液态蛋高压脉冲电场杀菌技术

高压脉冲电场杀菌是一种新型食品杀菌技术,其杀菌过程虽温度低,但能有效杀死食品中的微生物,同时能保持食品原有的色香味,是非热处理食品杀菌技术中效果最佳、应用前景最好的技术.本文综述了高压脉冲电场灭菌的原理、杀菌效果、杀菌特点以及对蛋清蛋白和溶菌酶功能性质和结构造成的影响.     

禽蛋唾液酸及其衍生物研究进展

唾液酸是广泛存在于生物系统中的一类天然糖类化合物,是构成细胞表面复合糖质的成分,具有重要的生物活性.随着人们对于唾液酸生理活性机能的深入了解,含有唾液酸的制品将成为研究热点.本文综述了禽蛋中唾液酸的分布、检测方法、制备方法及其生物学意义,并对未来的发展进行了展望.     

家畜血红蛋白降解菌分离筛选与鉴定

从多年被废弃畜禽血液浸染的土壤中,分离筛选出16株菌株.根据在酪蛋白/明胶平板上蛋白质水解圈比值大小初步确定8株菌株为被选菌株;并分别在Hb发酵培养液中发酵72 h,测定蛋白酶活力、游离氨基酸含量、可溶性蛋白质含量、Hb降解率,最终确定一株菌株(编号为:L act5.Ⅲ)为最佳菌株;经过菌落形态观察初步确定为细菌,进一步测定生理、生化反应指标,鉴定该菌株为蜡状芽孢杆菌B.cereus.     

感言与畅想

自从1985年开始,中国成为世界第一禽蛋大国,我国禽蛋总产量已占世界禽蛋总产量的43%左右,我国禽蛋产业的总产值达到了1600～2000亿元,成为我国农业领域中的一个重要产业;同时,由于禽蛋是人类营养丰富、消化利用率高的完全食品,在我国已经成为城乡居民"菜篮子"中必不可少的日常必备品.     

不同鲜蛋涂膜保鲜剂材料比较

<正>随着我国鲜蛋消费方式逐渐与国际接轨,鸡蛋涂膜保鲜技术成为保障禽蛋安全性与品质的关键。禽蛋涂膜保鲜法的原理主要是通过对新鲜鸡蛋进行清洗、消毒后,将涂膜剂涂于蛋壳表面,来达到降低干耗和保持鸡蛋鲜度的目的。鲜蛋涂膜剂材料种类繁多、来源广泛、操作简单、成本低廉,可有效延长鸡蛋贮藏期,保证贮藏期间蛋品质量。1.油质性鲜蛋的涂膜材料主要以油类物质作为成膜基质,通过在鲜蛋外     

镁铝钴复合氧化物催化合成OHAA保鲜新材料研究

研究镁铝钴复合氧化物新型催化剂的合成,并以此催化剂催化合成农产品保鲜新材料环氧乙烷高级脂肪醇（OHAA）。薄层色谱表明镁铝钴复合氧化物催化合成的OHAA分布指数达到80%以上,具有很好的窄分布效果。通过催化剂用量、反应温度、反应压力三者间的L9(33)正交试验,得出镁铝钴复合氧化物催化OHAA合成的最佳反应条件为催化剂用量3%,温度160℃, 压力0.6 MPa。     

冷杀菌技术在液蛋制品加工中的应用研究

阐述了超高压杀菌、脉冲电场杀菌、辐照杀菌等冷杀菌新技术中的基本原理、优点、发展动态及其在液蛋制品加工中的应用及研究成果,并对我国禽蛋产业的发展进行了展望.     

鸡蛋清卵白蛋白与溶菌酶的两步超滤法分离

研究了两步超滤法分离鸡蛋清中卵白蛋白与溶菌酶的可行性。基于超滤机理分析了超滤过程中初始料液体积分数、pH值和跨膜压力等参数对膜通量、透过液蛋白质质量浓度的影响。在考察膜通量变化确定超滤时间的基础上,通过超滤试验获得最佳工艺条件:初始料液体积分数6.0%,pH值2.5,跨膜压力0.12 MPa。超滤产物纯度、回收率较高,卵白蛋白、溶菌酶的纯度分别为85.72%、87.21%,回收率分别为51.36%、62.58%。试验结果表明,两步超滤法可用于鸡蛋清卵白蛋白与溶菌酶的规模化、高效分离。     

基于种蛋图像血线特征和深度置信网络的早期鸡胚雌雄识别

为了实现孵化早期鸡胚雌雄识别,构建了机器视觉采集系统,在LED光源下获取180枚鸡种蛋孵化第4天的图像。首先对鸡种蛋图像进行RGB分量提取、中值滤波、感兴趣区域提取等预处理,然后利用限制对比度自适应直方图均衡化、形态学处理、最大类间方差阈值分割和八连通域去噪等方法凸显血线纹理,并通过方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)提取图像的全信息特征和利用灰度共生矩阵提取能量、对比度、相关性、熵、均匀度等5个特征,对HOG全信息特征采用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,最后利用全信息特征和PCA降维特征-灰度共生矩阵特征组合的简化特征,分别构建支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传递(back propagation,BP)神经网络、深度置信网络(deep belief networks,DBN)3种鸡胚雌雄识别模型,并比较不同模型的识别准确率。试验中,全信息特征比简化特征构建的模型识别准确率高,基于简化特征的BP、SVM、DBN模型测试集识别综合准确率分别为51.67%、60%和58.33%,基于全信息特征的BP、SVM、DBN模型测试集识别综合准确率分别为58.33%、63.33%和83.33%。其中,基于全信息特征的DBN模型识别准确率最高,达到83.33%。结果表明机器视觉技术为孵化早期鸡胚雌雄识别提供了一种可行方法。