近日，蔬菜所在國際學術期刊Current Research in Food Science（中科院農林科學一區top, IF=7.0）發表了題為“High-throughput phenotyping of sweetness and sourness components in tomato fruits by near-infrared spectroscopy and chemometrics methods”的研究論文。蔬菜所徐偉傑博士為論文第一作者，宮超副研究員為論文共同第一作者，李濤研究員為論文通訊作者，徐穎超博士和孫保娟研究員等參與了相關研究工作。

　　番茄是一種重要的經濟作物，其風味品質直接影響商品價值與經濟效益。果實中糖與酸的組成、含量及其比例，是決定番茄口感與風味的核心因素。采用傳統化學檢測方法檢測番茄糖、酸等風味品質指標比較耗時費力，檢測通量和效率低，嚴重製約了番茄風味品質育種。近紅外光譜分析技術結合化學計量學方法，能夠建立光譜與成分含量之間的定量關係模型，具有快速、無損、環保等優勢。本研究團隊以190份具有代表性的番茄樣品為研究對象，基於近紅外光譜技術，並采用雙重優化策略進行建模：一方麵優化了樣本子集的劃分方式，另一方麵精選了關鍵的光譜變量。在此基礎上，建立了偏最小二乘回歸（PLSR）模型，該模型實現了三種主要可溶性糖（果糖、葡萄糖、蔗糖）和兩種有機酸（蘋果酸、檸檬酸）同時快速精準定量。本研究為番茄品質的高通量精準評價提供了可靠技術手段，也為複雜體係多組分同步分析開辟了新路徑。

　　上述研究得到了國家自然科學基金、廣東省重點研發計劃和廣西壯族自治區重點研發計劃等項目的資助。

　　原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2665927125002783

近紅外光譜在番茄品質定量高效測定中的應用