虾类加工副产物制备虾青素的研究进展

文章介绍了从虾类加工副产物中提取和纯化虾青素的工艺技术.比较了不同前处理方式对虾青素提取效率的影响,并概括了高效液相色谱法和柱层析法纯化虾青素的相关技术.为天然虾青素的规模化生产提供理论依据.     

海参皂苷的分离提取与生物活性

海参具有较高的营养价值和药用价值.海参皂苷具有抗肿瘤,抗菌等多种生物活性,具有重大的应用价值和广阔的应用前景.本文对海参皂苷的提取、分离纯化、分析方法及生物活性进行初步的介绍.     

糖蛋白的制备、结构分析及生理功能研究现状

糖蛋白广泛分布于生物体内,其糖链部分影响蛋白质的折叠和整体构象,蛋白质与糖链连接的特殊结构使其具备了各种生物活性,参与了人类许多生理功能及疾病的发生和预防。糖基或糖链与蛋白质肽链的链接方式主要有0一连接和N一连接2种。本文综述了糖蛋白的分类、分离纯化方法及其化学结构组成的分析方法,并介绍了某些糖蛋白的生理活性,对糖蛋白的开发利用具有借鉴作用。     

基于组合神经网络的农用车轮胎号识别方法

为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度,对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取,针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练,并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合神经网络,按照等权平均或投票选举决策得出最终识别结果。并行组合神经网络的连接数较传统庞大单级神经网络少,训练和识别的速度要快,大量的轮胎号字符样本识别试验表明,并行组合神经网络的识别正确率和置信度都较传统BP网络得到提高。     

改进微波装置辅助提取猕猴桃根三萜类化合物的研究

应用单因素试验、析因试验和响应面分析法等统计学方法,对自行设计的可以同时控制温度的微波装置辅助提取美味猕猴桃根中具有保肝作用的三萜类化合物的工艺进行了深入研究。试验结果表明：在微波功率一定的情况下,乙醇浓度、提取温度和提取时间的影响最显著,优化得到最佳微波辅助提取工艺参数为乙醇浓度63%,温度47℃,时间为30 min,一次提取率可达85.13%。经验证试验证明,该方法是一种实用的提取方法。     

面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明：①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R²=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。     

初烤烟叶中烟碱和新植二烯的提取工艺研究

为探究云南烟油的成分以及烟碱和新植二烯的提取工艺,本试验以云南典型初烤烟叶为原料,通过超临界CO2萃取、超声辅助萃取、索式回流萃取和溶剂萃取4种方法提取初烤烟叶中烟碱和新植二烯,采用气相色谱-质谱(GC-MS)分析萃取物组成,比较不同萃取方法和萃取溶剂下,烟叶萃取物得率及所得萃取物中烟碱和新植二烯的相对含量.结果 表明...     

莲衣粉多酚提取工艺优化及体外抗氧化活性研究

为探究酸性乙醇溶液(乙酸+乙醇+水)提取莲衣粉(LSPW)多酚的最佳工艺,明确莲衣粉多酚提取物(PEL)作为天然食品抗氧化剂的应用潜力,本研究在单因素试验基础上,通过响应面分析法优化莲衣粉多酚的提取工艺,并对PEL进行体外抗氧化研究.结果 表明,莲衣粉多酚的最佳提取工艺为乙醇浓度41％、液料比59 mL·g-1、乙酸添...     

RNAi技术在转基因西瓜抗病毒病上的研究与应用

对RNAi技术的概念、研究进展及西瓜病毒病的危害及其发生特点、RNAi技术在西瓜抗病毒病上的研究进展进行了阐述,并对存在的一些问题作了简要探讨与展望。     

基于Xception-CEMs神经网络的植物病害识别

随着深度学习技术与农业的密切融合,越来越多的研究将深度学习技术用于农业病虫害检测,提高农产品产量和质量.本文提出一种新颖的基于Xception模型的植物病害识别方法.了解到植物病害图像会受到不确定环境因素的干扰而减小图像信息.在Xception的基础上,提出一种新的通道扩增模块,采用带有通道分配权重的多尺度深度卷积与组...