基于近红外光谱分析技术结合化学计量学方法的初烤烟叶霉变预测研究

为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级（B2F和C3F）初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH 80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取Hotelling T2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的Hotelling T2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明:1）烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66~23.38倍;2）基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。      

基于高光谱技术的籼稻霉变程度鉴别模型构建与优化

为解决快速无损鉴别籼稻霉变程度问题,利用高光谱技术采集200份霉变样本可见/近红外光谱信息,随机选取155份样本作为校正集,剩余45份作为验证集,根据预测浓度残差检验标准对校正集中异常样本进行剔除。以新校正集建立主成分线性判别分析(PCA-LDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)模型,选用正确识别率为指标,优选最佳鉴别模型。并采用连续投影算法(SPA)提取特征波长,优化优选的最佳模型构建速度。研究结果表明,PCA-LDA对所有样本的误判总数为15,正确识别率为92.50%;SIMCA和SPASIMCA对所有样本的未能正确识别总数分别为6、2,正确识别率分别为97.00%、99.00%,并且经SPA筛选的变量数为20,仅占原始变量数的7.81%,建模时长缩短为原始变量的40.93%。因此,SPA-SIMCA鉴别效果最好,该方法在快速、准确鉴别籼稻霉变程度上具有可行性。     

BP神经网络在粮食霉变预测中的应用研究

霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。本研究利用MATLAB的神经网络工具箱建立了预测粮食霉变的BP神经网络,给出了稻谷在给定含水率、温度、储藏时间的条件下是否会发生霉变的预测模型。同时,通过合理选择训练样本的数目,探究训练样本数量对网络精度的影响,并通过华北地区实仓数据验证由实验数据得到的BP神经网络在实际应用中所能达到的准确程度。经过验证,对于实验数据,训练样本数目大于400时,神经网络预测正确率可以达到94.3%;样本数越大,正确率越高。随机选择2 500个实验室样本数据进行训练得到的神经网路预测模型,对剩余样本预测准确率达到98%,对于实仓检测数据,正确率可以达到82.1%。     

小麦霉菌侵染程度电子鼻快速检测方法的初步研究

本研究利用电子鼻气体传感器技术,初步建立了小麦霉菌侵染程度定性定量同步分析方法。小麦样品经辐照杀菌后接种5种谷物中常见有害霉菌,于85%相对湿度和28℃的环境中储藏至重度霉变。在样品储藏的不同阶段,选取时间节点0、1、3、5和7 d采集其电子鼻气味响应信息,建立了其响应信号和霉菌侵染程度的相关关系模型。结果显示,依据带菌量的不同,基于电子鼻信号的主成分分析法(PCA)可成功区分未霉变[2.7 log(CFU/g)]、轻度霉变[2.7～4 log(CFU/g)]与重度霉变[4 log(CFU/g)]的小麦样品;线性判别分析(LDA)对受单一霉菌侵染的小麦样品霉变程度的识别率达90.0%以上,对所有小麦样品的识别率达84.0%。偏最小二乘回归模型(PLSR)对小麦菌落总数的模型决定系数(R_p~2)和预测误差(RMSEP)及相对分析偏差(RPD)分别为0.852,0.504 log(CFU/g)和2.30。结果表明,利用电子鼻技术实现小麦霉菌侵染程度的快速识别是可行的。下一步应不断补充不同来源的小麦样品,以不断提高模型的精度和适用性。     

一种含肉桂醛包装纸对面包腐败发霉的抑制作用

为研究含肉桂醛的包装纸对面包腐败发霉的抑制作用。将含有不同含量肉桂醛的石蜡涂层涂于包装纸上,进行体外实验和切片面包包装实验,分别研究活性包装纸抑制黑面包霉(Rhizopus stolonifer)的生长和切片面包的腐败霉变情况,另通过固相微萃取-气相色谱-质谱联用定量分析了不同位置切片面包中的肉桂醛含量。结果表明,将含6%肉桂醛的石蜡涂层用于面包包装纸,在体外一定时间内能完全抑制黑面包霉的生长,而达到抑制黑面包霉生长的肉桂醛最小浓度为4%。切片面包保存24 d后,含6%肉桂醛的活性包装纸中的面包才开始发生霉变,大大延长了面包的保存时间。且随着包装纸涂层中肉桂醛的含量的增大,肉桂醛活性包装纸对黑面包霉的抑制作用增强,两者存在很大的相关性。而不同位置切片面包中的肉桂醛含量及霉变程度没有显著差异,说明肉桂醛可以通过非接触方式发挥抑制霉变作用。本研究中的含肉桂醛包装纸可抑制黑面包霉的生长,可用于抑制面包的腐败发霉,保障面包品质,延长面包货架期。     

冷藏冬笋霉变原因分析

对福州市某冷库发生的１５ｔ冷藏冬笋变质事件进行了调查分析。经现场调查及采样检验，证明这是一起因冷库温湿度控制不当，冬笋表面原生菌生长而导致的霉变事件。     

基于高通量测序技术分析霉变核桃仁真菌多样性

目的:研究核桃仁在适宜霉变条件(温度25 ℃、相对湿度85%)下的真菌侵染过程，揭示其霉变过程中真菌群落的结构与真菌群落样性变化。方法:采用Illumina Miseq高通量测序方法分析核桃仁霉变过程中的真菌群落组成和多样性。结果:子囊菌门是核桃样品霉变的主要真菌门类，相对丰度在27.41%~99.98%范围，其次是担子菌门，相对丰度在0.01%~32.56%范围。在真菌属水平上，霉变过程中的主要优势种群为镰孢菌属、链格孢属、赤霉属与曲霉属。1周内核桃仁的霉变过程可大致分为Ⅰ期(0~2 d)、Ⅱ期(3~4 d)、Ⅲ期(5~7 d)3个时期，Ⅱ期与Ⅰ期相比镰孢菌属出现明显的富集，Ⅲ期与Ⅱ期相比镰孢菌属、链格孢属与曲霉属出现明显的富集，Ⅲ期与Ⅰ期相比镰孢菌属、链格孢属与曲霉属出现明显的富集。结论:核桃仁霉变过程中真菌微生物群落的变化分为3个时期，真菌多样性呈下降趋势，镰孢菌属、链格孢属与曲霉菌属是其霉变的优势真菌种群。     

霉变豆粕氢氧化钾溶解度变化规律初探

在 30± 1℃ ,湿度大于 75 %的条件下对两种含水率的豆粕 (12 .99%、16 .0 % )进行发霉试验。研究豆粕霉变过程中的粗蛋白、氢氧化钾溶解度的变化。结果表明 :随着霉变程度的增加 ,豆粕的氢氧化钾溶解度显著减少 (P <0 .0 5 ) ,粗蛋白变化不明显 (P >0 .1)。霉菌数与豆粕氢氧化钾溶解度变化有较强的相关关系 (P <0 .0 1)。     

皮革防霉剂研制探讨

本文通过不同杀菌组分对皮革上常生长的霉菌作抑菌实验比较,寻找原料易得,合成容易,对环境污染小,高效、广谱低毒的杀菌组分,从而筛选出比较有前途的防毒剂品种