《表2 小鼠体液、脂肪和瘦肉含量PLSR和PCR模型参数Table 2 Parameters of the PLSR and PCR models for predicting body fluid,

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《基于低场核磁共振技术的小鼠体成分无损分析方法开发》

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Note:RPD，residual predictive deviation.

体液的PLSR预测模型的校正集和交互验证集相关系数R2cal和R2cv分别为0.99996和0.99983，均方根误差RMSEC和RMSECV分别为0.016836和0.032619，均较小。脂肪的PLSR预测模型的相关系数R2cal和R2cv分别为0.9923和0.98477，均方根误差RMSEC和RMSECV分别为0.264238和0.373442。瘦肉的PLSR预测模型的相关系数R2cal和R2cv分别为0.99993和0.99974，均方根误差RMSEC和RMSECV分别为0.024047和0.045732，见表2。体液和瘦肉预测模型的R2cal和R2cv更接近1，均方根误差RMSEC和RMSECV也更小，与之相比脂肪的均方根误差RMSEC和RMSECV略高，脂肪PLSR模型的预测能力略低于体液和瘦肉的PLSR模型，但是R2cal和R2cv也高于0.98，所以预测值和参考值也具有较好的相关性。PLSR体液、脂肪和瘦肉模型的R2cal和R2cv均高于0.98，RPD均大于3。综上所述，说明LF-NMR结合PLSR预测模型可以较准确地预测小鼠的体液、脂肪和瘦肉含量。