“四念四化”构建校企合作育人模式的探索与实践——以内蒙古商贸职业学院食品加工技术专业为例

食品加工技术专业是典型的应用型专业,人才培养目标是应用型高技能人才,其培养目标的关键是强化实践教学,搭建好校企合作平台,从而达到实践育人、协同育人的目的。内蒙古商贸职业学院食品加工技术专业以选择具有管理水平一流、生产工艺先进、研发能力领先的食品制造类高端企业,通过引企入校、工学交替、理实一体教学提高了学生的培养质量,同时创新形成了“四念四化”的教育教学模式。     

油料作物油脂合成调控研究进展

植物油脂不仅是人类可食用油的主要来源,也是人类生产生活中重要的可再生原料。本文概述了植物油脂的生物合成途径,从母体效应、QTL、GWAS等多个方面总结了油料作物油脂合成的遗传学研究进展,同时探讨了已知的油脂合成调控相关基因的功能。本文综述了该领域的研究现状,为深入了解油料作物油脂合成调控网络提供了参考,也为油料作物的分子改良和遗传育种提供了理论基础。     

不同送风和载物方式作用下冲击式速冻设备中虾仁冻结过程的比较

以明虾虾仁为研究对象,利用数值模拟结合实验验证的方法,研究两种送风方式(单侧送风和双侧送风)和两种载物方式(板带载物和网带载物)对虾仁冻结过程的影响,找到使虾仁冻结时间最短的送风和载物方式。研究发现:对于虾仁冻结来说,采用双侧送风+网带载物可以使虾仁表面流场流速更大,有利于提高换热效率,减少虾仁冻结时间,相对于其他送风方式和载物方式来说可缩短虾仁冻结时间的14%～25%;双侧送风有助于低速侧形成提高虾仁下表面流速的涡流,而网带载物可以避免在虾仁下侧面与网带交界处以及虾仁头部形成射流"真空区",上述均有助于提高虾仁表面风速,缩短虾仁冻结时长;但是冻结速度越快,虾仁冻结均匀性则越差。在本次实验中,虾仁内外最大温差出现在实验组D(双侧送风+网带载物),最大温差可达13.02℃。     

微流控芯片在农产品安全检测中的应用

近年来,随着食品工业的迅猛发展,国内外食品安全事故也频繁发生。开发安全可靠、便携有效的检测方法对食品安全至关重要。微流控芯片集样品前处理、分离和检测等过程为一体,实现了样品前处理和检测分析的自动化、集成化、小型化、低消耗、高效率和便携化,满足了现场、实时检测的需求。本研究对微流控芯片在食品成分、农药残留、兽药残留、食品添加剂和重金属检测中的应用进行归纳总结,为农产品安全检测提供参考。     

耕作模式对坡耕地土壤水分和大豆产量的影响

为了探讨北方土石低山地区不同耕作模式对坡耕地的土壤水分特征及其对作物产量的影响,以10°坡耕地大豆田为研究对象,监测了传统耕作(CT)、免耕(ZT)、免耕秸秆覆盖(NT)和横垄(CR)4种不同处理下0～100cm土壤水分垂直变化和水平变化,测定了大豆产量和水分利用效率。结果表明:1)在大豆不同生育期中,各处理在0～40cm土壤水分含量均表现为:NTZTCRCT,当土层深度大于40 cm时,各处理间土壤水分含量的大小关系发生波动变化,其中ZT和NT能明显改善0～50cm土层土壤水分含量,较CT处理保墒效果提高25.34%～35.57%。2)CT和ZT处理坡位间土壤水分含量的大小关系,受大豆生育期内总降雨量的影响较小,分别表现为:下坡位中坡位上坡位和下坡位≈中坡位上坡位,而NT和CR处理坡位间土壤水分含量的大小关系,会随着大豆生育期内降雨总量的不同而产生微变。3)各处理剖面土壤水分空间分布格局均表现出下湿上干的特点,CT和CR湿润土层(体积含水率≥11.6%)分别位于坡底40～100 cm和坡顶40～100 cm处,而干燥土层(体积含水率≤8.6%)则分别位于坡顶10～30 cm和坡底10～20 cm处。ZT湿润土层(体积含水率≥12%)分布集中性较差,NT湿润土层分布集中性最好,且范围最大,占据了整个坡面40～100cm深度范围。4)所考虑的3个因素对土壤水分含量影响作用的大小表现为:耕作模式剖面深度坡位。5)在2a试验中,与CT相比CR、ZT和NT处理产量分别平均增加8.77%、15.68%和26.74%,水分利用效率分别平均提高6.32%、11.6%和20.61%,因此建议在研究区种植大豆时,优先采用NT耕作模式。     

Is PLOS ONE Attracting Highly Cited Papers in the Food Sciences? Comparing Authors' Most Cited Work to Their PLOS ONE Articles Published 2006–2016

Since 2007, the Open Access journal PLOS ONE has published 194,622 expert-reviewed scientific papers, including 85 related to the human food sciences such as food safety, general food science, and nutrition. Seventy-five of their corresponding authors had previously published. Their most cited articles in other journals were identified and citation counts compared against those earned by their PLOS ONE papers. No PLOS ONE food sciences paper has yet been cited more than an author's best effort in the field in other journals. More than half (38) of the 75 PLOS ONE papers studied remain uncited even by their own authors.     

基于GF-1影像NDVI年度间相关分析的冬小麦面积变化监测

为实现区域冬小麦种植面积变化的快速监测,减少监测难度,提高监测效率和精度,该文提出一种基于年际NDVI相关关系的监测方法(relationship analysis of normal difference vegetation index,rNDVI)。选择河北省黄骅市、孟村县、海兴县3个县市为研究区,基于2014年4月14日、2017年4月26日两个时期的GF-1/WFV数据,基于rNDVI方法,通过将样本点两年度的NDVI值构建二维空间,采用最小二乘法拟合的方法获得不变地物点的上下包络线方程,进而得到冬小麦变化区域的监测阈值,提取冬小麦种植增加和减少区域,实现对研究区域的变化监测。结果表明,采用rNDVI算法总体精度分别为90.60%,Kappa系数为0.84,相比传统的先最大似然分类后再提取冬小麦种植变化区域的方法,总体精度与Kappa系数分别提高了6.6个百分点和16.7%。对冬小麦增加区域、冬小麦减少区域的变化监测结果进行分析,发现基于rNDVI的变化监测方法可以有效提高裸地、线状道路、破碎的冬小麦地块等区域的变化识别能力,提高监测精度。同时分别利用2014年3月1日和2017年3月12日、2014年5月17日与2017年5月20日两对GF-1/WFV数据进行基于rNDVI的冬小麦变化区域监测,结果表明3月份的监测精度较低,主要是由于3月份冬小麦长势尚不明显,5月份与4月份的总体精度相近,主要是由于5月份冬小麦NDVI已较高,易于识别。上述研究结果表明,基于rNDVI的冬小麦变化快速监测方法可以有效监测区域冬小麦种植面积的变化情况,算法简单高效,且能够在种植结构相对单一的冬小麦分布区域保持较高精度,能够满足农情遥感监测信息快速获取的需要。