zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-783Research ArticleСтатьиРАСПОЗНАВАНИЕ ЗАРАЖЕННЫХ ХРИЗАЛИДОВ ТУТОВОГО ШЕЛКОПРЯДА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПЕКТРОСКОПИИ БЛИЖНЕГО ИК-ДИАПАЗОНА В СОЧЕТАНИИ С МНОГОМЕРНЫМ АНАЛИЗОМ ВО ВРЕМЯ КУЛЬТИВИРОВАНИЯ Cordyceps militarisDISCRIMINATION OF INFECTED SILKWORM CHRYSALISES USING NEAR INFRARED SPECTROSCOPY COMBINED WITH MULTIVARIATE ANALYSIS DURING THE CULTIVATION OF Cordyceps militarisZhangY.ZhangY.

Пекин, 100097;

Лоян, 471003

Beijing, 100097;

Luoyang, 471003

WangX.WangX.

Пекин, 100097

Beijing, 100097

WangCh.WangCh.

Пекин, 100097

Beijing, 100097

ZhouY.ZhouY.

Пекин, 100097

Beijing, 100097

PanD.PanD.

Пекин, 100097

Beijing, 100097

LuoB.LuoB.

Пекин, 100097

Beijing, 100097

luob@nercita.org.cnНациональный исследовательский центр интеллектуальной техники для сельского хозяйства; Колледж оборудования сельскохозяйственной инженерии Хэнаньского университета науки и технологийNational Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture; College of Equipment Agricultural Engineering at Henan University of Science and TechnologyНациональный исследовательский центр интеллектуальной техники для сельского хозяйстваNational Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture202129012021881169(1)-169(8)Copyright © Zhang Y., Wang X., Wang C., Zhou Y., Pan D., Luo B., 20212021Zhang Y., Wang X., Wang C., Zhou Y., Pan D., Luo B.Zhang Y., Wang X., Wang C., Zhou Y., Pan D., Luo B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/783

Ближняя ИК-спектроскопия использована для распознавания зараженных хризалидов тутового шелкопряда. Всего 105 хризалидов тутового шелкопряда (65 инфицированных и 40 незараженных) собрано в пекинской компании Shoucheng Agricultural Development Co., Ltd. Спектры в ближнем ИК-диапазоне получены из областей головы, груди, живота и задней части брюшка каждого хризалида тутового шелкопряда (как незараженных, так и инфицированных). Для идентификации незараженных и инфицированных хризалидов тутового шелкопряда использованы три метода предварительной обработки спектров и четыре модели распознавания. Результаты показывают, что модель, использующая дискриминантный анализ на основе частичных наименьших квадратов и спектры, обработанные методом мультипликативной коррекции рассеяния, имеет лучшие характеристики распознавания (точность прогнозирования калибровочного набора и набора прогнозирования 100 и 97.5%). Область головы оказалась наилучшим участком для распознавания незараженных и инфицированных хризалидов тутового шелкопряда. Неинфицированные и зараженные хризалиды шелкопряда могут быть успешно идентифицированы с помощью методов ближней ИК-спектроскопии при культивировании Cordyceps militaris.

The objective of this study was to confirm whether near infrared spectroscopy could be used to discriminate the infected silkworm chrysalises. A total of 105 silkworm chrysalises – 65 infected and 40 uninfected – were collected at Beijing Shoucheng Agricultural Development Co., Ltd. Near infrared spectra were acquired at the head, chest, abdomen, and posterior belly of each silkworm chrysalis (both uninfected and infected). Three spectral pre-processing methods and four discrimination models were used to identify the uninfected and infected silkworm chrysalises. Results indicated that the PLS-DA model based on the spectra processed by multiplicative scatter correction (MSC) had the best discrimination performance (the prediction accuracy of calibration set and prediction set were 100 and 97.5%, respectively), and the head portion was the best position for the discrimination of uninfected and infected silkworm chrysalises. The overall conclusion was that the uninfected and infected silkworm chrysalises could be successfully identified by using near infrared spectroscopy technology in the cultivation of Cordyceps militaris.

Cordyceps militarisмультипликативная коррекция рассеяниядискриминантный анализ на основе частичных наименьших квадратовCordyceps militarismultiplicative scatter correctionpartial least square discriminant analysisThis work was supported financially by the Key-Area Research and Development Program of Guangdong Province (2019B020214005), the National Natural Science Foundation of China (31601216) and the Special Construction of Innovation Ability of Beijing Academy of Agriculture and Forestry Science (KJCX20170418). We also acknowledge the Key R&D and Promotion Project of the Henan Province (212102110207).ReferencesG. H. Sung, N. L. Hywel-Jones, J. M. Sung, J. J. Luangsaard, B. Shrestha, J. W. Spatafora, Stud. Mycol., 57, 50–59 (2007).G. H. Sung, N. L. Hywel-Jones, J. M. Sung, J. J. Luangsaard, B. Shrestha, J. W. Spatafora, Stud. Mycol., 57, 50–59 (2007).S. X. Bi, Y. S. Jing, Q. Q. Zhou, Food Funct., 9, No. 1, 279–293 (2018).S. X. Bi, Y. S. Jing, Q. Q. Zhou, Food Funct., 9, No. 1, 279–293 (2018).K. Nakamura, K. Shinozuka, N. Yoshikawaa, J. Pharmacol. Sci., 127, No. 1, 53–56 (2015).K. Nakamura, K. Shinozuka, N. Yoshikawaa, J. Pharmacol. Sci., 127, No. 1, 53–56 (2015).Z. Y. Zhu, F. Liu, H. Gao, H. Sun, M. Meng, Y. M. Zhang, Int. J. Biol. Macromol. A, 93, 1090–1099 (2016).Z. Y. Zhu, F. Liu, H. Gao, H. Sun, M. Meng, Y. M. Zhang, Int. J. Biol. Macromol. A, 93, 1090–1099 (2016).X. W. Tian, Q. P. Song, M. He, Y. L. Lu, Y. C. Liu, L. S. Feng, Biosci. Biotech. Res. Commun., 9, No. 4, 596–602 (2016).X. W. Tian, Q. P. Song, M. He, Y. L. Lu, Y. C. Liu, L. S. Feng, Biosci. Biotech. Res. Commun., 9, No. 4, 596–602 (2016).H. T. Fan, H. S. Lin, Chin. J. Chin. Mater. Med., 38, 2549–2552 (2013).H. T. Fan, H. S. Lin, Chin. J. Chin. Mater. Med., 38, 2549–2552 (2013).H. O. Kim, J. W. Yun, J. Appl. Microbiol., 99, 728–738 (2005).H. O. Kim, J. W. Yun, J. Appl. Microbiol., 99, 728–738 (2005).Z. L. Zheng, C. H. Huang, C. Y. Mei, R. C. Han, J. Environ. Entomol., 33, 225–233 (2011).Z. L. Zheng, C. H. Huang, C. Y. Mei, R. C. Han, J. Environ. Entomol., 33, 225–233 (2011).R. R. M. Paterson, Phytochemistry, 69, 1469–1495 (2008).R. R. M. Paterson, Phytochemistry, 69, 1469–1495 (2008).Y. F. Han, Microbiol. China, 32, 1423–1428 (2009).Y. F. Han, Microbiol. China, 32, 1423–1428 (2009).X. L. Chu, W. Z. Lu, Spectrosc. Spectr. Anal., 34, 2595–2605 (2014).X. L. Chu, W. Z. Lu, Spectrosc. Spectr. Anal., 34, 2595–2605 (2014).H. Z. Chen, L. L. Xu, G. Q. Tang, Q. Q. Song, Q. X. Feng, Food Anal. Methods, 9, 1–10 (2015).H. Z. Chen, L. L. Xu, G. Q. Tang, Q. Q. Song, Q. X. Feng, Food Anal. Methods, 9, 1–10 (2015).Y. He, X. L. Li, J. Infrared Millim. Waves, 25, 192–194 (2006).Y. He, X. L. Li, J. Infrared Millim. Waves, 25, 192–194 (2006).H. E. Tahir, X. B. Zou, T. T. Shen, J. Y. Shi, A. A. Mariod, Food Anal. Methods, 9, 2631–2641 (2016).H. E. Tahir, X. B. Zou, T. T. Shen, J. Y. Shi, A. A. Mariod, Food Anal. Methods, 9, 2631–2641 (2016).S. M. Pan, M. Tao, A. Q. Sun, T. M. Jin, Acta Entomol. Sin., 39, 360–365 (1996).S. M. Pan, M. Tao, A. Q. Sun, T. M. Jin, Acta Entomol. Sin., 39, 360–365 (1996).F. Dai, L.Wu, G. Ye, Y. Zhong, T. Hong, X. Huang, Trans. Chin. Soc. Agric. Mach., 46, No. 12, 280–284 (2015).F. Dai, L.Wu, G. Ye, Y. Zhong, T. Hong, X. Huang, Trans. Chin. Soc. Agric. Mach., 46, No. 12, 280–284 (2015).J. Engel, J. Gerretzen, E. Szymańska, J. Jansen, G. Downey, L. Blanchet, L. Buydens, TrAC Trends Anal. Chem., 50, 96–106 (2013).J. Engel, J. Gerretzen, E. Szymańska, J. Jansen, G. Downey, L. Blanchet, L. Buydens, TrAC Trends Anal. Chem., 50, 96–106 (2013).R. Vašát, R. Kodešová, A. Klement, L. Borůvka, Geoderma, 298, 46–53 (2017).R. Vašát, R. Kodešová, A. Klement, L. Borůvka, Geoderma, 298, 46–53 (2017).Y. Zhao, J. Zhang, H. Jin, J. Zhang, T. Shen, Y. Wang, J. AOAC Int., 98, 22–26 (2015).Y. Zhao, J. Zhang, H. Jin, J. Zhang, T. Shen, Y. Wang, J. AOAC Int., 98, 22–26 (2015).B. T. Borille, M. C. Marcelo, R. S. Ortiz, K. C. Mariotti, M. F. Ferrão, R. P. Limberger, Spectrochim. Acta A, 173, 318–323 (2016).B. T. Borille, M. C. Marcelo, R. S. Ortiz, K. C. Mariotti, M. F. Ferrão, R. P. Limberger, Spectrochim. Acta A, 173, 318–323 (2016).E. Teye, X. Huang, H. Dai, Q. Chen, Spectrochim. Acta A, 114, 183–189 (2013).E. Teye, X. Huang, H. Dai, Q. Chen, Spectrochim. Acta A, 114, 183–189 (2013).L. L. Tao, W. Huang, X. J. Yang, Z. Y. Cao, J. M. Deng, S. S. Wang, F. Y. Mei, M. W. Zhang, X. Zhang, Spectrosc. Spectr. Anal., 36, 2766–2773 (2016).L. L. Tao, W. Huang, X. J. Yang, Z. Y. Cao, J. M. Deng, S. S. Wang, F. Y. Mei, M. W. Zhang, X. Zhang, Spectrosc. Spectr. Anal., 36, 2766–2773 (2016).T. Koumbi-Mounanga, K. Groves, B. Leblon, G. Zhou, P. A. Cooper, Eur. J. Wood Prod., 73, 43–50 (2015).T. Koumbi-Mounanga, K. Groves, B. Leblon, G. Zhou, P. A. Cooper, Eur. J. Wood Prod., 73, 43–50 (2015).F. Mabood, F. Jabeen, M. Ahmed, J. Hussain, S. A. A. Al Mashaykhi, Z. M. A. Al Rubaiey, S. Farooq, R. Boqué, L. Ali, Z. Hussain, A. Al-Harrasi, A. L. Khan, Z. Naureen, M. Idrees, S. Manzoor, Food Chem., 221, 746–750 (2017).F. Mabood, F. Jabeen, M. Ahmed, J. Hussain, S. A. A. Al Mashaykhi, Z. M. A. Al Rubaiey, S. Farooq, R. Boqué, L. Ali, Z. Hussain, A. Al-Harrasi, A. L. Khan, Z. Naureen, M. Idrees, S. Manzoor, Food Chem., 221, 746–750 (2017).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.