Применение БИК-спектроскопии для определения основных биохимических показателей качества зерна у овса песчаного

Актуальность. Разработка градуировочных моделей для экспресс оценки основных биохимических показателей качества зерна голозерных и пленчатых форм овса песчаного Avena strigosa Schreb. с помощью спектроскопии ближнего инфракрасного отражения (БИК) является важной и актуальной задачей современности. Использование цельного зерна для анализа позволяет сохранить особо ценный селекционный материал, что очень важно для селекционеров. Материалы и методы. Зерно овса песчаного (50 образцов из коллекции ВИР) выращивали в 2014–2020 годах в различных агроэкологических условиях Российской Федерации. Для получения данных о химическом составе овса песчаного, необходимых для построения градуировочных моделей, в отделе биохимии и молекулярной биологии ВИР проведено определение показателей качества зерна химическими методами: белка/азота – по Кьельдалю, масла – в экстракторе Сокслета в модификации С.В. Рушковского, крахмала – поляриметрическим методом по Эверсу, бета-глюканов – гравиметрическим методом. Результаты. Получены градуировочные модели для ИК-анализатора MATRIX-I фирмы Bruker (Германия) по определению белка, масла, крахмала и бета-глюканов в цельных зернах овса песчаного. На проверочной партии (20 образцов) оценивали достоверность построенных моделей. Показано, что модели для определения белка, крахмала и масла являлись достоверными, а модель по определению бета-глюканов нуждается в доработке. Установлено, что разница между спектральными показаниями и стандартными химическими методами единичных значений в среднем составила для белка 0,38 %, крахмала 0,57 % и масла 0,30 %, что не превышает предельно допустимых значений погрешности в параллельных измерениях. Относительная разница у исследуемых показателей в среднем не превышает 3-6 %. Заключение. Предлагаемый физический метод анализа зерна овса песчаного позволяет в экспресс режиме проводить предварительную оценку селекционного материала с высокой скоростью анализа. Из основных преимуществ метода можно отметить возможность сохранения ценного исходного материала, повышение эффективности труда, а также получение после сканирования образца данных сразу по нескольким показателям и с заданной повторяемостью.

1. Ефименко С.Г., Ефименко С.К. Определение содержания масла и влаги в семенах горчицы с помощью ИК-спектрометрии. Масличные культуры. 2019;4(180):36-44. DOI: 10.25230/2412-608Х-2019-4-180-36-44

2. Ефименко С.Г., Ефименко С.К. Экспресс-оценка массовой доли масла и содержания основных жирных кислот масла в семенах сурепицы с помощью ИК-спектрометрии. Масличные культуры. 2022;1(189):34-44.

3. Ефименко С.Г., Кучеренко Л.А., Ефименко С.К., Нагалевская Я.А. Оценка основных показателей качества семян сои с помощью ИК-спектрометрии. Масличные культуры. Научно-технический бюллетень ВНИИМК. 2016;3(167):33-38.

4. Ермаков А.И., Арасимович В.В., Ярош Н.П., Перуанский Ю.В., Луковникова Г.А., Иконникова М.И. Методы биохимического исследования растений / под ред. А.И. Ермакова. 3-е изд. Ленинград: Агропромиздат; 1987.

5. ГОСТ 9404-88. Мука и отруби. Метод определения влажности. Москва: Стандартинформ; 2007.

6. ГОСТ 10846-91. Зерно и продукты его переработки. Метод определения белка. Москва: Стандартинформ; 2009а.

7. ГОСТ 13496.15-97. Корма, комбикорма, комбикормовое сырье. Методы определения содержания сырого жира. Москва: Стандартинформ; 2011.

8. ГОСТ 10845-98. Зерно и продукты его переработки. Метод определения крахмала. Москва: Стандартинформ; 2009b.

9. Hart J.R., Norris K.H. Determination of the moisture content of seeds by Near Infrared spectrophotometry of their methanol extracts. Cereal chemistry. 1962;39:94-99.

10. Husson O., Charpentier H., Michellon R., Razanamparany C., Moussa N., Enjalric F., Naudin K., Rakotondramanana, Seguy L. Avoine Avena sativa et Avena strigosa. In: Manuel pratique du semis direct à Madagascar. Vol. 3. Antananarivo: CIRAD; 2012. 8 p. [in French]. Available from: https://www.supagro.fr/ress-pepites/ingenierieprobleme/res/avoine.pdf [accessed Jan. 22, 2024].

11. Khoreva V.I., Popov V.S., Kon’kova N.G. Application of the IR spectrometry method in the screening study of various oat species. Ecological genetics. 2022;20(4):349-357. DOI: 10.17816/ecogen108503

12. Методические указания по изучению и сохранению мировой коллекции ячменя и овса / сост.: И.Г. Лоскутов, О.Н. Ковалева, Е.В. Блинова; под ред. И.Г. Лоскутова. Изд. 4-е, доп. и перераб. Санкт-Петербург: ВИР; 2012.

13. Macari S., Rocha M.G., Restle J., Pilau A., Freitas F.K. de, Neves F.P. Evaluation of a mixture of black oats (Avena strigosa Schreb.) cultivars with Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam.) under grazing (Avaliacao da mistura de cultivares de aveia preta (Avena strigosa Schreb) com azevem (Lolium multiflorum Lam.) sob pastejo) [in Portuguese]. Ciencia Rural. 2006;36(3):910-915. DOI: 10.1590/S0103-84782006000300028

14. Paris W., Marchesan R., Cecato U., Martin T.N., Ziech M.F., Borges G.D.S. Dynamics of yield and nutritional value for winter forage intercropping. Acta Scientiarum. 2012;34(2):109-115.

15. Попов В.С., Перчук И.Н., Хорева В.И. Гравиметрический метод количественного определения растворимых β-глюканов в зерне овса. Биотехнология и селекция растений. 2021;4(1):5-12. DOI: 10.30901/2658-6266-2021-1-o1

16. Попов В.С., Шеленга Т.В., Ковалева О.Н., Хорева В.И. Методические аспекты использования БИК-спектрометрии для определения биохимических показателей зерна ячменя. Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2024;185(1):1-9. DOI: 10.30901/2227-8834-2024-1-1-9

17. Sobczak M.F., Olivo C.J., Gabbi A.M., Charão P.S., Heimerdinger A., da Silva J.H.S., Pereira L.E.T., Ziech M.F., Rossarolla G. Evaluation of an elephant grass pasture mixed with black oats managed under agro ecological principles in the winter period. Livestock Research for Rural Development. 2005;17(6):71. Available from: http://www.lrrd.cipav.org.co/lrrd17/6/fati17071.htm [accessed Jan. 22, 2024].

18. Weibull J., Bojesen L.L.J., Rasomavieius V. Avena strigosa in Denmark and Lithuania: Prospects for in situ conservation. Plant Genetic Resources Newsletter. 2002;131:1-6.

19. Williams P.C., Implementation of Near-Infrared technology. In: Near-Infrared technology in the agricultural and food industries. P.C. Williams, K. Norris (eds). 2th ed. Ch. 8. St. Paul: AACC; 2001. p.145-169.