蛹虫草胞外多糖的体外抗氧化活性分析

从蛹虫草(Cordyceps militaris)BYB-08液体发酵液中提取胞外多糖并纯化,测定蛹虫草胞外多糖粗品(exopolysaccharides,EPS)和纯化品(EPS-1)清除DPPH、·OH、O2-·以及螯合Fe2+的能力和总还原能力。结果表明:EPS和EPS-1对DPPH、·OH、O2-·都具有一定的清除能力以及螯合Fe2+的能力和总还原能力,且其抗氧化效果与多糖质量浓度呈良好的剂量-效应关系。当多糖质量浓度为10mg/mL时,EPS和EPS-1对DPPH的清除率分别达到96.07%、95.51%,对·OH的清除率分别达到74.00%、68.39%,对O2-·的清除率分别达到75.10%、62.12%,对Fe2+螯合率分别达到54.12%、28.13%,同时EPS和EPS-1的总还原力分别达到62%、54%。胞外多糖粗品EPS的抗氧化效果优于纯化品EPS-1。     

破损花菇机器视觉检测技术

为实现基于机器视觉技术的破损花菇自动检测,研究了基于曲线演化和花菇边缘灰度分析的破损检测方法以及破损花菇在线检测系统。去除花菇背景,跟踪花菇边缘,得到花菇边缘坐标曲线,对此曲线的内外部进行曲线演化,并计算内外部演化曲线与原始花菇边缘曲线接近的点的个数(Nin、Nout),以此参数可判定花菇的破损状况;利用形态学腐蚀的方法对花菇边缘进行采样,从采样灰度序列中提取均值(μ)、方差(ρ)、平均波峰宽度(Lp)和最大波峰宽度(Lmax)4个破损特征参数,进而使用模式识别的方法分析此4个破损特征参数,得出花菇的破损状况。结合曲线演化和边缘灰度分析的结果联合判断花菇的破损状况。对180个花菇样本进行测试,得出最终破损识别率为88.33%,检测速度为98个/min。     

基于纹理分析的香菇品质分选方法

为了实现天白花菇、白花菇、茶花菇和光面菇这4种类型香菇的分选,研究了多种菌盖纹理模型以及各个模型参量的融合,并设计了整个香菇类型自动分选系统。首先从香菇菌盖中截取合适大小的纹理区域,利用灰度直方图统计,灰度共生矩阵(grey level co-occurrence matrix),高斯马尔科夫随机场(Gauss Makov Random Field)模型和分形维数模型从该区域中共提取23个纹理特征参数。然后使用顺序前向搜索法对各个模型特征数据进行融合,从中得出6个简约特征。最后构建K近邻分类器作为香菇类别分类器并对提取后的简约特征进行分类。试验结果表明,香菇类型分选模型的分选正确率可达到93.57%,利用香菇菌盖纹理对香菇进行类型分类是可行的。     

香菇子实体发育过程中的转录组研究

对香菇子实体发育过程中不同阶段及组织(菌盖和菌柄)进行转录组测序,分析了差异表达基因、基因表达趋势、基因共表达网络及差异可变剪接事件.分析结果表明:在转色菌丝体阶段,大量碳水化合物代谢相关基因上调表达;此外,光受体等信号转导相关基因以及黑色素合成相关基因也上调表达,其可能参与到菌丝转色过程.原基形成过程可能涉及与环境因...