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以“黑冠”墨茄为试验材料,研究了4种贮藏温度(6、8、10、12 ℃)对茄子自发气调包装(MAP)后包装袋内气体成分、茄子贮藏品质和冷害发生的影响,定期测定了贮藏期内各处理包装袋内O2和CO2含量、果肉色泽参数L*值和Hue值、果实硬度、外观指数、腐烂指数、冷害指数、过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)和多酚氧化酶(PPO)活性的变化情况。结果表明:6 ℃下的墨茄在10 d时出现严重冷害症状,冷害指数高达50.00;8 ℃下的墨茄在20 d时出现严重冷害症状,冷害指数为47.50,且这2个处理在贮藏后期随着冷害加重,包装袋内O2和CO2含量波动大,果肉色泽参数L*值和Hue值、果实硬度、CAT和PPO活性大幅度降低,POD活性快速升高,6 ℃下的墨茄品质劣变最严重,在20 d时外观指数降至37.22,腐烂指数和冷害指数分别为42.50和52.50。而12 ℃下MAP贮藏墨茄商品性最好,果肉色泽参数L*值和Hue值以及果实硬度都显著高于6 ℃和8 ℃(p<0.05),并能维持POD、CAT和PPO酶活性相对平缓变化,且不易发生冷害。 相似文献
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结合宏基因组和纯培养方法,对郫县豆瓣酱中已分离到的66?株芽孢杆菌进行进化关系研究,并对代表性菌株进行酶活性和抗生素特性分析,以期加深对郫县豆瓣酱中芽孢杆菌多样性的认识,同时对筛选到的菌株后续利用提供一定依据。结果表明:采用宏基因组方法共鉴定出24?种芽孢杆菌,全长16S?rDNA序列系统分类鉴定,郫县豆瓣酱中芽孢杆菌可分为13?个种,其中29?株代表菌株随盐度增加产蛋白酶和淀粉酶能力均逐渐下降。在12?种抗生素药敏实验评价中,所有代表性菌株对新霉素敏感,而对其他抗生素的耐药性表现不一,其中对氨苄西林耐药率最高,占66%。本研究丰富了对郫县豆瓣酱中芽孢杆菌的认识,蛋白酶、淀粉酶能力和抗生素耐药性分析有利于后续菌株的利用。 相似文献
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34.
为研究贮藏过程中雅安藏茶中茶色素、多酚及其抗氧化活性的变化情况,对不同贮藏时间藏茶中茶色素、总多酚、总黄酮及其抗氧化活性进行比较。结果表明,随着贮藏时间从4年递增到10年的过程中,藏茶中茶褐素含量从5.95 g/100 g显著提升到8.54 g/100 g(P<0.05),而茶黄素、茶红素、总多酚、总黄酮、咖啡碱、儿茶素以及儿茶素单体(EGC、CG、ECG、EGCG、EC)含量显著降低(P<0.05)。此外,藏茶ABTS自由基清除能力从6759.54 μg/g显著减弱到4086.43 μg/g(P<0.05),而DPPH自由基清除能力同样从43.50 μg/g显著减弱到 21.02 μg/g(P<0.05),且与总多酚、总黄酮、儿茶素、咖啡碱、EGC、EC、EGCG、ECG、茶红素、茶黄素呈显著正相关(P<0.05)。而茶褐素与总多酚、总黄酮、儿茶素、咖啡碱、CG、EGC、EC、EGCG、ECG、茶黄素以及茶红素呈现显著负相关(P<0.05)。贮藏时间越长,藏茶中多酚类物质降低而茶褐素含量越高,使得陈化藏茶具有降脂减肥等保健功效。 相似文献
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本文采用药典方法和高效液相色谱法分析了康定灵芝多糖、三萜及灵芝酸A、灵芝酸C1、灵芝酸F的含量。通过对DPPH、ABTS+自由基清除能力和总抗氧化能力的考察以及对α-淀粉酶和α-葡萄糖苷酶活性的抑制效果评价了其体外抗氧化和降血糖活性。结果显示,康定灵芝多糖和三萜含量分别为1.15%和1.50%,灵芝酸A、灵芝酸C1和灵芝酸F含量分别为0.052%、0.020%和0.064%。体外抗氧化和降血糖活性评价结果表明康定灵芝多糖提取物对DPPH和ABTS+自由基清除的IC50值分别为0.75 mg/mL和1.24 mg/mL,对α-淀粉酶和α-葡萄糖苷酶抑制的IC50值分别为1.45 mg/mL和1.97 mg/mL。三萜提取物对DPPH和ABTS+自由基清除的IC50值分别为0.65 mg/mL和1.06 mg/mL,对α-淀粉酶和α-葡萄糖苷酶抑制的IC50值分别为1.44 mg/mL和1.09 mg/mL。本文研究结果表明康定灵芝功效成分含量高,同时具有良好... 相似文献
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39.
需求响应在缓解供电不足、促进新能源消纳以及节约发电侧的资源投资方面意义重大,而需求响应能力评估可以为需求响应策略的制定提供依据。为解决需求响应能力评估困难的问题,本文提出一种基于非侵入式负荷分解的地区居民响应能力评估的方法。首先建立基于随机森林算法的非侵入式负荷分解模型,再使用该模型针对性的分解出单个用户的可中断负荷,然后基于可中断负荷的用电情况计算出单个用户在各个时刻的响应能力,最后再将区域内的所有用户聚合即可得到地区居民总的响应能力。在真实数据集上进行验证,结果表明所提出的基于随机森林非侵入式负荷分解模型可以更精确的得到用户可中断负荷的有功功率值,地区有功功率聚合误差也更小,可以较好的进行需求响应能力评估。 相似文献
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针对目前运动想象脑电信号特征提取单一,分类识别准确率低等现象,结合卷积神经网络分类器,提出了一种多维度特征加权融合的特征融合算法来提高运动想象脑电识别率。对预处理后的脑电信号进行小波包变换,提取其共空间特征、能量特征、边际谱熵特征以及非线性动力学特征,然后加权融合,使用卷积神经网络分类器分类。为验证算法的合理性,使用BCI-IV Dataset 2a数据集对提出的特征融合算法进行验证分析,结果表明,所提出的加权特征融合算法结合CNN分类器可以有效提高运动想象识别准确率。实验中,9位志愿者平均分类准确率达到75.88%,平均Kappa系数为0.70。 相似文献