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申请/专利权人：刘赵文

摘要：本发明公开了近红外光谱生物探针建模预测刚毛藻代谢物对铅胁迫的响应方法，利用近红外光谱技术对Pb胁迫下刚毛藻的叶绿素、总糖、脯氨酸和金属硫蛋白进行了分析，建立基于叶绿素、总糖、脯氨酸和金属硫蛋白的偏最小二乘法的定量分析模型和Pb胁迫浓度的判别分析模型，建立了铅胁迫下刚毛藻生理生化指标的预测模型，以铅胁迫下的刚毛藻的近红外光谱作为探针，探究刚毛藻对Pb的响应机制，为探索非破坏性检测重金属胁迫下的植物生理生化响应提供了技术参考。

主权项：1.近红外光谱生物探针建模预测刚毛藻代谢物对铅胁迫的响应方法，其特征在于：1将刚毛藻用BBM营养液培养，其pH值设置为7.0±0.5，在光照培养箱中驯化一周；2采集Pb2+胁迫7天后刚毛藻的近红外光谱：将PbNO32溶液设置0、1、2.5、5、7.5、10、20mgL七个浓度梯度的Pb2+生长7天，共获得7组Pb2+浓度胁迫下140个刚毛藻样本的原始近红外光谱图；3刚毛藻指标的测定：测定刚毛藻的叶绿素含量、可溶性总糖含量、脯氨酸含量、金属硫蛋白含量；4数据分析：使用化学计量学软件TQAnalyst光谱分析软件自动选择光谱范围收集特征光谱，并通过比较模型预测效果，选择最佳的处理方法对所有收集到的原始光谱进行校正；偏最小二乘回归分析：有效分析p个组分指标含量Y＝[y1，y2，...yp]T与m个特征光谱吸光度X＝[x1，x2，…xm]T之间的关系，根据n次标准化观测数据建立组分含量矩阵B＝bijn×p与吸光度矩阵A＝aijn×m，在两变量组的每对主成分对间相关程度最大的原则下，结合Lagrange乘数法与主成分分析法，将吸光度矩阵A与组分含量矩阵B分解为主成分得分矩阵和载荷矩阵：An×m＝VPT+E和Bn×p＝UQT+F，其中V和P分别为吸光度矩阵A的得分矩阵和载荷矩阵，U和Q是组分含量矩阵B的得分矩阵和载荷矩阵，U＝VVTV-1VTU，E和F分别为A和B矩阵的PLS拟合残差阵，最后根据X、Y与其主成分之间的线性回归方程建立标准化组分含量Y与特征光谱吸光度X之间的回归模型：Y＝QUTVVVT-1X；5单指标预测模型：采用化学计量学软件TQAnalyst自动选择光谱范围收集特征光谱，并通过比较模型预测效果，选择最佳的光程恒定校正、NorrisDerivative平滑和一阶导数对所有收集到的原始光谱进行校正；将特征波长作为建模波长范围，实验测定的生理指标值作为标准值，根据在不同Pb2+浓度胁迫下刚毛藻的校正光谱，采用偏最小二乘回归算法p＝1对不同Pb2+浓度胁迫下的每个相关指标建立单指标预测模型。

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