片烟黑曲霉菌株产纤维素酶的条件优化及酶的分离纯化

为降低烟叶燃吸的刺激味、改善口感、增加香气、提高烟叶品质,从烟叶表面筛选到一株产纤维素酶活性较高的黑曲霉,应用Plackett Burman试验确定4种显著因子,RSM法对4种显著因子进行了优化和分析,并对酶蛋白的分离纯化作了初步研究。结果显示：发酵产酶的最适碳源为玉米芯,氮源为NH4NO3,当玉米芯用量为13.4%,NH4NO3为0.4%,温度为30.4℃,pH为5.6时产酶比活力最高,可达40.02 U·mL-1。纤维素酶酶蛋白的硫酸铵盐析最佳饱和度为60%,经Sephadex G100凝胶柱层析纯化后的比活力提高了3.5倍,回收率为32.6%,达到较高水平。     

响应面法优化超声波辅助提取玛咖总黄酮的工艺研究

[目的]优化玛咖总黄酮的超声波辅助提取工艺.[方法]采用Box - Behnken试验设计及响应面分析法对玛咖总黄酮的超声波提取工艺进行优化,建立回归模型.[结果]得到回归方程:Y=2.080 +0.074 X1 -0.099X2-0.057X3-0.697X12 -0.209X22 -0.336X32 +0.005X1X2+0.05X1X3+0.169X2X3;最佳提取工艺为乙醇浓度70.3;、料液比1∶27、超声时间28.4 min,此工艺条件下玛咖总黄酮的提取率为2.113;,与模型预测值吻合.[结论]响应面回归方程与试验结果拟合性好,可用于实际预测,为玛咖总黄酮的提取提供了参考.     

稻瘟病菌菌株FJ81278中新发现的一个基因注释及其表达分析

对稻瘟病菌菌株FJ81278进行基因组和转录组分析,发现一个新的特异基因MoHsbA编码的蛋白具有疏水表面结合蛋白A(HsbA)结构域和一个信号肽.进一步的生物信息学分析发现,该基因组中另外7个基因编码的蛋白也具疏水表面结合蛋白结构域.稻瘟病菌中的HsbA蛋白聚集于系统发育树的同一个大的分支上,说明它们具有较近的亲缘关...     

幼苗期油菜几何造型研究(英文)

[目的]研究幼苗期油菜的几何造型。[方法]通过对幼苗期油菜的形态结构和生长过程的观测分析,提出了基于形态结构特征参数的幼苗期油菜三维形态数学模型及其可视化方法。根据油菜各器官的形态结构特征提取了不同的控制参数,并利用3次B啨zier曲面生成大小各异的油菜叶片与叶柄模型,同时采用上下底面积不同的圆柱体作为主茎模型,最后通过旋转、缩放、拼接等操作实现了幼苗期整株油菜的三维重建。[结果]该方法具有一定的可控性,简单方便,可快速构建幼苗期油菜几何模型。[结论]为油菜形态模型研究提供了参考。     

碱性蛋白酶酶解波纹巴非蛤制备小分子肽

以波纹巴非蛤为原料,用碱性蛋白酶酶解波纹巴非蛤肉蛋白制备小分子肽,并运用响应面方法设计优化波纹巴非蛤酶解的工艺条件。结果表明:在pH值6.5、液固比为3∶1、酶含量为2.50%、酶解温度为50.4℃、酶解时间122.60 min的条件下,小分子肽的提取率最高、为63.04%。     

响应面法优化乙酸催化果糖制备5-羟甲基糠醛的研究

以果糖为原料、乙酸为催化剂探讨了反应温度、反应时间和催化剂浓度对制备5-HMF得率的影响,并采用响应面法建立二次回归模型对制备工艺进行优化。结果表明:反应温度、反应时间和催化剂浓度对5-HMF得率的影响大小依次为催化剂浓度>反应时间>反应温度;制备5-HMF的最佳工艺参数为反应温度120℃,反应时间220 min,催化剂浓度0.46 mol/L,5-HMF的得率为58.53%。     

SPR生物传感器连续取样和检测装置研制

为了实现表面等离子共振技术(Surface plasmon resonance,SPR)生物传感器在线检测液态样品,本文研制出一种连续收集液样和检测指标的装置.应用本装置实现了对酸菜液中的大肠杆菌的连续检测,具有精度高、测定时间短等特点,可满足在复杂的现场环境下的检测需要.为以后应用生物传感器进行工厂化在线检测提供依据...     

响应面法优化山楂栗子羊羹配方

以山楂、板栗和红小豆为主要原料,在单因素试验的基础上,通过响应面法优化山楂栗子羊羹加工配方.应用Box-Behnken试验设计,以感官评分值为响应值,研究了白砂糖、琼脂、山楂泥和栗子酱添加量4个因素对山楂栗子羊羹品质的影响,最终确定最佳原料配方为：白砂糖166 g,琼脂9.5 g,山楂泥106 g,栗子酱133 g,红豆沙150 g.在该配方下得到的山楂栗子羊羹感官评分为89,与模型预测值89.597 6基本相符.     

基于关联数据融合的地表移动传感器节点

开发了具有多个相关联传感器的地表移动传感器节点;提出一种基于专家系统进行关联数据处理的几何方格面积数据融合方法,即主要采用软硬件结合的方式,利用专家系统预设的节点环境阈值与传感器实际感测的数据相结合进行关联数据处理,将数据关系转化为几何方格面积,从而实现分类分层次的数据融合.结果表明：该方法能够对多个不同类型传感器提供的相同特征数据、互补特征数据、并行特征数据、条件关联数据进行融合;与传统传感器节点相比,地表移动传感器节点感测信息的准确率更高,能量消耗更低.     

Development of crop coefficient models of castor and maize crops

Castor and maize are the most commonly cultivated crops in the Rajendranagar region of Andhra Pradesh, India. The study aims to develop a crop coefficient (K_c) models for these crops, using Lysimeter measured daily crop evapotranspiration (ET_c) data and daily reference evapotranspiration (ET₀) computed using FAO-56 Penman-Monteith (PM) method. K_c values obtained using relationship K_c = ET_c/ET₀, crop coefficient curves were derived as a function of days after sowing and polynomial model was fitted. The performances of the models were tested using performance indicators. The models performed well for both the crops. These models can, therefore, be used for estimating K_c values of castor and maize crops for any day after sowing in the study region.