适合乳果糖生产的β-半乳糖苷酶高产株的筛选及培养基优化

通过紫外、超声和甲基磺酸乙酯(EMS)诱变乳酸克鲁维酵母(Kluyveromyces lactis),筛选出一株适合乳果糖生产的β-半乳糖苷酶高产菌株K1-16-7,其乳果糖产量达到44.88g/L.通过Plackett-Burman实验设计、中心组合实验设计对其摇瓶培养基进行优化,采用优化配方酶活可以达到147.6U/g.     

高温花生粕酶法制备低苦味多肽的研究

以高温花生粕为原料,研究内肽酶和端解酶复合处理制备低苦味花生混合肽的工艺。通过单因素实验和正交实验,确定最佳工艺参数为：pH7．0,温度50℃,料液比1：25（m／V）,Asl398酶加入量4500U／g,Flavourzyme 500MG酶加入量3％,反应时间1．5h。在最佳工艺条件下,氮回收率为82．33％,水解肽液的苦味值为2,干燥所得的花生肽粉NSI高,氨基酸种类齐全。     

水酶法提取葵花籽油工艺及机理

本研究是以脱酚的葵花籽仁为原料,主要研究了葵花籽粉碎粒径及各种水酶法提取条件等对葵花籽油提取率的影响;采用激光共聚焦显微镜(Contocal Laser Scanning Microscope,CLSM)对葵花籽粉碎过程及各相进行了表征,明确了较佳工艺条件的内在机制。研究表明,经进一步精粉碎,粒径能够达19.68 μm,游离油得率大幅提高。水酶法提葵花籽油的较佳工艺条件为:料液比1:5(w/v),添加1.5%的碱性蛋白酶Protex 6L反应2 h。该条件下,葵花籽游离油得率达到92.48%。CLSM证明精粉碎得到的葵花籽物料比剪切粉碎的尺寸更小、更均匀。水酶法提取的葵花籽油在主要理化指标上达到了冷榨一级油的标准,其反式脂肪酸显著低于市售低温压榨葵花籽油。水酶法提取的油品质更好,得油率更高,有明显的优势。     

藜麦蛋白质的提取及其功能性质研究

以脱皮藜麦为原料,通过碱溶酸沉法提取藜麦蛋白,利用单因素试验比较不同提取p H、温度、料水比和时间对藜麦蛋白提取率的影响,并对藜麦蛋白的亚基分布、氨基酸组成及功能性质进行研究。结果表明,不同提取条件对藜麦蛋白提取率的影响顺序为p H料液比温度提取时间,在p H11、料水比1:12、温度45℃、提取时间3 h条件下,藜麦蛋白的提取率达67.13%,纯度为78.30%。藜麦蛋白的主要亚基包括50 ku,(30~35)ku,20 ku并含有许多分子量小于15 ku的亚基。藜麦蛋白的氨基酸组成平衡,富含各种必需氨基酸,能满足FAO/WHO推荐的(10~12)岁儿童的需要,蛋白提取过程对除含硫氨基酸外的其他氨基酸组成影响不大。尽管藜麦蛋白的凝胶性较差,最小凝胶浓度为180 mg/m L,但其溶解度在p H8时达到63.68%,在p H6时高于豌豆蛋白和大豆蛋白的溶解度,且具有良好的乳化性和乳化稳定性。     

强阳离子交换色谱法从牛初乳中分离纯化乳铁蛋白的研究

本实验研究了离子交换色谱技术大规模纯化乳铁蛋白的色谱条件。选用的SP Sepharose Fast Flow离子交换剂对乳铁蛋白有很好的吸附选择性,洗脱速度可达到2L/h。以pH值为7.7～8.0,10mmol/L的磷酸盐为起始缓冲液,通过改变离子强度进行分步洗脱。先采用0.5mol/L的NaCl溶液选择性洗脱分泌型免疫球蛋白A和乳过氧化物酶组分,再采用1mol/L的NaCl洗脱LF组分。经SDS-PAGE测定,所得乳铁蛋白组分显示为单一区带,相对分子质量为80400Da。经等点聚焦测定,所得乳铁蛋白的等电点为8.65。中试生产的精制品中乳铁蛋白的纯度和回收率分别为94.20%和75.45%。     

乙醇酸法脱菜籽酚及硫苷的工艺研究及对蛋白品质的影响

研究了乙醇酸法对整粒菜籽多酚及硫苷的脱除工艺,从而对菜籽进行脱毒并提高蛋白品质。采用水媒法对脱酚后的菜籽提油并对水相蛋白提取,对比脱酚前后蛋白质的色泽、纯度和功能特性。结果显示在最佳提取工艺条件(乙醇浓度40%,料液比1:5,pH=5,提取温度80 ℃,反应时间60 min,提取3次)下,多酚提取量为(8.14±0.42) mg/g,硫苷提取量为(32.28±2.32) mg/g,多酚脱除率为51.86%±2.31%,硫苷脱除率为84.66%±0.76%,符合低硫苷菜籽的标准。脱酚使水媒法产出的菜籽蛋白颜色变浅,纯度由57.24%上升到63.63%,持水力、持油力、乳化性、乳化稳定性、起泡性、起泡稳定性分别提高59.31%、26.26%、52.17%、121.29%、60.78%、41.42%,蛋白功能性质得以提升。     

数字化变电站继电保护装置故障智能检测识别方法研究

为了提升变电站的数字化水平、提高故障的识别精度,文中对继电保护装置故障的智能检测算法进行了研究,并设计了一种基于灰色关联分析的堆栈编码器网络(GRA-SAE)。该网络以自动编码器为基本单元,可实现数据的自动化特征提取。通过支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类识别,并引入灰色关联分析法优化了传统SAE算法中隐藏节点的结构,从而提升了算法的拟合能力。在自建数据集上进行的仿真结果表明,相较于SAE-SVM算法,该算法对异常数据与线路故障的识别精度分别提升了4%和10.27%,证明了GRA-SAE-SVM算法在复杂分类场景下具有更显著的优势。     

基于改进遗传算法的多源数据继电保护定值优化策略

针对传统继电保护策略存在准确度差且效率低的问题,文中基于多源数据提出了一种性能更优的继电保护策略。对于多源数据一致性差、分析困难的特点,采用经验模态分解对数据进行预处理,以获得不同梯度的时域以及频域数据。同时为了增强传统遗传算法的分类性能,还引入了极限学习机对输入数据进行分类,并使用遗传算法对极限学习机的参数加以优化。所设计的模型可以对配电网发生的故障进行判定,并引导继电保护设施做出正确响应。实验结果表明,相较于对比算法,该算法具有更高的准确性及更优的效率,且优化后继电保护装置的判断综合准确率可达89%。     

有机酸沉淀法分离牡蛎中的糖原和蛋白质

研究了有机酸对牡蛎匀浆中糖原和蛋白质分离效果的影响。采用有机酸溶液对牡蛎匀浆进行处理,离心后得到富含蛋白质的沉淀和糖原含量相对较高的上清液,以达到分离牡蛎中糖原和蛋白质目的。通过单因素实验和正交试验得到的优化工艺条件为:牡蛎匀浆与0.5 mol/L的乙酸溶液的料(g)液(m L)比为1∶3,将p H值调至7.0,60℃下搅拌30 min,最后5 000 r/min离心10min。在此优化条件下得到的沉淀中蛋白质质量比为62.1%,占总蛋白质的59.6%;糖原质量比为2.21%,占总糖原的5.5%。上清液中蛋白质质量比为19.4%,占总蛋白质的29.7%;糖原质量比为23.8%,占总糖原的93.5%。研究结果表明,乙酸沉淀法可有效分离牡蛎中的糖原和蛋白质。