科研产出
八种多酚与核桃蛋白相互作用的研究
《食品与发酵工业 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：为研究多酚对核桃蛋白结构及加工特性的影响,采用阿魏酸、白藜芦醇、橙皮素、儿茶素、槲皮素、姜黄素、没食子酸、杨梅素分别与核桃蛋白复合,分析了8种多酚与核桃蛋白互作的紫外可见和荧光光谱,并研究了多酚对核桃蛋白的溶解性、持水性、吸油性、泡沫性能和变性温度的影响.结果表明,8种多酚与核桃蛋白形成了新的复合物,其对核桃蛋白的荧光猝灭作用以静态猝灭为主,主要作用力以氢键为主,疏水相互作用为辅.8种多酚均降低了核桃蛋白的溶解性和持水性,其中槲皮素对核桃蛋白溶解性的降幅最大,阿魏酸对持水性的降幅最大;除儿茶素、橙皮素、槲皮素外,其他多酚对核桃蛋白的吸油性影响不大;大部分多酚对核桃蛋白的起泡性和起泡稳定性有提高作用.与8种多酚复合后,核桃蛋白的热稳定性均得以提高.总体来看,姜黄素、橙皮素、杨梅素对核桃蛋白的加工性质和热性能影响较大,而儿茶素影响较小.综上,该研究初步探讨了8种多酚对核桃蛋白结构和性质的影响,可为多酚在核桃蛋白制品中的应用提供借鉴.
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不同干燥方式茉莉花理化性质及挥发性成分分析
《现代食品科技 》 2022 北大核心
摘要：以新鲜双瓣茉莉花为原料,对比分析热风(HD)、微波(MVD)、微波-热风联合(MVD+HD)、真空冷冻(FD)干燥茉莉花的色泽、理化成分、抗氧化能力、氨基酸组分及挥发性风味物质的差异性.结果表明FD组茉莉花的L*值最大,a*值和ΔE最小,叶绿素、总酚含量最高,抑制羟自由基能力最强;而MVD+HD组茉莉花总氨基酸含量、必需氨基酸含量和必需氨基酸占比均最高,分别为8.32 mg/g、2.67 mg/g和32.09%;醇类在茉莉花干花挥发性成分中相对含量最大,4种干燥方式FD组的茉莉花醇类、酯类和醛类相对含量最高分别为53.37%、5.40%、17.99%;酮类、烷烃类、酸类在HD组中相对含量最高,烯烃类和其他类在MVD组相对含量最高,说明FD组能最大限度的保留茉莉花主要香气物质,而HD组损失最大.综合表明,FD干燥的茉莉花色泽和香气最佳,可开发成高端茉莉花产品;而MVD+HD能较好的保留了茉莉花的香气和营养品质,比较适宜产业化生产,可作为茉莉花一种较理想的干燥方式.
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水酶法提取百香果籽油工艺优化研究
《农业研究与应用 》 2021
摘要：采用水酶法从百香果籽中提取百香果籽油。首先,采用单因素方法对复合酶添加量、酶解温度、酶解时间、料液比四个因素进行考查,在此基础上进行四因素三水平的正交试验优化。最佳工艺条件为:复合酶（中性蛋白酶∶果胶酶∶纤维素酶=2∶1∶1）添加量为4%,料液比1∶3,酶解温度55℃,酶解时间5 h,此条件下百香果籽油的提取率为62.96%。试验所得百香果籽油理化指标均符合国家标准,并且其中亚油酸含量为67.10 g/100 g、油酸含量为15.80 g/100 g、棕榈酸9.51 g/100 g,不饱和脂肪酸含量丰富且得到很好的保留。
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超声辅助柠檬酸提取百香果果皮高酯果胶及其理化性质分析
《食品工业科技 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：为开发优质果胶资源,利用超声辅助柠檬酸法从百香果果皮中提取高酯果胶,采用单因素实验探讨了料液比、pH、提取时间、超声功率对果胶得率的影响,应用正交试验确定果胶的最优提取工艺,并对其理化性质进行比较分析.结果表明,提取过程中各因素对果胶得率的影响大小为:提取时间>料液比> pH >超声功率;最佳提取工艺为:料液比1∶40(g/mL)、pH2.00、提取时间60 min、超声功率为180 W.该条件下百香果果皮果胶得率为13.07%.经理化性质测定,果胶干燥失重为5.92%、灰分含量为4.18%、酸不溶物含量为0.27%、pH为3.55、酯化度为72.32%,属于高酯化果胶.本研究结果可为百香果果皮果胶的工业化生产提供技术支撑.
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蚯蚓粪配施化肥对桑树根际土壤生物学特征及桑叶产量和品质的影响
《西南农业学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：[目的]研究蚯蚓粪与化肥配施对桑园根际土壤生物学特性及桑叶产量和品质的影响,为桑园配施有机肥提供参考依据.[方法]2017-2018年连续两年对种植农桑14的桑园设置4个处理[T1处理为单施100%化肥;T2处理为单施100%蚯蚓粪;T3处理为50%蚯蚓粪+50%化肥配施;以不施肥为对照(CK)],对比分析各处理根际土壤的微生物群落数量、理化性质及桑叶产量和品质.[结果]各施肥处理根际土壤的细菌数量、真菌数量和微生物总量均显著高于CK(P<0.05,下同),而放线菌数量间无显著差异(P>0.05,下同),其中,T3处理的细菌数量(823.78*104 CFU/g)、微生物总量(1040.95*104 CFU/g)和真菌数量(8.74*104 CFU/g)均最多,细菌数量分别比T1、T2处理和CK显著提高51.71%、14.41%和121.24%,微生物总量分别比T1、T2处理和CK显著提高37.73%、10.49%和77.49%,但真菌数量与T2处理差异不显著.各施肥处理根际土壤的pH均显著低于CK,尤其以T3处理最低,而土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量均显著高于CK,尤其以T3处理最高,分别较CK提高47.05%、62.58%和49.42%;各施肥处理桑叶全年产量均显著高于CK,尤其以T3处理的产量(41 616.01 kg/hm2)最高,分别比T1、T2处理和CK显著提高18.11%、9.49%和41.24%;各施肥处理桑叶的可溶性糖、粗蛋白和粗脂肪含量均显著高于CK,其中,T3处理的可溶性糖含量(13.64%)、粗蛋白含量(24.49%)、粗脂肪含量(6.07%)最高,可溶性糖含量分别比T1、T2处理和CK显著提高5.74%、2.33%和24.23%,粗蛋白含量分别比T1、T2处理和CK显著提高15.68%、5.15%和26.89%,但粗脂肪含量与T2处理差异不显著.[结论]50%蚯蚓粪与50%化肥配施可显著改善桑树根际土壤环境,大幅提高桑叶产量和品质.
关键词： 桑树 蚯蚓粪 根际土壤 微生物群落 理化性质 叶质
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基于假茎理化特性研究不同基因组类型栽培种蕉的抗倒伏能力
《西南农业学报 》 2019 北大核心 CSCD
摘要：[目的]研究不同基因组类型栽培种蕉的抗倒伏能力,为今后进行增强香蕉假茎抗风能力栽培技术研究、培育香蕉抗风新品种提供理论依据.[方法]以目前主栽的2个不同蕉类基因组类型(粉蕉:ABB,普通香蕉:AAA)的4个品种(粉蕉品种:'金粉1号'、'广粉1号';普通香蕉品种:'桂蕉6号'、'桂蕉1号')植株为材料,通过调查挂果期植株假茎茎中围、鲜重、干重及体积,测量假茎干/鲜重比、假茎比重及假茎总干重、单位长度干重,测定假茎纤维素、半纤维素及木质素含量,分析不同基因型栽培种蕉假茎的抗风能力.[结果]2种不同基因型栽培种蕉假茎体积、干/鲜重比、假茎比重、假茎总干重及假茎单位长度干重均存在极显著差异;ABB基因组类型蕉纤维素含量显著低于AAA基因组类型蕉,但其半纤维素含量及半纤维素、木质素含量总和均显著高于AAA基因组类型蕉.生产调研结表明,普通香蕉叶片质量更大,更易遭受风害,多需采用绑绳或立杆的方式对挂果期植株进行机械固定预防大阵风或台风,而粉蕉只有部分靠近海边蕉园需采用立杆的方式预防台风.[结论]ABB基因组类型蕉(粉蕉)假茎的抗倒伏能力大于AAA基因组类型蕉(普通香蕉).
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杜鹃红山茶无土栽培基质的筛选
《江苏农业科学 》 2017 北大核心
摘要：以杜鹃红山茶2年生扦插苗为试验材料,将泥炭、珍珠岩、椰糠及树皮等按不同体积比配制成7个栽培基质配方,以黄心土为对照,探讨不同栽培基质对杜鹃红山茶生长及生理指标的影响,结合基质理化性质分析,旨在筛选杜鹃红山茶最佳无土栽培基质配方。结果表明,无土基质T3(V_(泥炭)∶V_(珍珠岩)∶V_(椰糠)=1∶1∶2)上栽培的杜鹃红山茶植株成活率为100%,苗高、叶片数量、地上部干质量、地下部干质量、根系活力及老叶片SPAD值等指标皆为最高,且显著高于对照;同时,基质T3理化性质在合理范围内,符合无土栽培要求,且有效矿质养分充足。因此,无土基质(V_(泥炭)∶V_(珍珠岩)∶V_(椰糠)=1∶1∶2)可以作为杜鹃红山茶无土栽培基质应用推广。
关键词： 杜鹃红山茶 无土栽培 基质配方 生长指标 理化性质
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不同干燥条件对全价颗粒饲料原料甘蔗尾梢理化性质的影响
《饲料工业 》 2016 北大核心
摘要：以全价颗粒饲料原料甘蔗尾梢为研究对象,探讨在100、120、150℃干燥条件下,甘蔗尾梢的水分、VC及色泽等理化性质的变化。结果表明:干燥温度越高,干燥速率越大,150℃干燥条件下,甘蔗尾梢水分下降最快;干燥前15 min,150℃干燥条件下甘蔗尾梢的VC含量均比100、120℃高;甘蔗尾梢的色泽受干燥温度及时间影响变化较大,干燥温度越高、时间越长,样品的鲜亮度越低,色泽越黄,较为适宜的干燥时间为10 min。
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青香蕉全粉与淀粉理化性质及消化特性研究
《食品与机械 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：以威廉斯B6香蕉为原料制备香蕉粉和香蕉淀粉,对香蕉粉与香蕉淀粉的理化性质和消化特性进行研究。结果表明:青香蕉全粉具有较高的淀粉含量,占其干基的80.38%,香蕉淀粉颗粒多为扁平状,形状不规则,为C型结晶结构。与淀粉相比,香蕉全粉具有更高的峰值黏度和糊化温度,全粉的稠度系数显著高于香蕉淀粉,流体指数更低,假塑性更强。消化特性测定结果表明威廉斯B6香蕉全粉中,抗性淀粉含量达到70.96%,全粉中的其它成分有助于提高其淀粉的抗消化性。
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药物分子设计中定量结构-活性关系计算方法的研究
《广西科学 》 2014
摘要：【目的】发展一种新的定量结构-活性关系(简称"构效关系"QSAR)计算方法。【方法】双层QSAR预测模型的第1层是分子的理化性质参数,第2层是分子片段结构参数。两组权重系数{ak}和{bl}分别指派给理化参数和片段参数。在双层QSAR预测模型中引入迭代的双最小二乘(IDLS)计算方法,把单层次的构效关系发展成二层次、双方向的预测网络;在训练集中两组系数用最小二乘法(或偏最小二乘法、主成分分析等)交替求解,直至收敛。【结论】二层次、双方向的QSAR预测模型不仅能够提高预测能力,具有一定的信息反馈和学习功能,而且赋予QSAR更多的信息分析能力。
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