双酶水解黄粉虫水溶性蛋白制备抗氧化肽的研究

以黄粉虫幼虫的水溶性蛋白为原料,利用碱性蛋白酶和胰蛋白酶水解制备抗氧化肽,并对其水解工艺进行优化。以.OH清除率为指标,在单因素的基础上设计3因素(加酶量、pH和酶解温度)3水平的二次正交旋转组合试验。结果表明,双酶水解的最佳工艺条件为:m(料)∶V(液)=1∶20、水解时间2 h、加酶量17.36 mg/g(碱性蛋白酶和胰蛋白酶酶活比为1∶1)、pH8.0、温度46.5℃。在此条件下制得的多肽具有较强的还原力,对DPPH.和.OH有较强清除作用。     

长根菇林地覆土栽培技术

林下经济是借助林地的生态环境,利用林地资源,在林冠下开展林、农、牧等多种项目的复合经营,使林地的长、中、短期效益有机结合,极大地增加林地附加值[1]。我市崇明拥有丰富的林地资源及大量的林果修剪枝条,利用这些资源发展长根菇等珍稀食用菌品种,形成林地废弃物循环利用技术体系,对发展当地农村经济和保护生态环境等都具有重要意义。     

草菇工厂化三次料技术取得突破

近日,上海市农业科学院食用菌研究所栽培工程团队在草菇工厂化三次料技术上取得突破。经过连续3年多的努力,在前期研究的基础上,克服了草菇三次料原基形成难、出菇不整齐、产量低等技术难点,实现了草菇三次料的正常出菇,试验产量达4.3 kg/m²。将目前常用模式的草菇菇房栽培周期(从进料播种到出料)由原来的20~25天减少至12~14天,每个菇房每年最多可以完成30个栽培周期,效率提高66%。     

基于无人机多光谱影像和随机森林的蔬菜识别

实时准确的蔬菜种植信息是实现水肥精准管理和产量准确估算的重要基础。对无人机多光谱影像进行分割，以光谱特征（spectrum features，SPEC）为基础，分别引入指数特征（index features，INDE）、纹理特征（grey-level co-occurrence matrix features，GLCM）和几何特征（geometric features，GEOM）构建8个分类方案（S1～S8），使用随机森林算法进行分类并分析分类效果。结果表明，方案S5（SPEC+GLCM+INDE）的分类效果最好，总体精度和Kappa系数分别为92.75%和0.92。几何特征的引入降低了分类精度，而纹理和指数特征则与其相反；仅依靠光谱、指数和纹理特征仍难以有效区分白菜和包菜，为提高精度后续研究有必要引入植株高度等特征；在4大类特征中，重要性排在首位的是光谱特征，其次为指数特征。基于无人机多光谱影像和随机森林算法能获得较高的蔬菜分类精度，并能确认影响精度的重要特征，可为其他作物的精准识别提供借鉴。