基于低場(chǎng)核磁共振技術(shù)的小鼠體成分無(wú)損分析方法開(kāi)發(fā)
摘要：本研究利用傳統的全身化學(xué)分析方法,包括干燥法、索氏提取法、凱氏定氮法、灼燒法測定的小鼠樣品的體成分含量作為參考值,結合低場(chǎng)核磁共振技術(shù)及偏最小二乘回歸法（PLSR）和主成分回歸法（PCR）,分別建立了樣品體液、脂肪、瘦肉含量的預測模型。結果顯示,PLSR預測模型的校正集相關(guān)系數（R_（cal）~2）和交互驗證集相關(guān)系數（R_（cv）~2）均大于0.98,且標準誤差值較低,說(shuō)明該模型的穩定性較好,通過(guò)該模型可以準確預測小鼠體液、脂肪和瘦肉含量。對未參與建模的小鼠進(jìn)行體液、脂肪和瘦肉含量的測定,其相對誤差均小于1.5%,表現出較好的應用潛力。
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