Отправить статью по E-mail 
Сортовые особенности фотолюминесценции сои
- Авторы: Беляков М.В.1, Лысенкова А.А.2
-
Учреждения:
- ФГБНУ ФНАЦ ВИМ
- ФГБОУ ВО РЭУ имени Г.В. Плеханова
- Выпуск: № 2 (2025)
- Страницы: 12-16
- Раздел: Растениеводство и селекция
- URL: https://journal-vniispk.ru/2500-2082/article/view/293732
- DOI: https://doi.org/10.31857/S2500208225020032
- EDN: https://elibrary.ru/HTYVHD
- ID: 293732
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Аннотация
Исследованы возможности определения сортовых особенностей фотолюминесценции семян сои (ранние и среднеранние сорта) для последующего создания методики ее сортовой идентификации. Измеряли спектральные характеристики возбуждения и фотолюминесцентного излучения на дифракционном спектрофлуориметре СМ2203 со специализированным программным обеспечением. Рассчитывали интегральные параметры (поглощательная способность, поток люминесценции) и стоксов сдвиг. Возбуждение семян происходит в диапазоне 300-500 нм с основными максимумами на 365 нм, 424 нм и небольшим побочным 520 нм. Различие интегральной поглощательной способности по сортам составляет до 2,31 раза, в отдельных диапазонах – 2,66 раза. Применение для сортовой идентификации отношений поглощательных способностей как относительных величин, не зависящих от уровня фотосигнала, более предпочтительно, но сортовые различия Ηλ1/Ηλ2 составляют только 1,5–1,6 раза. Потоки фотолюминесценции для разных сортов отличаются в 1,56 раза, стоксов сдвиг незначительно и не может быть параметром идентификации семян. Установлено, что люминесцентные характеристики сои имеют заметные количественные различия, но менее существенные качественные, связанные с соотношением максимумов возбуждения. Идентифицировать сорта по их люминесцентным свойствам возможно по величине потока фотолюминесценции при возбуждении излучением 424 нм, при этом целесообразно использовать различие количественных параметров. Может быть взято значение отношения интегральных поглощательных способностей при возбуждении излучением 424 и 365 нм соответственно. Определение сорта семян сои по люминесцентным свойствам позволит ускорить процесс идентификации и сократить временные и материальные затраты.
Ключевые слова
Полный текст
Об авторах
Михаил Владимирович Беляков
ФГБНУ ФНАЦ ВИМ
Автор, ответственный за переписку.
Email: bmw20100@mail.ru
Доктор технических наук, главный научный сотрудник
Россия, г. МоскваАнна Андреевна Лысенкова
ФГБОУ ВО РЭУ имени Г.В. Плеханова
Email: bmw20100@mail.ru
Аспирант
Россия, г. МоскваСписок литературы
- Беляков М.В. Люминесцентный метод и оптико-электронные устройства экспресс-диагностики качества семян агрокультур: специальность 05.20.02 “Электротехнологии и электрооборудование в сельском хозяйстве”: диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук Смоленск, 2021. 438 с.
- Клименков Ф.И., Клименкова И.Н., Иванова Л.П. и др. Лабораторный сортовой контроль в практике первичной селекции и семеноводства, идентификации и сортовой чистоты семян зерновых культур // Аграрная Россия. 2023. № 12. С. 23–28. https://doi.org/10.30906/1999-5636-2023-12-23-28
- Лобачевский Я.П., Дорохов А.С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. Т. 15. № 4. С. 6–10. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10
- Смоликова Г.Н., Шаварда А.Л., Алексейчук И.В. и др. Mетаболомный подход к оценке сортовой специфичности семян Brassica napus L. // Вавиловский журнал генетики и селекции. 2015. № 19(1). С. 121–127. https://doi.org/10.18699/VJ15.015
- Ториков В.Е., Шпилев Н.С., Клименков Ф.И. Использование электрофоретических методов для идентификации сортов зерновых культур // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2019. № 2(172). С. 5–12.
- Шаззо А.А., Корнена Е.П., Кабалина Е.В. Экспресс-способ идентификации современных сортов и гибридов семян подсолнечника на основе спектрального анализа контура изображения // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. 2009. № 1(307). С. 111–112.
- Bu Y., Jiang X., Tian J. et al. Rapid nondestructive detecting of sorghum varieties based on hyperspectral imaging and convolutional neural network // J Sci Food Agric. 2023. Vol. 103. PP. 3970–3983. https://doi.org/10.1002/jsfa.12344
- Fu L., Sun J., Wang S. et al. Identification of maize seed varieties based on stacked sparse autoencoder and near-infrared hyperspectral imaging technology // Journal of Food Process Engineering. 2022. Vol. 45. No. 9. e14120. https://doi.org/10.1111/jfpe.14120
- Li H., Zhang L., Sun H., et al. Identification of soybean varieties based on hyperspectral imaging technology and one-dimensional convolutional neural network // Journal of Food Process Engineering. 2021. Vol. 44. No. 8. e13767. https://doi.org/10.1111/jfpe.13767
- Singh T., Garg N.M., Iyengar S. R. S. Nondestructive identification of barley seeds variety using near-infrared hyperspectral imaging coupled with convolutional neural network // Journal of Food Process Engineering. 2021. Vol. 44. No. 10. e13821. https://doi.org/10.1111/jfpe.13821
- Sun J., Zhang L., Zhou X. et al. A method of information fusion for identification of rice seed varieties based on hyperspectral imaging technology // Journal of Food Process Engineering. 2021. Vol. 44. No. 9. e13797. https://doi.org/10.1111/jfpe.13797
- Wang Y., Song S. Variety identification of sweet maize seeds based on hyperspectral imaging combined with deep learning // Infrared Physics & Technology. 2023. Vol. 130. 104611. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2023.104611
- Zhao X., Que H., Sun X. et al. Hybrid convolutional network based on hyperspectral imaging for wheat seed varieties classification // Infrared Physics & Technology. 2022. Vol. 125. 104270. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2022.104270
- Zhou Q., Huang W., Tian X., et al. Identification of the variety of maize seeds based on hyperspectral images coupled with convolutional neural networks and subregional voting // J Sci Food Agric, 2021. Vol. 101. PP. 4532–4542. https://doi.org/10.1002/jsfa.11095
Дополнительные файлы
