2024年6月28日，生物技术与食品科学研究所果蔬贮运加工研究室程红博士在国际化学光谱学top期刊《spectrochimica acta part a: molecular and biomolecular spectroscopy》在线发表了题为“potential of hyperspectral imaging for nondestructive determination of a-farnesene and conjugated trienol content in ‘yali’ pear”的研究论文。
本研究利用可见-近红外高光谱成像技术和机器学习模型相结合的方法，预测了鸭梨的虎皮病生物标志物α-法尼烯和ctols的含量，建立了一种基于高光谱成像无损预测鸭梨中α-法尼烯和ctols的方法，可快速、无损地预测鸭梨中α-法尼烯和ctols的含量、跟踪鸭梨的实时状态，预防鸭梨虎皮病，本研究为鸭梨虎皮病的无损检测提供了技术支撑。
以上研究成果由河北省农林科学院基本科研业务费项目、河北省重点攻关计划项目和河北省农林科学院科技创新专项项目资助。