发酵与焙烤对可可豆香气影响的GC-MS分析

采用顶空固相微萃取（HS-SPME）和气-质联用仪（GC-MS）分析未发酵豆、发酵豆和焙烤豆的香气成分,并采用主成分分析法对可可豆香气的影响进行分析。结果表明：未发酵豆、发酵豆和焙烤豆香气差异明显。从未发酵豆和发酵豆中分别鉴定出30和62种挥发性成分,主要为醇类、酮类、烯烃类和醛类,发酵后可可豆香气物质增多。在105、125、145 ℃下焙烤的未发酵豆和发酵豆分别鉴定出47、59、84和71、68、83种,主要为醇类、酯类、醛类、烯烃和吡嗪类,低温焙烤和高温焙烤的可可豆香气差异明显;酮类集中于未发酵低温焙烤区,酸类、酯类和醇类偏向于发酵低温焙烤区,呋喃类和吡嗪类等杂环类化合物指向高温焙烤区。这些香气成分的差异,形成不同处理可可豆之间的风味差异,可可豆香气成分的主成分分析可以作为可可豆不同处理潜在的评价方法。     

面向从江香猪选育的肌内脂肪活体超声无损测定

为探索从江香猪肌内脂肪含量的超声活体预测方法,该文选取110头从江香猪育肥猪开展活体测定,以超声图像为研究对象,利用Matlab R2015b软件提取灰度-梯度共生矩阵(gray gradient cooccurrence matrix,GGCM)及4个角度灰度共生矩阵(gray level cooccurrence matrix,GLCM)图像纹理特征参数。通过逐步回归分析法构建肌内脂肪(intramuscular fat,IMF)含量预测模型,再将此模型应用于另外42头从江香猪,验证模型准确性。逐步回归分析结果表明,背膘厚、灰度平均和梯度熵3个参数指标达到显著水平(P0.05),回归预测模型决定系数R2=0.369。线性回归及相关分析得出,估测值与实测值间RMSE为0.686,皮尔逊积矩相关系数(pearson correlation coefficients)和斯皮尔曼相关系数(spearman correlation coefficients)分别为0.592和0.640(P0.001)。该研究所构建的拟合回归模型可应用于从江香猪肌内脂肪活体预测,为后期高肌内脂肪含量从江香猪的选育提供更为便捷有效的手段。     

低场核磁共振分析聚乙二醇对萌发期水稻种子水分吸收的影响

为研究聚乙二醇(PEG,polyethylene glycol)处理下水稻种子萌发过程中内部水分分布和变化规律,进而揭示水稻耐旱性在水分吸收规律上的重要特征。应用低场核磁共振的T2弛豫谱和质子密度加权成像分析了PEG处理下水稻种子萌发过程中的水分变化,研究了利用蒸馏水(对照)和质量分数分别为10%、20%PEG6000处理对两个水稻品种旱9710、辽星1发芽指标的影响,以及对两个水稻品种萌发0、6、22、48、72 h吸水量的影响,确定单位质量核磁信号幅值与水稻种子湿基含水率的回归函数关系。发芽指标检测结果显示:旱9710耐旱性高于辽星1。质子密度加权成像结果显示:在水分吸收初期,水分子直接通过种子表面裂缝进入种子体内,胚乳中的淀粉粒等物质开始吸水膨胀,种子体积增大。24 h后,种子内营养物质向种胚流动。PEG处理下,水稻种子吸水量明显减少,发芽速度明显降低,且PEG质量分数越高,发芽速度越慢。基于核磁共振理论及T2弛豫谱的多组分特征,当反演频率为10 000时,水稻种子萌发过程中的水分分为束缚水与自由水两部分。T2弛豫谱结果表明:在蒸馏水和质量分数分别为10%、20%PEG处理下,种子湿基含水率和核磁信号幅值均逐渐增长。PEG处理下,核磁信号幅值增长相比对照处理显著降低(P0.05)。PEG处理抑制了两个水稻品种种子对水分的吸收,PEG质量分数越高,抑制作用越强。PEG处理24 h后,耐旱性强的水稻品种吸水率相比对照处理的降低幅度小于耐旱性弱的品种。回归分析表明,3种处理下,核磁信号幅值和湿基含水率具有一致的线性关系(R2=0.983),由回归方程可以求得水稻种子萌发过程中各状态水分的含量。试验为研究水稻种子萌发过程对干旱胁迫的反应机制,开发种子水分微观活体无损检测技术等方面的研究提供理论支持和数据参考。     

香荚兰籽中挥发性成分分析

采用固相微萃取-气质色谱-质谱联用技术,以萃取挥发性成分种类数和萃取量Y值大小作为衡量萃取效果指标优化萃取条件,测定分析香荚兰籽中挥发性成分的组成,通过峰面积归一化法计算各挥发性成分的相对含量,并结合测定相关物质的保留指数(Retention index,RI)值进行定性分析。结果表明,利用75μm碳分子筛/聚二甲基硅氧烷萃取纤维头,样品量1.0 g,萃取温度80℃,萃取时间20 min,解析时间8 min时,萃取效果最佳,香荚兰籽中含有48种挥发性成分,相对含量为90.44%。其主要挥发性成分为香草醛、邻甲氧基苯酚、苯酚和呋喃甲醛,相对含量分别为80.22%、1.61%、1.23%和1.00%。     

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。     

基于结构光三维点云的棉花幼苗叶片性状解析方法

针对传统的棉花叶片表型测量方法主观、低效,对复杂性状如卷叶程度、黄叶占比等很难量化的问题,提出一种基于结构光三维成像的棉花幼苗叶片性状解析方法。首先,采用结构光扫描仪获取棉花幼苗的三维点云数据;然后,利用直通滤波、超体聚类、条件欧氏距离算法,实现叶片点云的识别与分割;最后,基于分割的叶片点云,采用三角面片化、随机采样一致性、Lab颜色分割等处理,实现叶片面积、周长、生长角度、卷曲度、黄叶占比等参数的快速、准确、无损提取。对40株棉花幼苗进行三维结构光成像试验,结果表明,3D叶片面积、周长测量的平均绝对误差分别为2. 59%、2. 85%,具有较高的测量精度,还证明叶片卷曲度和黄叶占比能显著区分病叶和正常叶。     

光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展

近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红外光谱分析技术及高光谱成像技术等光电检测技术在马铃薯外观形态、内部品质及缺陷检测方面的研究和应用现状,并分析了其发展趋势,以期为马铃薯深加工过程中原料筛选和分等分级等提供参考。     

Clinical application of multidetector computed tomography and magnetic resonance imaging for evaluation of cranial nerves in horses in comparison with high resolution imaging standards

Although horses are affected by cranial nerve disease, our understanding of these structures' imaging anatomy is limited, and the optimal modality for imaging of each of these nerves is unclear. The aim of this study was to describe the imaging appearance of the equine cranial nerves on high‐resolution 1.5T magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) scans of a cadaver head, and with these as standards, examine the utility of MRI and CT performed in clinical cases. High‐resolution MRI and CT images were prospectively acquired of the head of a normal Thoroughbred gelding following euthanasia. Ten clinical cases undergoing high‐field MRI under general anaesthesia and 10 clinical cases undergoing CT in the standing horse under sedation were retrospectively evaluated by three reviewers to assess cranial nerve visibility. On high‐resolution, thin‐slice, MRI scans of the normal cadaver head, each of the 12 cranial nerves and their topographic location could be appreciated. On high‐resolution cadaver CT, cranial nerves II, V and VII were clearly visible, but others were less easily identified; osseous structures were clearly visualised. Clinical MRI and CT allowed for variable visualisation of the cranial nerves, dependent on the sequence and the orientation of scan planes. High‐field MRI allowed excellent visualisation of equine cranial nerves, whereas CT allowed for more detailed visualisation of the osseous canals and foramina. In live horses, the ability to identify all 12 nerves is challenging with either MRI or CT; however, high‐field MRI enables better visualisation of the nerve bundles than CT.     

Reference values of two-dimensional and M-mode echocardiographic measurements as a function of body size in various equine breeds and in ponies

Introduction

The aim of this study was to establish echocardiographic reference values for the equine species using allometric regression equations based on body weight (BW) and thoracic circumference (TC).

高光谱技术在常规水稻种子活力检测中的应用

[目的]实现常规水稻种子活力的快速自动化检测。[方法]采用高光谱成像技术(波长范围874~1 734 nm),提取甬籼69和中早39 2种常规水稻种子未老化、老化48 h和老化72 h的光谱反射率,在提取样本光谱时采用小波变换(WT)剔除像素点光谱噪声部分,并基于全波段光谱建立了支持向量机(SVM)判别分析模型。[结果]未老化种子与老化种子可以准确识别,而老化48 h种子与老化72 h种子之间无法准确识别,与基于种子活力参数的测量结果相符,且不同水稻品种对老化的反应存在差异。[结论]高光谱成像技术结合化学计量学方法用于种子活力的快速自动化无损检测是可行的。