中国农业科学 ›› 2024, Vol. 57 ›› Issue (12): 2282-2294.doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2024.12.002
杨茜1,2(), 游均1(
), 周瑢1, 方圣2, 张艳欣1, 吴自明2(
), 王林海1(
)
收稿日期:
2023-12-08
接受日期:
2024-02-06
出版日期:
2024-06-16
发布日期:
2024-06-25
通信作者:
联系方式:
杨茜,E-mail:983016824@qq.com。游均,E-mail:junyou@caas.cn。杨茜与游均为同等贡献作者。
基金资助:
YANG Xi1,2(), YOU Jun1(
), ZHOU Rong1, FANG Sheng2, ZHANG YanXin1, WU ZiMing2(
), WANG LinHai1(
)
Received:
2023-12-08
Accepted:
2024-02-06
Published:
2024-06-16
Online:
2024-06-25
摘要:
【目的】 植酸是芝麻中主要的抗营养成分之一。探究芝麻籽粒植酸高效提取最优条件,建立植酸含量高通量检测方法,并应用于芝麻群体材料植酸含量变异检测和低植酸种质资源筛选,推动芝麻植酸基础研究和低植酸品种选育。【方法】 以0.4 mol·L-1 HCl为提取溶剂,进行种子量、捣碎时间、捣碎频率、提取液体积等单因素试验,对芝麻籽粒植酸进行提取,结合微量化铁沉淀法高通量测定植酸含量。在单因素试验的基础上,进行Box-Behnken四因素三水平的响应面试验,建立植酸得率为响应值的二次多项式回归方程模型,并绘制响应曲面图和等高线图,分析影响植酸得率的主要因素及各因素间的交互作用,确定植酸含量检测的最优提取条件。利用该参数条件对2个环境下种植的200份芝麻种质资源进行植酸含量测定,筛选低植酸种质。【结果】 方差分析显示,建立的回归模型具有高度显著性(P<0.0001),失拟项不显著(P>0.05),方程对试验拟合较好,可用此回归方程对芝麻籽粒植酸提取试验进行优化。4个因素的一次项对植酸得率的影响均达到极显著水平,对植酸得率的影响大小依次为种子量>捣碎时间>捣碎频率>提取液体积。响应面分析图表明,种子量和捣碎时间、种子量和捣碎频率、捣碎时间和捣碎频率、捣碎时间和提取液体积、捣碎频率和提取液体积之间具有一定的交互作用。经过单因素条件及响应面设计优化的植酸最佳提取条件参数为种子量30 mg、捣碎时间6.5 min、捣碎频率50 Hz、提取液体积435 μL,在此条件下的植酸得率预测值为14.03 mg·g-1,实际植酸平均得率为14.14 mg·g-1,模型预测值与试验实际值十分接近。从200份种质资源中筛选出3份稳定的低植酸芝麻种质,平均含量为11.63 mg·g-1。【结论】 建立了芝麻植酸高效提取检测技术,可以显著减少试验时长,减少样品使用量,检测结果重复性好,准确性高。
杨茜, 游均, 周瑢, 方圣, 张艳欣, 吴自明, 王林海. 芝麻籽粒植酸含量高通量检测方法的建立与低植酸种质的筛选[J]. 中国农业科学, 2024, 57(12): 2282-2294.
YANG Xi, YOU Jun, ZHOU Rong, FANG Sheng, ZHANG YanXin, WU ZiMing, WANG LinHai. Establishment of High-Throughput Detection Method for Phytic Acid Content in Sesame Seeds and Screening of Low Phytic Acid Germplasms[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2024, 57(12): 2282-2294.
表2
响应面试验设计与结果"
试验号 Test number | 种子量 Seed weight (mg) | 捣碎时间 Crusher time (min) | 捣碎频率 Crusher frequency (Hz) | 提取液体积 Extraction volume (μL) | 植酸得率 Phytic acid yield (mg·g-1) |
---|---|---|---|---|---|
1 | 20 | 4 | 50 | 400 | 13.1947 |
2 | 40 | 4 | 50 | 400 | 12.1604 |
3 | 20 | 8 | 50 | 400 | 13.5056 |
4 | 40 | 8 | 50 | 400 | 13.4174 |
5 | 30 | 6 | 40 | 200 | 13.4035 |
6 | 30 | 6 | 60 | 200 | 12.8243 |
7 | 30 | 6 | 40 | 600 | 13.2846 |
8 | 30 | 6 | 60 | 600 | 13.6042 |
9 | 20 | 6 | 50 | 200 | 13.2609 |
10 | 40 | 6 | 50 | 200 | 12.5203 |
11 | 20 | 6 | 50 | 600 | 13.6390 |
12 | 40 | 6 | 50 | 600 | 13.2934 |
13 | 30 | 4 | 40 | 400 | 13.4049 |
14 | 30 | 8 | 40 | 400 | 13.5754 |
15 | 30 | 4 | 60 | 400 | 12.5396 |
16 | 30 | 8 | 60 | 400 | 13.8098 |
17 | 20 | 6 | 40 | 400 | 13.2217 |
18 | 40 | 6 | 40 | 400 | 13.4764 |
19 | 20 | 6 | 60 | 400 | 13.4724 |
20 | 40 | 6 | 60 | 400 | 12.3784 |
21 | 30 | 4 | 50 | 200 | 12.4585 |
22 | 30 | 8 | 50 | 200 | 13.5933 |
23 | 30 | 4 | 50 | 600 | 13.5672 |
24 | 30 | 8 | 50 | 600 | 13.3649 |
25 | 30 | 6 | 50 | 400 | 13.9232 |
26 | 30 | 6 | 50 | 400 | 13.9855 |
27 | 30 | 6 | 50 | 400 | 13.9346 |
28 | 30 | 6 | 50 | 400 | 13.9979 |
29 | 30 | 6 | 50 | 400 | 13.8496 |
表3
回归模型的方差分析表"
方差来源 Sources of variance | 平方和 Sum of squares | 自由度 df | 均方 Mean square | F值 F value | P值 P value | 显著性 Significance |
---|---|---|---|---|---|---|
模型Model | 6.96 | 14 | 0.50 | 37.48 | <0.0001 | ** |
A | 0.77 | 1 | 0.77 | 58.33 | <0.0001 | ** |
B | 1.29 | 1 | 1.29 | 97.52 | <0.0001 | ** |
C | 0.25 | 1 | 0.25 | 18.96 | 0.0007 | ** |
D | 0.60 | 1 | 0.60 | 45.52 | <0.0001 | ** |
AB | 0.22 | 1 | 0.22 | 16.86 | 0.0011 | ** |
AC | 0.45 | 1 | 0.45 | 34.26 | <0.0001 | ** |
AD | 0.039 | 1 | 0.039 | 2.94 | 0.1086 | |
BC | 0.30 | 1 | 0.30 | 22.78 | 0.0003 | ** |
BD | 0.45 | 1 | 0.45 | 33.68 | <0.0001 | ** |
CD | 0.20 | 1 | 0.20 | 15.22 | 0.0016 | ** |
A2 | 1.52 | 1 | 1.52 | 114.3 | <0.0001 | ** |
B2 | 0.80 | 1 | 0.80 | 60.63 | <0.0001 | ** |
C2 | 0.59 | 1 | 0.59 | 44.51 | <0.0001 | ** |
D2 | 0.68 | 1 | 0.68 | 51.44 | <0.0001 | ** |
残差Residual | 0.19 | 14 | 0.013 | |||
失拟误差Lack of Fit | 0.17 | 10 | 0.017 | 4.95 | 0.0684 | |
纯误差Pure Error | 0.014 | 4 | 3.472E-003 | |||
总和Total | 7.15 | 28 | ||||
R2=0.974, R2adj=0.948, CV=0.86% |
表5
加标回收试验结果"
序号 Serial number | 样品提取液植酸含量 Phytic acid content of sample extracts (μg·mL-1) | 标准品加入量 Amount of standard added (μg) | 测得量 Measured amount (μg) | 回收率 Recovery rate (%) | 平均回收率 Average recovery rate (%) | 相对标准偏差 Relative standard deviation |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 394.27 | 1.0 | 1.05 | 104.67 | 99.76 | 4.01 |
2 | 366.27 | 0.8 | 0.77 | 95.83 | ||
3 | 347.60 | 0.6 | 0.58 | 96.67 | ||
4 | 328.93 | 0.4 | 0.39 | 98.33 | ||
5 | 289.6 | 0.2 | 0.21 | 103.33 |
[1] |
邵家威, 祁国栋, 张桂香, 付建鑫, 张炳文. 芝麻的营养与功能价值评价研究进展. 粮油食品科技, 2019, 27(6): 86-92.
|
|
|
[2] |
|
[3] |
|
[4] |
张美月, 郝征红, 杨东霖, 王其峰, 赵微, 颜凤, 于世幸, 孙子恒. 萌育对芝麻籽粒含氮物质的影响. 中国油脂, 2022, 47(9): 95-101.
|
|
|
[5] |
doi: 10.1038/s41598-020-76417-3 pmid: 33188249 |
[6] |
|
[7] |
doi: 10.1111/1541-4337.12714 pmid: 33559386 |
[8] |
苏达, 吴良泉,
|
|
|
[9] |
苏达, 吴良泉,
doi: 10.16819/j.1001-7216.2019.8083 95 |
doi: 10.16819/j.1001-7216.2019.8083 95 |
|
[10] |
doi: 10.1016/bs.adgen.2020.11.003 pmid: 33641749 |
[11] |
|
[12] |
doi: 10.1038/nbt1322 pmid: 17676037 |
[13] |
|
[14] |
|
[15] |
|
[16] |
|
[17] |
|
[18] |
|
[19] |
|
[20] |
|
[21] |
张倩雯. 甘蓝型油菜种子植酸含量的遗传解析[D]. 武汉: 华中农业大学, 2018.
|
|
|
[22] |
|
[23] |
|
[24] |
|
[25] |
|
[26] |
李莉, 张赛, 何强, 胡学斌. 响应面法在试验设计与优化中的应用. 实验室研究与探索, 2015, 34(8): 41-45.
|
|
|
[27] |
王永菲, 王成国. 响应面法的理论与应用. 中央民族大学学报(自然科学版), 2005, 14(3): 236-240.
|
|
|
[28] |
杨文雄, 高彦祥. 响应面法及其在食品工业中的应用. 中国食品添加剂, 2005(2): 68-71.
|
|
|
[29] |
|
[30] |
程敬丽, 郑敏, 楼建晴. 常见的试验优化设计方法对比. 实验室研究与探索, 2012, 31(7): 7-11.
|
|
|
[31] |
|
[32] |
|
[33] |
|
[34] |
刘杰, 陈卓, 刘军海, 马建岗. 植酸提取的研究进展. 辽宁化工, 2019, 48(10): 986-989.
|
|
|
[35] |
|
[36] |
doi: 10.1186/s12870-022-03831-2 pmid: 36114452 |
[37] |
doi: 10.1021/acs.jafc.1c06831 pmid: 35275483 |
[38] |
曹倩. 低植酸大豆育种早代选择与高代系评价[D]. 杨凌: 西北农林科技大学, 2022.
|
|
|
[39] |
|
[40] |
|
[41] |
陈广凤, 李冬梅, 邓志英, 冯建英, 郑世英, 郑芳, 吴秀芬, 田纪春. 小麦籽粒植酸含量聚类及相关基因位点研究. 粮油食品科技, 2021, 29(2): 25-33.
|
|
|
[42] |
|
[1] | 戎亚思, 李丰, 张鹏钰, 王东勇, 苏小雨, 田媛, 高桐梅. 基于主成分-聚类分析芝麻盛花期耐高温评价及品种筛选[J]. 中国农业科学, 2024, 57(20): 3957-3973. |
[2] | 王倩, 董孔军, 薛亚鹏, 刘少雄, 王若楠, 杨佳琪, 陆平, 王瑞云, 杨天育, 刘敏轩. 糜子核心种质成株期抗旱性鉴定评价与抗旱种质筛选[J]. 中国农业科学, 2023, 56(21): 4163-4174. |
[3] | 琚铭, 苗红梅, 黄盈盈, 马琴, 王慧丽, 王翠英, 段迎辉, 韩秀花, 张海洋. 芝麻种间杂交亲和性差异及杂种生物学特征分析[J]. 中国农业科学, 2022, 55(20): 3897-3909. |
[4] | 钟艳平,师立松,周瑢,高媛,何延庆,方圣,张秀荣,王林海,吴自明,张艳欣. 芝麻素高效提取检测技术的建立与高芝麻素种质的筛选[J]. 中国农业科学, 2022, 55(11): 2109-2120. |
[5] | 崔承齐, 刘艳阳, 江晓林, 孙知雨, 杜振伟, 武轲, 梅鸿献, 郑永战. 芝麻产量相关性状的多位点全基因组关联分析及候选基因预测[J]. 中国农业科学, 2022, 55(1): 219-232. |
[6] | 宋彪,徐凯悦,王晓华,郭九信,吴良泉,苏达. 蜜柚果实不同空间部位植酸及矿质营养有效性的分布特征[J]. 中国农业科学, 2021, 54(6): 1229-1242. |
[7] | 姚兴兰,杨文竹,罗彦忠,陈茹梅,王磊,张兰. 转phyA2、ZmTMT和Bar玉米的获得及其特性分析[J]. 中国农业科学, 2020, 53(24): 4982-4991. |
[8] | 刘爱丽,魏梦园,黎冬华,周瑢,张秀荣,游均. 芝麻肌醇半乳糖苷合成酶基因SiGolS6的克隆及功能分析[J]. 中国农业科学, 2020, 53(17): 3432-3442. |
[9] | 李杰,贾栩超,张瑞芬,刘磊,池建伟,黄菲,董丽红,张名位. 黑芝麻黑色素的分离纯化、结构表征及体外抗氧化活性[J]. 中国农业科学, 2020, 53(12): 2477-2492. |
[10] | 孙建,颜小文,乐美旺,饶月亮,颜廷献,叶艳英,周红英. 芝麻不同抗旱基因型对花期干旱胁迫的生理响应机理[J]. 中国农业科学, 2019, 52(7): 1215-1226. |
[11] | 师立松,高媛,黎冬华,杨文娟,周瑢,张秀荣,张艳欣. 芝麻抗裂蒴性鉴定方法研究及核心种质抗裂蒴性评价[J]. 中国农业科学, 2019, 52(20): 3520-3532. |
[12] | 周瑢,刘盼,黎冬华,张艳欣,王林海,张秀荣,魏鑫. 芝麻硬脂酸脱饱和酶基因SiSAD的克隆及功能验证[J]. 中国农业科学, 2019, 52(10): 1678-1685. |
[13] | 韩亚飞,汪学德,郑永战,梅鸿献,魏安池,刘艳阳. 豫芝11号种子发育过程中蛋白质及其组分的变化规律[J]. 中国农业科学, 2018, 51(4): 652-661. |
[14] | 张玉娟,游均,刘爱丽,黎冬华,于景印,王燕燕,周瑢,宫慧慧,张秀荣. 芝麻发芽期耐盐性鉴定方法研究及耐盐候选基因的挖掘[J]. 中国农业科学, 2018, 51(12): 2235-2247. |
[15] | 刘文萍,吕伟,黎冬华,任果香,张艳欣,文飞,韩俊梅,张秀荣. 芝麻种质资源成株期抗旱性关联分析[J]. 中国农业科学, 2017, 50(4): 625-639. |
|