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为了使苹果汁中结合态多酚变为游离态多酚,提高苹果汁的功能性多酚单体含量,利用嗜酸乳杆菌6005、植物乳杆菌21805和发酵乳杆菌21828混菌发酵复合苹果汁,分析苹果汁发酵过程中活菌数及理化成分变化,建立混菌生长和总酚酸变化动力学模型,并进行模型验证。结果表明:混合益生菌在复合苹果汁中生长良好,活菌数达到2.68×108CFU/mL,发酵过程中总糖含量下降,可滴定酸含量上升,总酚酸含量总体呈上升趋势,绿原酸及没食子酸等功能性酚酸类多酚单体含量增加;建立了复合益生菌发酵苹果汁的菌体生长动力学模型和总酚酸增加量变化动力学模型,模型理论值与试验值的平均误差小于10%,说明建立的动力学模型能够较好地预测混合益生菌发酵苹果汁中总酚酸的变化过程。 相似文献
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富含γ 氨基丁酸豆芽乳发酵工艺优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高发酵豆芽乳中的γ-氨基丁酸含量,以植物乳杆菌S-35为发酵剂,以发酵过程中γ-氨基丁酸质量浓度为试验指标,在单因素试验基础上,利用中心组合试验设计和响应面分析法研究了植物乳杆菌S-35接种量、发酵温度、发酵时间对发酵豆乳中γ-氨基丁酸质量浓度的影响,并建立了乳酸菌发酵模型。响应面优化试验结果表明豆芽乳发酵的最佳工艺条件为:接种量为3.5%、发酵温度为34.5℃、发酵时间为27 h。在此条件下γ-氨基丁酸质量浓度为1.61 g/L,植物乳杆菌S-35活菌数可达1.60×10~9CFU/mL。在4℃下进行7 d的储藏试验,结果表明发酵豆芽乳在保质期内凝乳状态、发酵参数保持在可接受的范围内。 相似文献
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基于GAN网络的菌菇表型数据生成研究 总被引:1,自引:0,他引:1
生成式对抗网络是基于对抗过程生成数据模型的新框架,它能够生成高质量的图像数据,为解决小样本数据、非均衡数据分析等提供了行之有效的方法。菌菇作为重要的真菌之一,其种类繁多,数据长尾分布、非均衡性等为其表型智能化识别与分类带来了困难。针对蘑菇表型数据,设计了一个高效的蘑菇表型生成式对抗网络MPGAN。研究了菌菇表型数据生成技术,设计了用于菌菇表型数据生成的生成式对抗网络结构,系统分为模型训练和表型图像生成两个模块。为了提升生成质量,使用Wasserstein距离和带有梯度惩罚的损失函数。利用开源数据和私有数据集测试学习率、处理所需的批次数EPOCH与Wasserstein距离。系统生成的菌菇表型数据为后期菌菇数据分类与识别提供了大数据基础。 相似文献
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提出了一种基于计算机图像处理技术的畸形秀珍菇识别方法。研究根据正常和畸形秀珍菇的形状特征,通过统计性分析,提取了分形维数、相对位移、菌盖圆形度、菌盖形状因子、菌盖凸性率、菌盖偏心率、菌柄弯曲度等7个特征参数。通过逐步回归筛选出分形维数、相对位移、菌盖偏心率、菌柄弯曲度等4个特征变量,并将这4个特征变量作为输入向量,采用支持向量机模式识别方法建立畸形秀珍菇判别模型,模型的独立样本预测集实测值识别率达96.67%。研究表明,利用机器视觉技术能很好地识别畸形秀珍菇,研究方法和结果为实现秀珍菇的在线分选提供技术支 相似文献
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好氧堆肥是我国餐厨垃圾资源化的主要方法,微生物在其处理过程中起到关键作用,但是目前对其启动微生物及不同工艺单元微生物群落结构的研究较少。通过对比有无菌种启动发酵体系,并分析各工艺单元的微生物多样性与群落结构,为改进餐厨垃圾资源化处理技术、提高资源利用效率提供科学依据。该研究采集中源创能餐厨垃圾处理厂的各个工艺单元及出料样品,以无菌系发酵为对照,采用Miseq高通量测序技术,研究启动菌剂对各工艺单元菌群组成、丰度、优势菌群的影响。结果表明:1、餐厨底物经复合菌种发酵后微生物多样性在不断增加(香农指数各个单元的变化规律为2.69—2.81—3.39),而无菌系启动的发酵体系微生物多样性并无显著增加,且杂乱无规律。2、主成分分析表明复合菌系启动下,前两个仓的样品聚类到了一起,说明发酵体系需要一个短暂的适应期。3、在门水平上,复合菌种发酵体系中Firmicutes(厚壁菌门)始终占优势地位,其次是变形菌门,而无菌种发酵体系中Proteobacteria(变形菌门)为优势菌门,Firmicutes(厚壁菌门)次之,在属水平上,复合菌种发酵体系的优势菌属为Lactobacillus(乳杆菌)和Exiguobacterium(微小杆菌),而无菌种发酵体系的优势菌属为Ignatzschineria(依格纳季氏菌属)和Lactobacillus(乳杆菌)。4、经过KEGG功能注释后发现两体系均由碳水化合物运输代谢和氨基酸转运代谢占主导,系相同的餐厨底物所致。该研究明确了典型复合菌剂启动下的餐厨垃圾好氧堆肥处理工艺单元的微生物群落结构和多样性,并提出了优化处理工艺、强化资源利用效率的建议。 相似文献
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发酵肉制品中乳酸菌菌种筛选研究 总被引:8,自引:0,他引:8
为筛选用于发酵肉制品的合适乳酸菌菌种,进行了耐盐性试验、耐亚硝酸盐试验、蛋白质分解活性试验、脂肪分解活性试验、菌株的致死温度确定试验。结果表明植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)、干酪乳杆菌(Lactobacillus casei)和发酵乳杆菌(Lactobacillus fermentium)三菌株完全符合肉制品发酵菌剂要求,而菌株间拮抗作用试验表明植物乳杆菌和干酪乳杆菌两菌株可以作为发酵肉制品的混合菌剂。 相似文献
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发酵香肠发酵特性的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
首先确定采用植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)、清酒乳杆菌(Lactobacillus sake)和啤酒酵母菌(beer saccharomycete)混合接种最佳发酵温度;然后通过正交试验确立最佳发酵工艺参数为:发酵菌剂采用植物乳杆菌、清酒乳杆菌和啤酒酵母菌之比为3∶3∶4,接种量1%(1.1×108~1.2×108cfu/mL),白糖质量分数为1%,食盐质量分数为2%,发酵温度为30℃,发酵时间为18h左右。最后从感官指标、理化指标和微生物指标几个方面比较研究发酵香肠的优势。 相似文献
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以过氧化值(POV)为指标,采用Schaal烘箱法研究了秀珍菇多糖对大豆油的抗氧化性能。结果表明:秀珍菇多糖对大豆油有一定的抗氧化效果,且具有量效关系;0.02%VC、柠檬酸和酒石酸对秀珍菇多糖的抗大豆油氧化效果均有增效作用,增效作用的强弱顺序为VC>柠檬酸>酒石酸;0.05%秀珍菇多糖和0.02%BHT的抗大豆油氧化效果相接近;0.05%秀珍菇多糖与0.02%TBHQ混合使用时,其抗大豆油氧化效果较好。 相似文献
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基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法。利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验表明,在开源数据集和个人数据集上,识别精度分别达到87.15%和93.94%。开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统,实现了细粒度菌菇表型的在线识别与分析。 相似文献
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