netieša, nedestruktīva analītiskā metode dažādu lauksaimniecības produktu bioķīmiskā sastāva noteikšanai. Paraugā ir miljoniem ūdens, cietes, proteīna, tauku u. c. molekulas, un daudzas no tām absorbē/atstaro starojumu vienādos vai tuvu tiem esošos viļņu garumos. Instrumentam ir jāpalīdz tās atšķirt, un to panāk, jau iepriekš uzkrājot plašu un visaptverošu paraugu datu klāstu, veicot references analīzes ar standartmetodēm laboratorijās (Williams, Norris, 1987). Literatūras avoti liecina par NIRS plašu izmantošanu dažādu graudaugu, pākšaugu, kartupeļu u. c. augu sēklu un pārstrādes produktu bioķīmiskā sastāva noteikšanā. Graudaugiem nosaka proteīna daudzumu, aminoskābes, cieti, enerģiju, β-glikānus, diētiskās šķiedrvielas un kopējo kokšķiedru, glutēnu u. c. kvalitātes rādītājus. Šos rādītājus var noteikt kā graudos, tā miltos, veidojot atsevišķus kalibrējumu modeļus. Ir veikti pētījumi, lai salīdzinātu mērījumu precizitāti dažāda maluma graudiem, tos testējot ar atšķirīgiem instrumentiem dažādās laboratorijās, kā arī šos rezultātus salīdzinot ar references metožu rezultātiem (Osborne, Fearn, 1983). Pākšaugiem 63

2 zirņiem un pupām noteikts proteīns, koptauki, kopējais šķiedras saturs, koppelni, ciete, cukuri, aminoskābes (Aulrich, Bohm, 2012). Pētījuma mērķis bija novērtēt ar tuvā infrasarkanā starojuma spektrometru iegūtās sešu neaizstājamo aminoskābju vērtības tritikāles miltu un graudu paraugos, un salīdzināt tās ar laboratorijā analītiski iegūtajiem references rezultātiem, lai novērtētu iespēju NIRS mērījumus veikt veseliem graudiem. Materiāli un metodes Pētījumā izmantoti gada ražas tritikāles ( Triticosecale spp. Wittmack ex A. Camus) graudu paraugi no konvencionāliem audzēšanas apstākļiem. Graudi ieskenēti Valsts Priekuļu laukaugu selekcijas institūta Biotehnoloģijas un augu kvalitātes laboratorijā, izmantojot tuvā infrasarkanā starojuma spektrometru XDS Rapid Analyzer (FOSS, Zviedrija). Pēc ieskenēšanas graudu paraugi samalti laboratorijas dzirnavās Perten 3100, izmantojot 0.8 mm sietu. Iegūtie tritikāles milti ieskenēti, izmantojot iepriekš minēto iekārtu. Kā graudu, tā miltu skenēšanai izmantots viens kalibrēšanas vienādojums tritikale_2012_2.eqa, kura raksturojums atspoguļots 1. tabulā. Mērāmais parametrs Constituent Tritikāles kalibrēšanas vienādojuma raksturojums Characterization of calibration equation for triticale Paraugu skaits kalibrējumā Number of samples in calibration 1. tabula Table 1 SEC* 1-VR** SECV*** RSQ**** Lizīns Lysine Leicīns Leucine Treonīns Threonine Valīns Valine Izoleicīns Isoleucine Histidīns Histidine *SEC kalibrēšanas standartkļūda standard error of calibration; **1-VR datu izkliede variance ratio ***SECV kontrolpārbaudes standartkļūda standard error of cross validation; ****RSQ regresijas koeficients coefficient of regression Kalibrēšanas standartkļūda (SEC) definē, cik atbilstoši NIRS kalibrēšanas modelis paredz references lielumus, kas izmantoti modeļa izveidošanā. SEC ir standartnovirze starp laboratorijā iegūtajām references un ar spektrometru iegūtajām vērtībām. SEC vērtībai jābūt nelielai. Izmantotajā kalibrēšanas vienādojumā SEC vērtības ir nelielas (1. tabula), kalibrēšanas modelis labi paredz references vērtības. Datu izkliedes rādītājs (1-VR) raksturo paraugu vērtību variēšanu, kuru izskaidro kalibrēšanas vienādojums. 1-VR vērtība var būt no 0 līdz 1. Ja 1-VR ir 1, tas nozīmē, ka 100% varianšu kalibrēšanas paraugos ir izskaidrojamas ar kalibrēšanas vienādojumu kontrolpārbaudes procesā; 1-VR ir tuvs 1 no līdz (1. tab.). Kontrolpārbaudes standartkļūda (SECV) ir indekss, kas parāda, cik labi kalibrēšanas modelis paredz references lielumus kalibrēšanas vienādojuma veidošanas procesā, kad pakāpeniski tiek atmestas kalibrēšanas komplektam nepiederošo paraugu vērtības. SECV vērtībai jābūt nelielai un līdzīgai SEC vērtībai. Ja šie lielumi būtiski atšķiras, tas norāda uz vāju kalibrēšanas modeli. SECV vērtības ir nelielas (no līdz ) un tuvas SEC vērtībām (no līdz ) (1. tab.), kas norāda uz kalibrēšanas modeļa noderīgumu (LVS EN ISO 12099). Arī regresijas koeficienti (RSQ) (no līdz , 1. tab.) norāda uz derīgu kalibrēšanas modeli, kas pielietojams atbilstošo aminoskābju satura noteikšanai tritikāles paraugos. Neaizvietojamās aminoskābes lizīns, leicīns, treonīns, valīns, izoleicīns un histidīns identiskiem tritikāles graudu paraugiem noteikts Latvijas Lauksaimniecības universitātes 64

3 Agronomisko analīžu zinātniskajā laboratorijā, izmantojot aminoskābju analizatoru Biochrom 30+, izmantojot standarta LVS EN ISO Dzīvnieku barība. Aminoskābju satura noteikšana metodi. Iegūto datu statistiskai apstrādei lietots t-tests divu saistītu paraugkopu salīdzināšanai, korelācijas analīze un regresijas analīze, izmantojot Microsoft Excel datorprogrammu. Rezultāti un diskusijas Ar tuvā infrasarkanā starojuma spektrometru iegūtie tritikāles graudu un miltu aminoskābju satura rezultāti bija atšķirīgi. 20 paraugu vidējie rezultāti un aminoskābju analītisko analīžu vērtības jeb references rezultāti apkopoti 2. tabulā. 2. tabula Table 2 Aminoskābju saturs 20 tritikāles miltu un graudu paraugos, % sausnā Amino acid content in 20 whole meal and grain samples of triticale, % in dry matter Aminoskābe Amino acid Statistiskie rādītāji Statistical indices References rezultāti Reference results Milti Flour Graudi Whole grain Vidējais Average 0.37 a 0.37 a 0.62 b Lizīns Lysine STDEV* 0.029± ± ± MIN** MAKS*** Vidējais Average 0.72 a 0.72 a 1.40 b Leicīns Leucine STDEV 0.101± ± ± MIN MAKS Vidējais Average 0.35 a 0.35 a 0.63 b Treonīns STDEV 0.045± ± ± Threonine MIN MAKS Vidējais Average 0.48 a 0.53 a 0.92 b Valīns Valine STDEV 0.063± ± ± MIN MAKS Vidējais Average 0.37 a 0.38 a 0.72 b Izoleicīns STDEV 0.054± ± ± Isoleucine MIN MAKS Vidējais Average 0.26 a 0.26 a 0.49 b Histidīns Histidine STDEV 0.038± ± ± MIN MAKS *STDEV standartnovirze standard deviation; **MIN minimālā vērtība minimum; ***MAKS maksimālā vērtība maximum; a,b atšķirīgi burti norāda uz statistiski būtisku atšķirību statistically significant difference (p 0.05) Ar infrasarkanā starojuma spektrometru iegūtie miltu paraugu visu neaizvietojamo aminoskābju rezultāti statistiski būtiski neatšķīrās no laboratorijā iegūtajiem references rezultātiem (p 0.05). Minimālās vērtības bija līdzīgas, maksimālās vērtības leicīnam, treonīnam, izoleicīnam un histidīnam bija vienādas, arī vidējās vērtības lizīnam, leicīnam, treonīnam un histidīnam bija vienādas. Starp miltu paraugu spektrometriski iegūtajiem un references rezultātiem konstatēta būtiska (p < 0.01) cieša pozitīva korelācija. Korelācijas koeficienti bija no 0.87 valīna rezultātiem līdz 0.94 treonīna rezultātiem. Turpretim graudu paraugu NIRS rezultāti statistiski būtiski atšķīrās (p 0.05) no šo paraugu references rezultātiem. Lizīna ar spektrometru iegūtais rezultāts bija 1.7 reizes, leicīna 2 reizes, treonīna 1.8 reizes, valīna 1.9 reizes, izoleicīna 1.9 reizes un histidīna 1.9 reizes augstāks nekā atbilstošais references rezultāts. Iegūtie rezultāti izskaidrojami ar apstākli, ka miltu un graudu skenējamā virsma ir atšķirīga, līdz ar to fizikāli atšķiras infrasarkanā starojuma atstarošanās no šīm virsmām un iegūtie miltu un 65

4 graudu spektri, kas tālāk tiek pārvērsti ciparu formātā; NIRS analīžu precizitāte ir atkarīga no iegūto spektru kvalitātes un viendabīguma (Williams, Norris, 2001). Sīkākas materiāla daļiņas ir noderīgākas skenēšanai, jo nodrošina homogēnāku virsmu, no kuras atstarojas infrasarkanais starojums (NIRS White Paper). Jāievēro, ka graudiem tuvais infrasarkanais starojums atstarojas no grauda apvalka, kura ķīmiskais sastāvs atšķiras no miltu sastāva, kur visas grauda daļas ir vienmērīgi sajauktas. Tomēr starp graudu paraugu spektrometriski iegūtajiem un references rezultātiem konstatēta būtiska (p < 0.01) cieša pozitīva korelācija. Korelācijas koeficienti bija no 0.84 valīna rezultātiem līdz 0.94 leicīna rezultātiem. Būtiska korelācija bija arī starp paraugu miltu un graudu spektrometriski iegūtajiem rezultātiem, izņemot valīna rezultātus, kur korelācijas koeficients bija 0.30, kas norāda uz vāju pozitīvu korelāciju. Pārējiem aminoskābju rezultātiem korelācijas koeficienti bija no 0.88 līdz Aminoskābes lizīna rezultātu korelācijas diagramma atspoguļota 1. attēlā. Būtiskas ciešas pozitīvas korelācijas bija starp references miltu, references graudu un miltu graudu paraugu lizīna rezultātiem; korelācijas koeficienti atbilstoši 0.88, 0.91 un ,8 0,7 0,6 f(x) = 1,2290x + 0,1587 R² = 0,8216 NIRS rezultāti, % 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 f(x) = 1,0740x - 0,0318 R² = 0,7817 lizīns miltos Lineārā regresija sērijai lizīns miltos lizīns graudos Lineārā regresija sērijai lizīns graudos 0 0,3 0,32 0,34 0,36 0,38 0,4 0,42 0,44 references rezultāti, % 1. att. Aminoskābes lizīna references analīžu, miltu un graudu paraugu NIRS rezultātu korelācijas diagramma un regresijas vienādojumi. Fig. 1. Correlation chart and regression equations for amino acid lysine reference and NIRS flour and NIRS whole grain results. Veicot regresijas analīzi, tika iegūti vienādojumi, kas izsaka sakarību starp tritikāles paraugu references un ar NIR spektrometru iegūtajām veselu graudu un miltu aminoskābju vērtībām (1. un 2. attēls). Iegūtie determinācijas koeficienti ir augsti; 86% no miltu ar spektrometru iegūto leicīna vērtību izkliedes un 88% no graudu iegūto leicīna vērtību izkliedes var izskaidrot ar paraugu references vērtībām. Tā kā pastāv būtiska cieša pozitīva korelācija starp tritikāles graudu ar spektrometru iegūtajiem un references rezultātiem, tad selekcionāri NIRS rezultātus var izmantot, izlasot selekcijas materiālu ar augstākām aminoskābju lizīna, leicīna, treonīna, izoleicīna un histidīna vērtībām. Lai novērstu graudu paraugu NIRS un references vērtību skaitliskās atšķirības, ir jāuzlabo esošais NIR kalibrācijas modelis, papildinot to ar jauniem tritikāles paraugiem ar zināmām, laboratorijā noteiktām references vērtībām, atkārtoti veicot kalibrācijas kopas matemātisko apstrādi un veidojot jaunu, uzlabotu kalibrācijas vienādojumu. 66

5 1,8 NIRS rezultāti, % 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 f(x) = 0,9782x + 0,7016 R² = 0,8780 0,2 f(x) = 0,9627x + 0, R² = 0,8599 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 references rezultāti, % leicīns miltos Lineārā regresija sērijai leicīns miltos leicīns graudos Lineārā regresija sērijai leicīns graudos 2. att. Aminoskābes leicīna references analīžu, miltu un graudu paraugu NIRS rezultātu korelācijas diagramma un regresijas vienādojumi. Fig. 2. Correlation chart and regression equations for amino acid leucine reference and NIRS flour and NIRS whole grain results. Secinājumi 1. Izmantojot tuvās infrasarkanās atstarojošās gaismas spektroskopiju, ir iespējams iegūt precīzus aminoskābju lizīna, leicīna, treonīna, valīna, izoleicīna un histidīna kvantitatīvā satura rādītājus tritikāles miltu paraugos. 2. Ar tuvās infrasarkanās atstarojošās gaismas spektrometru iegūtie aminoskābju satura rezultāti veselos tritikāles graudos ir 1.7 līdz 2.0 reizes augstāki nekā identiskos samaltos paraugos. 3. Pastāv būtiska cieša pozitīva korelācija starp tritikāles graudu spektrometriski iegūtajiem un references visu aminoskābju rezultātiem. Korelācijas koeficienti bija no 0.84 līdz Izmantotā literatūra 1. Aulrich K., Bohm H. (2012). Quality of organic legumes prediction of main ingredients and amino acids by Near-Infrared Spectroscopy. Agriculture and Forestry Research, Special Issue N. 362, p LVS EN ISO Dzīvnieku barība, graudaugi un maltie graudaugu produkti. Tuvās infrasarkanās spektrometrijas lietošanas vadlīnijas (ISO 12099:2010) (2010). 30 lpp. 3. Millar S.J. (2003). The Development of Near Infrared (NIR) Spectroscopy Calibrations for the Prediction of Wheat and Flour Quality. [Tiešsaiste] [skatīts: g. 27.nov.]. Pieejams: 4. NIRS White Paper. Near Infrared Spectroscopy for Forage and Feed testing. [Tiešsaiste] [skatīts: g. 9.nov.]. Pieejams: 5. Osborne B. G., Fearn T. (1983). Collaborative evaluation of near infrared reflectance analysis for the determination of protein, moisture and hardness in wheat. Journal of Science of Food and Agriculture, Vol. 34 (9), p Reusch W. (2013). Infrared Spectroscopy. [Tiešsaiste] [skatīts: g. 9.nov.]. Pieejams: 7. Williams Ph., Norris K., ed. (2001). Near-Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries. Second edition. American Association of Cereal Chemists, 296 p. 67

Zinātniski praktiskā konference LĪDZSVAROTA LAUKSAIMNIECĪBA, , LLU, Jelgava, Latvija

Zinātniski praktiskā konference LĪDZSVAROTA LAUKSAIMNIECĪBA, , LLU, Jelgava, Latvija ZEMEŅU ŠĶIRŅU UN DAŽĀDU STĀDU VEIDU IZVĒRTĒJUMS EVALUATION OF STRAWBERRY CULTIVARS AND DIFFERENT PLANT TYPES Valda Laugale, Sandra Dane SIA Pūres Dārzkopības pētījumu centrs valda.laugale@puresdis.lv Abstract.