Применение метода инфракрасной спектрометрии в скрининговом исследовании различных видов овса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Проведена оценка биохимических показателей у различных видов овса методом спектроскопии ближнего инфракрасного отражения. На основании полученных в лаборатории ВИР биохимических данных были построены градуировочные модели содержания белка, масла и крахмала.

Материалы и методы. Биохимические показатели качества (белок, масло, крахмал) изучали на семенах пленчатого овса (Avena sativa L.), выращенного в 2015–2016 гг. на Северо-Западе Российской Федерации. Градуировочные модели по определению белка, масла и крахмала в семенах овса (98 образцов, урожай 2014–2015 гг.) разработаны для ИК-анализатора MATRIX-I (Bruker Optics, Германия). Для построения градуировочных моделей использовали значения, полученные традиционными, химическими методами анализа. Биохимический состав масла у семян овса определяли методом Сокслета, белка — методом Кьельдаля, крахмала — поляриметрическим методом Эверса. Все показатели пересчитывали на сухой вес образца.

Результаты и заключение. Достоверность разработанных моделей проверяли по результатам определения содержания белка, масла и крахмала у семян проверочной партии по показателю правильности градуировки. Данные, полученные с помощью калибровочной кривой на приборе MATRIX-I, не имели достоверных различий с результатами химических исследований. Следовательно, калибровка может быть использована для скрининг-анализа на содержание белка, масла и крахмала в образцах овса. Данный метод позволяет сохранить ценный материал, повысить производительность труда за счет оперативности получения данных, не требует реактивов и безопасен.

Об авторах

Валентина Ивановна Хорева

Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: horeva43@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2762-2777
SPIN-код: 5796-4637

канд. биол. наук, вед. научн. сотр., отдел биохимии и молекулярной биологии

Россия, Санкт-Петербург

Виталий Сергеевич Попов

Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Email: v.popov@vir.nw.ru
ORCID iD: 0000-0003-3274-7662
SPIN-код: 1753-0807

канд. тех. наук, ст. научн. сотр., отдел биохимии и молекулярной биологии

Россия, Санкт-Петербург

Нина Григорьевна Конькова

Федеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений им. Н.И. Вавилова

Автор, ответственный за переписку.
Email: ninakonkova.1@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4920-3904
SPIN-код: 8691-1803

научн. сотр., отдел ГР масличных и прядильных культур

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Лоскутов И.Г. Овес (Avena L.). — распространение, систематика, эволюция и селекционная ценность. Санкт-Петербург: ВИР, 2007. 336 c.
  2. Родионова Н.А., Солдатов В.Н., Мережко В.Е., и др. Овес. Культурная флора. Т. 2, ч. 4 / под ред. В.Д. Кобылянского, В.Н. Солдатова. Москва: Колос, 1994. 367 c.
  3. ab-centre.ru [Электронный ресурс]. Урожайность овса [дата обращения: 29.05.2022]. Доступ по ссылке: https://ab-centre.ru/page/urozhaynost-ovsa
  4. Welch R.W. Chapter 6: Nutrient composition and nutritional quality of oats and comparisons with other cereals. Webster F.H., Wood P.J., editors. Oats: chemistry and technology. Saint Paul: American Association of Cereal Chemists Inc., 2011. P. 95–107. doi: 10.1094/9781891127649.006
  5. Shvachko N.A., Loskutov I.G., Semilet T.V., et al. Bioactive components in oat and barley grain as a promising breeding trend for functional food production // Molecules. 2021. Vol. 26, No. 8. ID2260. doi: 10.3390/molecules26082260
  6. Shewrt P.R., Piironen V., Lampi A.-M., et al. Phytochemical and fiber components in oat varieties in the health grain diversity screen // J Agric Food Chem. 2008. Vol. 56, No. 21. P. 9777–9784. doi: 10.1021/jf801880d
  7. Lapveteläinen A., Aro T. Protein composition and functionality of high-protein oat four derived from integrated starchethanol process // Cereal Chem. 1994. Vol. 7. P. 133–139.
  8. Gavrilyuk I.P., Gubareva N.K., Perchuk I.N., et al. 3rd Int. Symp. on Gluten-Free Cereal Products and Beverages. Viena, 2013.
  9. Gajdosova A., Petrulakova Z., Havrlentova M., et al. The content of water-soluble and water-insoluble β-D-glucans in selected oats and barley varieties // Carbohydr Polym. 2007. Vol. 70, No. 1. P. 46–52. doi: 10.1016/j.carbpol.2007.03.001
  10. Хорева В.И., Шеленга Т.В., Блинова Е.В., и др. Овес. Биохимические характеристики образцов. Каталог Всемирной коллекции ВИР. Вып. 876. Санкт-Петербург: ВИР, 2018.
  11. Gilissen L.J.W.J., Van der Meer I.M., Smulders M.J.M. Why oats are safe and useful for patients with celiac disease // Med Sci. 2016. Vol. 4, No. 4. ID21. doi: 10.3390/medsci4040021
  12. Красильников В.Н., Баталова Г.А., Попов В.С., Сергеева С.С. Жирно-кислотный состав липидов зерна голозерного овса отечественной селекции // Российская сельскохозяйственная наука. 2018. № 4. С. 13–15. doi: 10.31857/S250026270000549-8
  13. Bityutsky N.P., Loskutov I.G., Yakkonen K.L., et al. Screening of avena sativa cultivars for iron, zinc, manganese, protein and oil content and fatty acid composition in whole grains // Cereal Res Commun. 2020. Vol. 48, No. 1. P. 87–94. doi: 10.1007/s42976-019-00002-2
  14. Мережко А.Ф. Система генетического изучения исходного материала для селекции растений. Методические указания. Ленинград, 1984. 69 с.
  15. 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. С. 34–44. doi: 10.25230/2412-608X-2022-1-189-34-44
  16. Ефименко С.Г., Ефименко С.К. Определение содержания масла и влаги в семенах горчицы с помощью ИК-спектрометрии // Масличные культуры. 2019. № 4. С. 36–44. doi: 10.25230/2412-608Х-2019-4-180-36-44
  17. Лоскутов И.Г., Ковалева О.Н., Блинова Е.В. Методические указания по изучению и сохранению мировой коллекции ячменя и овса. 4-е изд., доп. и перераб. Санкт-Петербург: ГНЦ РФ ВИР, 2012. 63 с.
  18. Ермаков А.И., Арасимович В.В., Ярош Н.Р., и др. Методы биохимического исследования растений / под ред. А.И. Ермакова. 3 изд., перераб. и доп. Ленинград: Агропромиздат, 1987. 430 с.
  19. Конькова Н.Г., Шеленга Т.В., Малышев Л.Л., и др. Исходный материал для селекции ярового рыжика (Camelina sativa (L.) Crantz) по содержанию масла и белка в семенах в различных экологогеографических условиях // Масличные культуры. 2020. № 2. С. 44–50. doi: 10.25230/2412-608Х-2020-2-182-44-50
  20. Ефименко С.Г., Ефименко С.К. Экспресс-оценка содержания масла и влаги в семенах масличного льна с помощью ИК спектрометрии // Масличные культуры. 2020. № 3. С. 63–70. doi: 10.25230/2412-608Х-2020-3-183-63-70
  21. Ефименко С.Г., Кучеренко Л.А., Ефименко С.К., Нагалевская Я.А. Оценка основных показателей качества семян сои с помощью ИК-спектрометрии // Масличные культуры. 2016. № 3. С. 33–38.
  22. Kon’kova N.G., Shelenga T.V., Gridnev G.A., et al. Stability and variability of Camelina sativa (L.) Crantz economically valuable traits in various eco-geographical conditions of the Russian Federation // Agronomy. 2021. Vol. 11, No. 2. ID 332. doi: 10.3390/agronomy11020332
  23. ГОСТ 32749-2014. Семена масличные, жмыхи и шроты. Определение влаги, жира, протеина и клетчатки методом спектроскопии в ближней инфракрасной области. Москва: Стандартинформ. 2015. 8 с. Доступ по ссылке: https://docs.cntd.ru/document/1200111470

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1

Скачать (39KB)
3. Рис.2

Скачать (116KB)
4. Рис. 3

Скачать (101KB)
5. Рис. 4

Скачать (96KB)

© Хорева В.И., Попов В.С., Конькова Н.Г., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».