《表2 小麦及其制品中DON含量的SMLR定量分析结果》

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《ATR-FTIR在小麦及其制品呕吐毒素污染水平快速测定中的应用》

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SMLR可以对自变量进行筛选，剔除不具备显著性意义的变量，从而确定一个最佳的线性回归方程。利用SMLR进行预测分析时分别选择7、9、11个和13个波段数进行分析，分析前运用MSC对光谱进行预处理，结果如表2所示。结果表明，建模时所选取波段中有些与DON产生有关，有些与DON的产生存在间接的联系。在所选的13个波段中，1 537、1 562、1 600、1 680 cm-1和1 677 cm-1均是蛋白质的特征吸收峰；1 525、1 507 cm-1和1 479 cm-1为脂肪的特征吸收峰；1 073、1 083 cm-1和1 027 cm-1处为淀粉的特征吸收峰；1 785 cm-1为脂肪酸特征吸收峰；而1 824 cm-1吸收值很小，可能为噪声等杂峰。而DON的产生主要与淀粉、蛋白质和脂肪相关，所以通过波段的选择可以提高预测结果的准确性。建模结果显示，所选波段数为9个和13个时，建模效果较其他两组要好。评价预测模型的优劣主要是通过RP2、RMSEP值评价，通过对比发现在选取9个和13个波段进行预测时效果较好。通过斜率和截距的大小也能反映出线性模型效果的优劣，斜率越接近1，截距越接近0表明线性相关性越好。对比9个波段和13个波段的结果发现，选取9个波段进行分析时相关性较好，斜率和截距分别为0.940 2和0.166 6，此时模型的RPD值为2.6，检测限为1.50 mg/kg。