一種鑒別玉米單倍體的方法技術

本發明專利技術公開了一種鑒別玉米單倍體的方法。本發明專利技術所公開的鑒別玉米單倍體的方法是利用可見光漫透射光譜鑒別玉米單倍體的方法，包括如下步驟：(1)以若干個玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒作為模型訓練樣本，采集所述模型訓練樣本中每個玉米籽粒的可見光漫透射光譜，對所采集的原始光譜數據進行平滑、矢量歸一化預處理；將所得預處理數據進行主成分分析，然后基于支持向量機方法建立用于鑒別玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒的鑒別模型；(2)利用步驟(1)建立的鑒別模型鑒別待測玉米籽粒是否為單倍體。該方法可以鑒別來自不同遺傳背景單倍體的模型。同時，為基于可見光光譜技術開發單倍體自動篩選系統提供理論指導，滿足DH育種的工程化需求。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及，特別涉及一種利用可見光漫透射光譜鑒 別玉米單倍體的方法。
技術介紹
目前，玉米遺傳研究及商業化育種中已廣泛采用單倍體技術（Doubled Haploid， 也稱DH技術）以優化資源配置、提高研究效率、增強自身競爭力。采用傳統的育種方法選 育玉米自交系通常需要經過6-10代才能獲得穩定的自交系，時間跨度長，同時耗費大量人 力物力。而DH技術中，將父本誘導系與育種材料雜交誘導得到F1籽粒，再將含有一定比率 (目前平均為8%左右）的單倍體籽粒從中挑選出來，再經加倍技術處理，即可在一年內得 到基因型完全純合的自交系，稱之為DH系。單倍體技術能夠大幅加快育種進程，更加有利 于實現規模化、工程化操作。近年來，隨著DH育種技術的大規模應用，面臨的一個重要問題 即是如何從大批量的誘導籽粒中高效地挑選出單倍體籽粒，更為重要的是可以實現自動化 篩選的手段。目前主要有2種單倍體篩選方法：一是采用由誘導系攜帶的Rl-nj顯性花青 素顏色標記系統進行單倍體籽粒的人工挑選，凡是胚無紫色而胚乳糊粉層有紫色的籽粒均 是單倍體。同時也開發了基于顏色標記的圖像和計算機視覺的自動化鑒別單倍體的機器。 然而，Rl-nj基因受親本遺傳背景和環境的雙重影響，顏色表達有強有弱，因此不論是肉眼 還是圖像識別的儀器，都不能達到單倍體的高效篩選。二是利用高油型誘導系與育種材料 雜交，由于單倍體和非單倍體籽粒具有顯著的油分差異，通過測定雜交籽粒的油分值便可 區分出單倍體。該法必須采用專有的高油型誘導系，并且只能對非高油玉米育種材料進行 誘導，開發的核磁共振自動化分選系統價格昂貴，這些都限制了該技術在育種過程中的普 及應用。 Jones等應用近紅外光譜鑒別玉米單倍體，但是該模型需對不同遺傳背景的單倍 體和雜交種單獨建模，已有模型無法識別未參與建模背景的籽粒。這在育種實踐工作中來 說，重新建模意味著增加了成本。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種利用可見光漫透射光譜鑒別玉米單倍體的方法。 首先，本專利技術提供了一種建立用于鑒別玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒的 模型的方法，具體可包括如下步驟：以若干個玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒（即 非單倍體玉米籽粒）作為模型訓練樣本，采集所述模型訓練樣本中每個玉米籽粒的可見光 漫透射光譜，對所采集的原始光譜數據進行平滑、矢量歸一化預處理；將所得預處理數據進 行主成分分析，然后基于支持向量機方法建立用于鑒別玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體 籽粒的鑒別模型。 其中，為了使模型具有代表性，所述模型訓練樣本最好為不同遺傳背景，且最好每 個遺傳背景都既有玉米單倍體籽粒又有玉米雜交二倍體籽粒。 在所述方法中，采集所述模型訓練樣本中每個玉米籽粒的可見光漫透射光譜的過 程中，光譜范圍設定為400-780nm，共250個以上（如497個）波長采樣點，積分時間設定為 60ms ;所述模型訓練樣本中，每個玉米籽粒重復采集可見光漫透射光譜5次，結果以平均譜 表示。其中，所述250個以上（如497個）波長采樣點在400-780nm范圍內均勻分布。 在所述方法中，采集所述模型訓練樣本中每個玉米籽粒的可見光漫透射光譜的過 程中，采用的光譜儀可為便攜式紫外-可見光纖光譜儀。 在本專利技術的一個實施例中，所述光譜儀具體為QE65000便攜式紫外-可見光纖光 譜儀（Ocean Optics，USA) 在所述方法中，采集所述模型訓練樣本中每個玉米籽粒的可見光漫透射光譜的過 程中，在所述光譜儀的光源通光孔上覆蓋鋁箱，鋁箱開一小孔，玉米籽粒放置在所述小孔 上，胚面朝向光源。 在所述方法中，對所述原始光譜數據進行平滑、矢量歸一化預處理為：對所述原始 光譜數據進行平滑去噪、矢量歸一化以去除光譜縱向平移，然后采用Kolmogorov-Smirnov 檢驗檢測所述模型訓練樣本中玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒在每個所述波長采 樣點處的吸光度數據的差異顯著性，剔除不存在顯著差異的所述波長采樣點對應的數據， 剩余數據即為所述預處理數據。 其中，所述"采用Kolmogorov-Smirnov檢驗檢測所述模型訓練樣本中玉米單倍體 籽粒和玉米雜交二倍體籽粒在每個所述波長采樣點處的吸光度數據的差異顯著性"具體 為：根據如下判定所述模型訓練樣本中玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒在每個所述 波長采樣點處的吸光度數據的差異顯著性： K = max I Fl (X)-F2 (X) 其中，Fl(X)和F2(x)分別為波長采樣點處兩組樣本吸光度的累積分布函數；K值 為Fl (X)和F2 (X)差值的最大值；若K值對應的p值〈0. 05,則認為所述波長采樣點處的所 述模型訓練樣本中玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒吸光度數據存在顯著差異。 在所述方法中，將所述預處理數據進行主成分分析，然后基于支持向量機方法建 立用于鑒別玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒的鑒別模型，為： (al)將所述預處理數據進行主成分分析，得到一組特征向量； (a2)采用基于支持向量機方法建立用于鑒別玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體 籽粒的分類函數： 分類函數的形式如下： 其中，X為待測玉米籽粒的特征向量；Xi (i = 1，2,…η)為模型訓練樣本的特征向 量，即步驟（al)中所述的一組特征向量；71為模型訓練樣本的標簽（玉米單倍體籽粒和玉 米雜交二倍體籽粒為不同的類別，如用1代表玉米單倍體籽粒，-1代表玉米雜交二倍體籽 粒，則用1或者-1標記不同類別的訓練樣本，得到類似的 向量，即為模型訓練樣本的標簽）；A為拉格朗日乘子；b為常量； k (Xl，X)為核函數，選用RBF核函數，具體形式如下： 在本專利技術中，采用Matlab (The Mathworks，USA)平臺編寫如上計算程序，基于OSU SVMs Toolbox (version 3. 0)編寫SVM源程序；程序輸入參數為：核函數類型，γ和c。 經過訓練，確定訓練SVM模型的輸入模型參數為：采用RBF核函數，γ值為1，c值 為150 ;即可自動訓練出判別函數f (X)，灸和b的值。 采用不同的訓練樣本時，確定的分類函數f(x)使得玉米單倍體籽粒和雜交二倍 體籽粒樣本差異最大，取玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒差異最大時的兩和13值。在 本專利技術中，6V = I，b = 0。 基于上述模型構建方法，本專利技術所提供了利用可見光漫透射光譜鑒別玉米單倍體 的方法，具體可包括如下步驟： (1)采用上述方法構建用于鑒別玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒的模型。 (2)利用步驟（1)建立的鑒別模型鑒別待測玉米籽粒是否為單倍體。 在所述方法的步驟（2)中，按照包括如下步驟的方法鑒別所述待測玉米籽粒是否 為單倍體： (bl)采用與所述步驟（1)相同的方法采集所述待測玉米籽粒的可見光漫透射光 譜，對所采集的原始光譜數據進行平滑、矢量歸一化預處理和主成分分析，獲得所述待測玉 米籽粒的特征向量； (b2)將所述待測玉米籽粒的特征向量代入所述分類函數中，根據f(x)的符號按 照如下確定所述待測玉米籽粒是否為單倍體：若f (X) >0,則所述待測玉米籽粒為或候選為 單倍體籽粒；若f (X)〈〇,則所述待測玉米籽粒為或候選為雜交二倍體籽粒。 本專利技術的本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種建立用于鑒別玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒的模型的方法，包括如下步驟：以若干個玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒作為模型訓練樣本，采集所述模型訓練樣本中每個玉米籽粒的可見光漫透射光譜，對所采集的原始光譜數據進行平滑、矢量歸一化預處理；將所得預處理數據進行主成分分析，然后基于支持向量機方法建立用于鑒別玉米單倍體籽粒和玉米雜交二倍體籽粒的鑒別模型。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：陳紹江，劉金，郭婷婷，賈仕強，李浩川，嚴衍祿，安東，張垚，
申請(專利權)人：中國農業大學，
類型：發明
國別省市：北京;11