vir-nwТруды по прикладной ботанике, генетике и селекцииProceedings on applied botany, genetics and breeding2227-88342619-0982N.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources10.30901/2227-8834-2024-1-99-108vir-nw-1868Research ArticleИЗУЧЕНИЕ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ РАСТЕНИЙSTUDYING AND UTILIZATION OF PLANT GENETIC RESOURCESЭкспресс-оценка основных показателей хозяйственной ценности в образцах муки люпина узколистного с помощью ИК-спектроскопииRapid assessment of the main economic value indicators in lupine flour samples using infrared spectroscopyhttps://orcid.org/0000-0003-3274-7662ПоповВ. С.PopovV. S.

Виталий Сергеевич Попов, кандидат технических наук, старший научный сотрудник,

190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44

Vitaliy S. Popov, Cand. Sci. (Engineering), Senior Researcher,

42, 44 Bolshaya Morskaya Street, St. Petersburg 190000

v.popov@vir.nw.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5709-7961СаликоваА. В.SalikovaA. V.

Александра Владимировна Саликова (Кушнарева), аспирант,

190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44

Aleksandra V. Salikova (Kushnareva), Postgraduate Student,

42, 44 Bolshaya Morskaya Street, St. Petersburg 190000

kushnareva.vir@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-6568-5248ПерчукИ. Н.PerchukI. N.

Ирина Николаевна Перчук, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник,

190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44

Irina N. Perchuk, Cand. Sci. (Biology), Senior Researcher,

42, 44 Bolshaya Morskaya Street, St. Petersburg 190000

i.perchuk@vir.nw.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4920-3904КоньковаН. Г.KonkovaN. G.

Нина Григорьевна Конькова, научный сотрудник,

190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44

 

Nina G. Konkova, Researcher, 

42, 44 Bolshaya Morskaya Street, St. Petersburg 190000

n.konkova@vir.nw.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8645-3072ЕгороваГ. П.EgorovaG. P.

Галина Павловна Егорова, ведущий специалист,

190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44

Galina P. Egorova, Leading Specialist, 

42, 44 Bolshaya Morskaya Street, St. Petersburg 190000

g.egorova@vir.nw.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2808-7745ВишняковаМ. А.VishnyakovaM. A.

Mаргарита Aфанасьевна Вишнякова, доктор биологических наук, главный научный сотрудник,

190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44

Margarita A. Vishnyakova, Dr. Sci. (Biology), Chief Researcher,

42, 44 Bolshaya Morskaya Street, St. Petersburg 190000

m.vishnyakova@vir.nw.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3992-5353ШеленгаТ. В.ShelengaT. V.

Татьяна Васильевна Шеленга, кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник,

190000 Санкт-Петербург, ул. Б. Морская, 42, 44

Tatiana V. Shelenga, Cand. Sci. (Biology), Leading Researcher, 

42, 44 Bolshaya Morskaya Street, St. Petersburg 190000

tatianashelenga@yandex.ruФедеральный исследовательский центр Всероссийский институт генетических ресурсов растений имени Н.И. ВавиловаРоссияN.I. Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic ResourcesRussian Federation202402052024185199108Copyright © Попов В.С., Саликова А.В., Перчук И.Н., Конькова Н.Г., Егорова Г.П., Вишнякова М.А., Шеленга Т.В., 20242024Попов В.С., Саликова А.В., Перчук И.Н., Конькова Н.Г., Егорова Г.П., Вишнякова М.А., Шеленга Т.В.Popov V.S., Salikova A.V., Perchuk I.N., Konkova N.G., Egorova G.P., Vishnyakova M.A., Shelenga T.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://elpub.vir.nw.ru/jour/article/view/1868Актуальность

Актуальность. Разработана калибровочная модель для экспресс-оценки хозяйственно ценных показателей (содержание белка, масла, хинолизидиновых алкалоидов) в семенах люпина узколистного из коллекции ВИР методом спектроскопии в ближней инфракрасной области спектра, с помощью которой возможно определить направление дальнейшего использования образцов.

Материалы и методы

Материалы и методы. Биохимические показатели качества (содержание белка, масла, хинолизидиновых алкалоидов) изучали в семенах люпина узколистного (Lupinus angustifolius L.), выращенного в 2019 г. на северо-западе Российской Федерации. Градуировочные модели по определению белка, масла и алкалоидов в семенах люпина (62 образца) разработаны с использованием ИК-анализатора MATRIX-I (Bruker Optics, Германия). Для построения градуировочных моделей использовали значения, полученные химическими методами анализа, принятыми в ВИР. Содержание масла в семенах люпина определяли методом сухого обезжиренного остатка в аппаратах Сокслета, белка – методом Кьельдаля, хинолизидиновых алкалоидов – газовой хроматографией, сопряженной с масс-спектрометрией. Все показатели пересчитывали на сухой вещество образца.

Результаты и заключение

Результаты и заключение. Достоверность разработанных моделей проверяли по результатам определения содержания белка, масла и алкалоидов у семян проверочной партии. Данные по содержанию белка и масла, полученные с помощью калибровочной кривой, не имели достоверных различий с результатами химических исследований, в отличие от показателей алкалоидов. Следовательно, разработанная калибровочная модель для ИК-анализатора MATRIX-I может быть использована для экспресс-оценки содержания белка и масла в образцах муки люпина узколистного, что позволяет ускорить процесс получения данных по основным хозяйственно ценным показателям. Проведение анализа не требует реактивов и является безопасным.

Background

Background. A calibration model has been developed for rapid assessment of economic value indicators (protein, oil, and quinolizidine alkaloid contents) in the seeds of narrowleaf lupine accessions from VIR using near-infrared spectroscopy, with the help of which it is possible to decide on the further use of the accessions.

Materials and methods

Materials and methods. Biochemical quality indicators (protein, oil, and quinolizidine alkaloid content) were studied in the seeds of narrowleaf lupine (Lupinus angustifolius L.) grown in 2019 in the northwest of Russia. Calibration models for measuring protein, oil and alkaloids in lupine seeds (62 accessions) were developed using a MATRIX-I IR analyzer (Bruker Optics, Germany). To construct calibration models, we used the values obtained by chemical analysis methods accepted at VIR. The oil content in lupine seeds was assessed by the defatted dry residue technique in Soxhlet extractors, protein by the Kjeldahl method, and quinolizidine alkaloids by gas chromatography coupled with mass spectrometry. All indicators were recalculated on the dry-weight basis.

Results and conclusion

Results and conclusion. Statistical significance of the developed models was verified according to the results of measuring the content of protein, oil and alkaloids in the seeds of the test batch. The protein and oil content data obtained using a calibration curve did not differ significantly from the results of chemical studies, in contrast to alkaloid indicators. Consequently, the developed calibration model for the MATRIX-I IR analyzer can be used for rapid assessment of protein and oil content in narrowleaf lupine flour samples, thus accelerating the process of obtaining data on the main economic value indicators. The analysis does not require reagents and is safe.

люпинкалибровочная модельметод ИК-спектроскопиибелокмаслоалкалоидыlupinecalibration modelIR spectroscopyproteinoilalkaloidsработа выполнена в рамках государственного задания согласно тематическому плану ВИР по проекту № FGEM-2022-0002 «Выявление возможностей генофонда бобовых культур для оптимизации их селекции и диверсификации использования в различных отраслях народного хозяйства». Авторы благодарят рецензентов за их вклад в экспертную оценку этой работы.the research was performed within the framework of the state task according to the theme plan of VIR, Project No. FGEM-2022-0002 “Identifying possibilities in the genetic diversity of leguminous crops to optimize their breeding and diversify uses in various sectors of the national economy”. The authors thank the reviewers for their contribution to the peer review of this work.ReferencesAbd Manaf F.Y., Yap A.K.C. Automatic crude oil dilution control with premium oil segregation using near infrared (NIR) on-line system. Journal of Oil Palm Research. 2018;30(2):2- 9. DOI: 10.21894/jopr.2018.0012Abd Manaf F.Y., Yap A.K.C. Automatic crude oil dilution control with premium oil segregation using near infrared (NIR) on-line system. Journal of Oil Palm Research. 2018;30(2):2- 9. DOI: 10.21894/jopr.2018.0012Агеева П.А., Почутина Н.А., Пигарева С.А. Cравнительная характеристика кормовых сортов узколистного люпина по качеству зерна и зеленой массы. Адаптивное кормопроизводство. 2018;(1):42-48.Ageeva P.A., Pochutina N.А., Pigareva S.A. Comparative characteristics of grain and green mass quality of fodder narrow-leafed lupin varieties. Adaptive Fodder Production. 2018;(1):42-48. [in Russian].Burns D.A., Ciurczak E.W. (eds). Handbook of near-infrared analysis. 3rd ed. Boca Raton, FL: CRC Press; 2007. DOI: 10.1201/9781420007374Burns D.A., Ciurczak E.W. (eds). Handbook of near-infrared analysis. 3rd ed. Boca Raton, FL: CRC Press; 2007. DOI: 10.1201/9781420007374Ефименко С.Г., Ефименко С.К. Определение содержания масла и влаги в семенах горчицы с помощью ИК-спектрометрии. Масличные культуры. Научно-технический бюллетень ВНИИМК. 2019;4(180):36-44. DOI: 10.25230/2412-608Х2019-4-180-36-44Efimenko S.G., Efimenko S.K. Determination of oil and moisture contents in mustard seeds using IR spectrometry. Oil Crops. Scientific and Technical Bulletin of VNIIMK. 2019;4(180):36-44. [in Russian]. DOI: 10.25230/2412-608Х2019-4-180-36-44Ефименко С.Г., Ефименко С.К., Кучеренко Л.А., Нагалевская Я.А. Экспресс-оценка содержания основных жирных кислот в масле семян рапса с помощью ИК-спектрометрии. Масличные культуры. Научно-технический бюллетень ВНИИМК. 2015;4(164):35-40.Efimenko S.G., Efimenko S.K., Kucherenko L.A., Nagalevskaya Ya.A. Quick-assay of the content of the main fatty acids in oil of rapeseed seeds by means of IR-spectrometry. Oil Crops. Scientific and Technical Bulletin of VNIIMK. 2015;4(164):35-40. [in Russian].Ефименко С.Г., Кучеренко Л.А., Ефименко С.К., Нагалевская Я.А. Оценка основных показателей качества семян сои с помощью ИК-спектрометрии. Масличные культуры. Научно-технический бюллетень ВНИИМК. 2016;3(167):33-38.Efimenko S.G., Kucherenko L.A., Efimenko S.K., Nagalevskaya Ya.A. Evaluation of the general qualitative traits of soybean seeds using IR-spectrometry. Oil Crops. Scientific and Technical Bulletin of VNIIMK. 2016;3(167):33-38. [in Russian].Ермаков А.И., Арасимович В.В., Ярош Н.П., Перуанский Ю.В., Луковникова Г.А., Иконникова М.И. Методы биохимического исследования растений / под ред. А.И. Ермакова. 3-е изд. Ленинград: Агропромиздат; 1987.Ermakov A.I., Arasimovich V.V., Yarosh N.P., Peruanskiy Yu.V., Lukovnikova G.A., Ikonnikova M.I. Methods of biochemical research in plants (Metody biokhimicheskogo issledovaniya rasteniy). A.I. Ermakov (ed.). 3rd ed. Leningrad: Agropromizdat; 1987. [in Russian].Kushnareva A.V., Shelengа T.V., Perchuk I.N., Egorova G.P., Malyshev L.L., Kerv Yu.A. et al. Selection of an optimal method for screening the collection of narrow-leaved lupine held by the Vavilov Institute for the qualitative and quantitative composition of seed alkaloids. Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2020;24(8):829-835. DOI: 10.18699/VJ20.680Kushnareva A.V., Shelengа T.V., Perchuk I.N., Egorova G.P., Malyshev L.L., Kerv Yu.A. et al. Selection of an optimal method for screening the collection of narrow-leaved lupine held by the Vavilov Institute for the qualitative and quantitative composition of seed alkaloids. Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2020;24(8):829-835. DOI: 10.18699/VJ20.680Наумкин В.Н., Наумкина Л.А., Сергеева В.А., Артюхов А.И., Лукашевич М.И. Перспективы культуры люпина в Центрально-Черноземном регионе. Достижения науки и техники АПК. 2009;(1):27-29.Naumkin V.N., Naumkina L.A., Sergeeva V.A, Artgukhov А.I., Lukaschevich M.I. Lupin crops prospects in the Central Black-Soil Zone. Achievements of Science and Technology of AIC. 2009;(1):27-29. [in Russian].Тимошенко Е.С., Лукашевич М.И., Яговенко Г.Л., Агеева П.А., Зайцева Н.М. Характеристика перспективных сортов люпина Мичуринский и Белорозовый 144 для пищевого использования. Хранение и переработка сельхозсырья. 2022;(2):188-200. DOI: 10.36107/10.36107/spfp.2022.310Timoshenko E.S., Lukashevich M.I., Yagovenko G.L., Ageeva P.A., Zaitseva N.M. Characteristics of promising varieties of lupine Michurinsky and Belorozovy 144 for food use. Storage and Processing of Farm Products. 2022;(2):188-200. [in Russian]. DOI: 10.36107/10.36107/spfp.2022.310Vaccari G., Mantovani G., Sgualdino G. The development of near-infrared (NIR) technique on-line in the sugar factory. Sugar Journal. 1990;52(10):4-8.Vaccari G., Mantovani G., Sgualdino G. The development of near-infrared (NIR) technique on-line in the sugar factory. Sugar Journal. 1990;52(10):4-8.Вишнякова М.А., Сеферова И.В., Буравцева Т.В, Бурляева М.О., Семенова Е.В., Филипенко Г.И., Александрова Т.Г., Егорова Г.П., Яньков И.И., Булынцев С.В., Герасимова Т.В., Другова Е.В. Коллекция мировых генетических ресурсов зерновых бобовых ВИР: пополнение, сохранение и изучение: (методические указания). 2-е изд. / под ред. М.А. Вишняковой. Санкт-Петербург: ВИР; 2018. DOI: 10.30901/978-5-905954-79-5Vishnyakova M.A., Seferova I.V., Buravtseva T.V., Burlyaeva M.O., Semenova E.V., Filipenko G.I., Aleksandrova T.G., Egorova G.P., Yankov I.I., Bulyntsev S.V., Gerasimova T.V., Drugova E.V. VIR global collection of grain legume crop genetic resources: replenishment, conservation and studying: (guidelines). 2nd ed. M.A. Vishnyakova (ed.). St. Petersburg: VIR; 2018. [in Russian]. DOI: 10.30901/978-5-905954-79-5Wheeler O.H. Near infrared spectra of organic compounds. Chemical Reviews 1959;59(4):629-666. DOI: 10.1021/cr50028a004Wheeler O.H. Near infrared spectra of organic compounds. Chemical Reviews 1959;59(4):629-666. DOI: 10.1021/cr50028a004

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