秋葵功能成分提取及应用研究

秋葵营养价值极高,是近年来百姓餐桌的重要食物之一。秋葵功能成分的提取,对于其营养价值的最大化体现提出了要求与期盼。文章从秋葵功能成分提取应用的角度,从秋葵的生活餐桌贡献、养生保健贡献、经济贡献、农业贡献等方面,从秋葵的要求、研发、生产、利用等方面,对秋葵的功能成分提取应用,进行了集中阐释和立体化研究,旨在为相关人员,对秋葵的功能成分提取应用进行深层次研究提供参考。     

不同预处理方式对红枣环磷酸腺苷提取率的影响

环磷酸腺苷(cAMP)是机体内一种重要的生理活性物质,能调节机体细胞的多种功能活动,开发利用前景广阔。以新疆地区红枣为原料,采用超微粉碎法和真空冷冻干燥法对红枣进行预处理,通过响应面法建立了水浴提取环磷酸腺苷的二次多项数学模型,优化提取工艺参数,通过比较2种不同的预处理方式,得到的结果如下:超微粉碎法处理后cAMP提取率为318.31μg/g,真空冷冻干燥处理后cAMP提取率为239.35μg/g。     

应用SS-PCR技术建立番石榴实蝇快速鉴定方法

应用种特异引物PCR(Species-specific PCR, SS-PCR)技术,基于mt DNA COⅠ线粒体基因系列,设计了1对能够准确鉴定番石榴实蝇Bactrocera(Bactrocera)correcta(Bezzi)的种特异性引物FR447和FF463-486,选用番石榴实蝇作为阳性对照,以杨桃实蝇B.carambolae Drew&Hancock等其他19种实蝇作为阴性对照,进行PCR扩增并将PCR产物进行电泳检测。结果表明:仅番石榴实蝇能够在约645 bp位置扩增出1条清晰且单一的目的条带。将本实验建立的SS-PCR鉴定方法应用在实际检疫工作中,得到了验证。     

沙型盐碱地水产养殖生态修复效果评价

为修复西北地区沙型盐碱地的土壤环境，提升盐碱土地的利用效率，以景泰县盐碱地区为试验区域，创新采用水产养殖生态修复技术，并综合评价了该技术的修复效果。结果表明：采用水产养殖生态修复技术后盐碱地区的盐度，氯化物和硫酸盐等指标呈现逐渐下降趋势，改善了当地的土壤环境，提升了盐碱土地的利用效率。发展水产养殖业也给养殖户带来了一定的经济收益，提升了养殖户发展水产养殖业的积极性，起到了良性发展的效果。本文为盐碱土地的修复治理提供一种高效生态的修复方法，并为全国盐碱地的改良提供一定的技术参考。     

有机肥配施生物质炭对土壤肥力性状与蔬菜生长的影响

为探讨科学施用生物质炭的方法，该研究采用盆栽方法比较了施用等质量生物质炭、有机肥和生物质炭与有机肥配合对土壤肥力性状和蔬菜生长的影响,试验设对照(不施有机肥和生物质炭)、单施生物质炭、生物质炭与有机肥配合施用及单施有机肥等4个处理。结果表明,与对照相比,单施生物质炭对增加土壤有机碳的固定和降低土壤酸度的作用大于生物质炭与有机肥配合施用,生物质炭与有机肥配合施用对增加土壤水稳定性团聚体、CEC、总氮、矿物氮、有效铁、有效锰、有效钼、易氧化有机碳、微生物生物量碳和水溶性有机碳含量,及改善土壤微生物区系与土壤酶活性要优于单施生物质炭的处理；在影响土壤容重、有效钾、有效磷、有效钙、有效硅、有效镁、有效锌和有效铜等肥力性状方面二者基本相似。生物质炭与有机肥配合施用的蔬菜产量略高于单施生物质炭的处理。总体上,生物质炭与有机肥配合施用对改善土壤肥力性状与促进蔬菜生长的效果好于单施生物质炭。     

适用于蛋白质组分析的粉红单端孢菌蛋白提取方法的建立

为了优化一种适用于粉红单端孢菌双向电泳的蛋白质提取方法,以期为蛋白质组学水平研究粉红单端孢菌的致病机制奠定基础。以分离纯化后的粉红单端孢菌为试验材料,分别采用超声-TCA-丙酮、超声-磷酸-TCA-丙酮、超声-SDS、超声-TCA/丙酮-酚/SDS联合抽提和TCA/丙酮-酚/SDS联合抽提等5种方法提取菌体蛋白质,通过对比分析蛋白质含量以及纯度筛选出2种较好的提取方法。在筛选聚丙烯酰胺电泳凝胶浓度的基础上,再通过双向电泳对比分析,得出最佳的蛋白质提取方法。结果表明,12%的聚丙烯酰胺凝胶浓度获得的单向电泳图谱背景清晰且无严重的拖尾现象,超声-TCA/丙酮-酚/SDS联合抽提法获得蛋白样品的质量浓度和含量分别为6.650 mg/mL和2.993 mg/g,该法提取蛋白通过SDS-PAGE分析条带清晰,双向电泳分析可获得1 238个独立清晰的蛋白点。由此可知,超声-TCA/丙酮-酚/SDS联合抽提法获得的粉红单端孢菌体蛋白适合于双向电泳分析及蛋白质组学研究。     

食品安全快速检测课程教学改革探索

食品安全快速检测是食品质量与安全专业教学体系的一门重要的专业基础课程,目的是让学生掌握食品安全快速检测方法,为社会培养合格的食品安全质检人员。针对目前教学中遇到的问题,从教学方法、教学内容和考核方式进行了改革和探索。实践证明,改革取得了良好的教学效果,提高了教学效率、学生学习的主动性和积极性。     

基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7～17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%～83.4%,召回率达51.1%～73.9%,调和平均值为57.6%～78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。     

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