基于拉曼光谱的非破坏性胡萝卜素定量：线性判别分析处理优化
定量方法
2025-08-28 v1
摘要
本研究介绍了一种新方法，用于对叶片中的挑战性胡萝卜素进行定量，这些组织通常产生不如水果、谷物和根茎的信号较不稳定。通过将线性判别分析 (LDA) 模型应用于解释拉曼光谱数据来实现。通过不同的光谱预处理技术（平滑、归一化、基线校正）以及通过各种相关拉曼位移子集来评估模型性能。为生成广泛的胡萝卜素含量范围，利用具有受控合成和较常见的 Spinacia oleracea 样本在暗光和盐应激下进行处理，允许评估模型的鲁棒性和实际适用性。Arabidopsis thaliana 的过渡得分在所有定量中达到 77.27%-95.45%，而 Spinacia oleracea 在 3- 和 4 级建模中显示为 75%-83.33%，表明 LDA 模型具有强大的应用潜力。就光谱预处理而言，平滑对模型性能影响最大，对于 Arabidopsis thaliana的结果有所提升，但对于 Spinacia oleracea 不平滑时表现更好。总体而言，本研究突显了将 LDA 模型与拉曼光谱相结合作为草本植物代谢物定量工具的潜力，具有广泛的农业监测和质量控制应用前景。
引用
@article{arxiv.2504.10057,
title = {Non-Destructive Carotenoid Quantification in Leaves via Raman Spectroscopy: Optimizing Treatment for Linear Discriminant Analysis},
author = {Miri Park and Annette Somborn and Dennis Schlehuber and Hyun Jeong Lim and Volkmar Keuter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.10057},
year = {2025}
}