简介:为获得超高压提取大豆皂苷的最佳工艺条件,描述提取的动力学过程,以压力、保压时间、乙醇体积分数和液料比为试验因子,大豆皂苷得率为响应值,分别采用单因素试验和二次正交旋转组合试验对工艺条件进行优化。根据Fick第一扩散定律。以所得数据为样本,建立超高压提取大豆皂苷的动力学模型。结果表明:影响大豆皂苷得率的因素主次顺序为液料比〉压力〉乙醇体积分数〉保压时间,边际效应大小顺序为乙醇体积分数〉液料比〉保压时间〉压力。确定超高压提取大豆皂苷的最佳工艺条件为:压力439.09MPa,保压时间16.28min,乙醇体积分数83.53%,液料比32.28mL/g,在此条件下大豆皂苷得率为1.252%,优于传统的回流提取。所得动力学模型可较好地描述提取液中大豆皂苷浓度随压力、保压时间及液料比的变化关系。超高压提取工艺具有操作简便,提取效率高,提取时间短等优点,可用于天然产物有效成分的提取。
简介:原料奶在实际运输过程中的温度是波动变化的。本文在建立10~37℃温度范围的金黄色葡萄球菌在原料乳中生长模型的基础上,得到温度变化对金黄色葡萄球菌生长状态的影响。采用"等效生长时间"理论,结合modifiedGompertz模型得到波动温度下原料乳中金黄色葡萄球菌的生长模型。验证结果显示,R2,Af,Bf均接近于1,表明所建预测模型能够较好地预测波动温度下原料乳中金黄色葡萄球菌的生长状况。此外,将模型与CombasePredictor(CP)软件在相应条件下所建波动模型作比较,CP模型基于肉汤培养基而建,金黄色葡萄球菌的生长速率明显大于牛奶中培养的,表明预测软件应用于食品中进行波动温度建模时应作验证,在牛奶中建立的波动模型的适用性较高。
简介:摘要分析柚苷酶产生菌青霉(Penicilliumsp.)1523在5L自控发酵罐中的分批发酵动力学。探讨了青霉1523在5L罐分批发酵过程中菌体生长、柚苷酶合成及基质消耗的变化规律.结果表明:菌体生长呈典型S型曲线,酶的合成与菌体生长趋势呈现部分相关性.属于部分偶联型。基于这些过程曲线的变化规律,结合Logistic方程和Luedeking—Piret方程,建立了柚苷酶产生菌青霉1523分批发酵过程的动力学模型,并通过数学推导和非线性拟合获得了模型中各参数的最佳取值,最终确定了能够较好表征青霉1523分批发酵过程中菌体生长、产物柚苷酶合成以及基质消耗的动力学方程。
简介:目的建立大米中铅、镉、汞的测定方法。方法采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)。结果在0-20ng/ml范围内铅的浓度与响应值呈良好的线性关系(r=O.9983,n=5);平均回收率为109.3%,RSD=5.6%,(n=6)。在0-10.g/ml范围内镉的浓度与响应值呈良好的线性关系(J==0.999998.n=5);平均回收率为99.2%.RSD=6.5%,(n=6)。在0-5ng/ml范围内汞的浓度与响应值呈良好的线性关系(r=0.99998。n=6):平均回收率为91.2%,RSD=7.3%,(n=6)。结论本法简便、灵敏、准确。
简介:采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定谷物中的重金属元素砷(As)、镉(Cd),分析测定过程,确定不确定度来源,建立不确定度评定数学模型。对单个不确定度分量进行合成和扩展,建立ICP-MS测定谷物中As、Cd的不确定度评定方法。结果表明:As含量=(0.33±0.026)mg/kg,K=2;Cd含量=(0.16±0.016)mg/kg,K=2。本方法测定不确定度的主要来源为4个方面,按引入的不确定度分量贡献大小排序依次为溶液测定、测量重复性、样品定容、称样量。
简介:丙烯酰胺是食品热加工过程中形成的一种内源性化学污染物,能引起细胞毒性。矢车菊素-3-葡萄糖苷作为一种果蔬中广泛存在的花色苷,具有显著的抗氧化活性。目前应用花色苷进行AA细胞毒性的干预尚无系统性研究。为了筛选适用于AA细胞毒性干预的细胞模型,对体外培养的HepG2、L02、Caco-2、BHK-21及MDA-MB-231等细胞,通过不同浓度AA和Cy-3-glu培养,采用结晶紫染色法测定不同时间的细胞存活率,最终确定AA最适的作用时间为24h,适宜作用浓度分别为2.5mmol/L和5.0mmol/L;Cy-3-glu的最适预处理时间为4h。筛选出适合Cy-3-glu干预的AA诱导的细胞模型为MDA-MB-231细胞。通过Cy-3-glu抑制细胞内活性氧生成和谷胱甘肽的降低并验证,10~100μmol/LCy-3-glu预处理表现出显著的AA毒性的保护作用,为毒性干预研究提供模型基础。
简介:采用生物传感器-人工神经网络建立基于游离氨基酸含量对胶原蛋白胰酶酶解进程的预测模型,以实现对酶解进程的在线监控,获得最大量的目标活性肽。以大马哈鱼皮为原料制备胶原蛋白,对其酶解,建立不同条件下的酶解动力学曲线。结果显示:酶解液中游离氨基酸含量随酶解时间的延长而增加,与胶原蛋白的水解度呈良好的线性关系。以酶浓度、底物浓度、游离谷氨酸含量、赖氨酸含量、谷氨酸和赖氨酸含量为输入参数,水解度DH为输出参数,建立基于谷氨酸含量、赖氨酸含量以及谷氨酸赖氨酸含量的蛋白酶传感器-人工神经网络预测模型。对3个模型的水解度样本值与拟合值进行比较分析,R2分别为0.98,0.9805和0.981,对样本值拟合度很高。利用模型进行独立试验验证,理论值与实验值相符合,水解度实验的相对误差范围分别为0.404%~6.45%,0.76%~2.27%和1.67%~2.72%。3个模型在一定程度上实现了仿真监控,可用来在线预测水解反应的动态进程。
简介:为建立金黄色葡萄球菌在原料乳中的生长模型,比较不同样本容量条件下预测模型的适用性,测定10,15,20,25,30,37℃条件下牛奶中金黄色葡萄球菌的生长数据,拟合建立最大比生长速率与温度之间的预测模型一;结合ComBase数据库中收录的相似环境试验数据,建立预测模型二。根据主要评价参数R2、Af、Bf等,对所建模型进行内部和外部验证。内部验证结果显示模型能够较好地预测微生物生长状况,而在外部验证中模型二的Af值,Bf值均优于模型一。一个简单的预测生长模型能够很好地预测相似条件下的微生物生长状况,然而存在普适性不高的问题。一个适用性高的可靠微生物预测模型应建立在大样本容量基础上。