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1.
为实现豆渣的高值化利用,解决豆渣资源浪费以及霉豆渣规模化生产受限的问题。本研究以湖北咸宁传统发酵霉豆渣为材料进行微生物分离鉴定,共得到5种细菌和3种霉菌,分别命名为J1~J8。根据形态学观察、生理生化特征分析、16S rRNA及ITS测序结果,最终确定J1~J5分别为水生拉恩氏菌属B13菌株(Rahnella aquatilis strain B13)、戊糖片球菌属S1菌株(Pediococcus pentosaceus strain S1)、成团泛菌属NSD菌株(Pantoea agglomerans strain NSD)、肠膜明串珠菌属2020GS202菌株(Leuconostoc mesenteroides strain 2020GS202)和枯草芽孢杆菌属A10菌株(Bacillus subtilis strain A10),J6~J8分别为层出镰刀菌CanR-8菌株(Fusarium proliferatum strain CanR-8)、黑曲霉DZ-4-3-1菌株(Aspergillus niger strain DZ-4-3-1)和总状毛霉M-22菌株(Mucor racemosus f. racemosus strain M-22)。8株菌产酶能力测定结果表明,枯草芽孢杆菌(J5)产蛋白酶和纤维素酶的能力最强,分别达到153.247和66.552 U/mL,其他菌株的产酶能力相对较低。枯草芽孢杆菌、总状毛霉和黑曲霉可能是传统霉豆渣营养与特殊风味形成的主要发酵菌种。  相似文献   
2.
奇亚籽(Chia Seed)可食用历史悠久,近年来开始被国内关注和利用。奇亚籽的活性成分主要包括脂肪酸类、酚酸黄酮类、蛋白质、膳食纤维、维生素及矿物质类,具有抗氧化、调节血脂、调节血压、调节血糖、降低肌酸激酶活性、抗炎消毒等生理作用。随着人们保健意识的增强以及对营养食品的追求,奇亚籽逐渐成为食品研究领域的热点。目前大多将奇亚籽作为添加剂直接添加到食品中,而没有深入的开发新产品;在防癌、调节三高等疾病上具有较好的效果,但研发出的新产品不多,相关研究还有待深入。本文对奇亚籽的活性成分、生理作用以及其在食品、保健品和化妆品行业中的应用研究进展进行综述,以期为奇亚籽相关研究及开发利用提供参考。  相似文献   
3.
为探究在亚糊化温度下胡椒碱负载于玉米淀粉对其结构和理化特性的影响,本研究选用玉米淀粉在60℃下制备亚糊化玉米淀粉-胡椒碱复合物,并通过扫描电镜、快速糊化粘度测定仪、差示扫描量热、傅里叶变换红外光谱和X射线衍射等进行了表征。结果表明,胡椒碱成功负载到亚糊化玉米淀粉上,负载率为39.45%;扫描电镜结果显示淀粉颗粒膨胀的裂隙内部成功负载胡椒碱,粒径从天然玉米淀粉的15.20μm增大到亚糊化玉米淀粉的25.80μm,再到亚糊化玉米淀粉-胡椒碱复合物的81.90μm;胡椒碱的加入降低了亚糊化玉米淀粉的峰值粘度和谷值粘度;复合物红外光谱未产生新的基团或化学键,但胡椒碱的加入增强了玉米淀粉与胡椒碱的分子内和分子间氢键作用;X-射线衍射表明相对结晶度从天然玉米淀粉的23.52%升高到亚糊化玉米淀粉-胡椒碱复合物的28.15%,但是亚糊化处理未改变玉米淀粉的晶型结构;与天然玉米淀粉相比,亚糊化玉米淀粉和亚糊化玉米淀粉-胡椒碱复合物的凝胶焓值显著(P<0.05)降低。亚糊化玉米淀粉负载胡椒碱,胡椒碱的加入对亚糊化玉米淀粉的结构影响较小,但对其理化性质产生了显著的影响,并为淀粉与胡椒碱之间的相互作用...  相似文献   
4.
当前小麦期货交易实物交割中存在质量等级不符的问题,区块链技术的发展和应用为该问题的解决提供了新的思路。本文以小麦期货为研究对象,在分析小麦期货交易质量问题和区块链技术适用性的基础上,构建基于区块链技术的小麦期货交易平台;进而从数据采集、实物交割、质量反馈三个阶段提出基于区块链的小麦期货交易质量评价流程概念模型和质量控制方案;从而构建基于区块链的小麦期货质量数字化评价体系,为确保小麦期货交易质量、促进小麦期货交易市场健康发展提供参考。  相似文献   
5.
为探讨微粉化技术对胡萝卜渣的乳化效果,充分开发胡萝卜渣的利用价值,本研究以胡萝卜渣为试验材料,通过不同研磨时间得到不同研磨程度的胡萝卜渣粉,比较胡萝卜渣添加量及油水比对添加胡萝卜渣粉乳液的稳定性和乳化性影响,得出最佳稳定胡萝卜膳食纤维乳液的条件,并在此条件下制备乳液,研究pH、NaCl浓度、温度对乳液的乳化性、稳定性及乳析指数的影响。实验结果表明:研磨改变了胡萝卜渣的形貌结构,研磨30 min后颗粒尺寸没有进一步降低,且其乳化能力及稳定性均随着研磨时间的延长而呈现先上升后下降的趋势,当研磨时间为30 min时,乳液的乳化性及稳定性最好。同时,在最佳乳化剂、最佳油水比(2:8)及胡萝卜渣浓度(3%)下,其EAI和ESI达到60.05 m2/g和60.64 min,并且乳液乳化性会随着pH升高而增强,稳定性随着pH升高而先增强,在pH为6时略微降低再增强;随NaCl浓度的升高而降低;乳化性随温度的升高先升高后降低,稳定性随温度的升高而降低。微粉化后的胡萝卜渣有良好稳定乳液的能力,具有作为食品级乳液稳定剂的应用潜力。  相似文献   
6.
本研究以鼠李糖乳杆菌(Lactobacillus rhamnosus)L-乳酸脱氢酶(Lr-L-LDH)为研究对象,以研究较多的Lr-L-LDH1为对照,对基因组注释的两个Lr-L-LDH1和Lr-L-LDH2基因,进行异同分析。采用在线网站和专业软件对Lr-L-LDH1和Lr-L-LDH2的一级结构、基本特性、亲疏水性、二级结构进行分析和预测,对三级结构进行同源建模以及酶和底物的分子对接分析,并对酶的编码基因进行系统发育分析,克隆表达及酶活性检测。结果显示:相较于Lr-L-LDH1,Lr-L-LDH2有着相似的分子特性,二级和三级结构,但Lr-L-LDH2编码序列短,氨基酸序列同源性低(48.08%),有不同的进化地位;Lr-L-LDH2也含有乳酸脱氢酶催化活性位点序列和保守的NAD+结合位点序列(GXGXXG),能够形成典型的活性三维口袋域,是NAD+依赖型四聚体结构L-乳酸脱氢酶,在细胞中需要果糖1,6-二磷酸(FBP)来激活,催化丙酮酸还原为L-乳酸;体外克隆表达和酶学分析表明,Lr-L-LDH2酶活力极显著低于Lr-L-LDH1(P<0.01)。Lr-L-LDH1和Lr...  相似文献   
7.
利用毛霉和米根霉混合发酵藜麦制备藜麦源血管紧张素转化酶(angiotensin-I converting enzyme,ACE)抑制糖肽。通过单因素实验和响应面试验优化发酵工艺条件,发酵液经真空浓缩、醇沉、葡聚糖凝胶G-15和反相高效液相色谱分离纯化,利用傅里叶红外光谱法判断官能团构成,β-消除法判断糖肽键链接方式,并分析温度、p H、金属离子以及体外模拟消化对活性的影响。结果表明:在料液比1:18 g/m L、毛霉与米根霉接种量比1:1、总接种量2.8%(φ)、发酵时间8.7 d时,得到ACE抑制率为64.22%±4.57%的藜麦发酵液,分离纯化后获得单一组分F3b。利用傅里叶红外光谱检测,发现F3b具有多肽和多糖的特征吸收,β-消除法确定其存在O-糖肽键。体外稳定性研究结果表明,温度(25~55°C)对F3b活性影响较小,100℃处理后ACE抑制率为25℃时的86.23%±3.47%;不同p H条件(pH2~12)对其活性无显著影响(P>0.05);在Zn2+和Fe3+  相似文献   
8.
目的:新疆是全国主要的干制辣椒生产与出口基地之一,其干制过程主要采用自然干制方法,然而由于过度依赖经验且缺乏科学的理论指导,干制成品易出现破碎、发霉等问题,因此亟需对辣椒自然干制过程品质变化进行系统分析,规范干制辣椒生产技术流程。方法:针对新疆地区量大面广的红龙系列羊角椒(红龙18、红龙23),选取了其自然干制过程中三个关键节点:平铺(干制起点)、拢小堆、拢大堆(干制终点),跟踪了四个不同干制批次,监测辣椒的品质变化,包括水分含量、水分活度、籽肉比、糖含量、总酚含量、抗氧化能力、色价、质构、发霉率、微生物组成等指标。结果:辣椒干制终点水分含量低于13%,干制过程中辣椒的糖含量、总酚含量、抗氧化能力会显著性降低(P<0.05),辣椒色价显著性升高(P<0.05),干制终点辣椒的色价为29左右。辣椒品种、采收时间、干制时长均会影响干制辣椒成品的品质。发霉辣椒中真菌以曲霉属和根霉属为主。结论:干制起点的辣椒水分含量是影响辣椒干制过程品质变化的最关键因素,建议采用“挂果晾晒”、延迟干制起点的时间来降低初始水分含量,提高干制效率、提升品质、降低发霉率。本研究将为“新疆辣椒自然干制技术规程”的制定提供理论依据。  相似文献   
9.
为了研究温度对黏弹性减震框架结构动力响应的影响规律,对1个5层黏弹性减震框架结构在宽温域环境下进行了地震模拟混合试验。提出了求解黏弹性减震框架结构(子结构在不同楼层)的混合试验运动方程的方法。进行了一系列不同温度下黏弹性减震框架结构的混合试验,并对试验结果进行对比分析。研究结果表明:黏弹性阻尼器(VED)对结构动力响应有着较好的控制作用;随着温度升高,VED对结构位移和加速度的控制效果基本均呈逐渐减弱趋势,且减弱速率逐渐减小;VED的滞回曲线饱满程度、耗能效率和力峰值均逐渐降低且降低速率逐渐减小;各环境温度下,VED对加设层的位移和加速度控制效果均最好,对其他层的控制效果均基本随与加设层距离的增加而逐渐减弱,且减弱速率逐渐减小;随着加设楼层的升高,VED耗能和力峰值对低温的敏感程度逐渐增大。  相似文献   
10.
基于准定常假定,风荷载与风速平方成正比。为了实现对结构的台风动力效应进行分析预测,建立了耦合数值天气预报(weather research and forecast,WRF)模式和现场实测数据的风速预测神经网络模型,开展台风短期风速的高精度预测。利用该模型对2017年“泰利”和2018年“康妮”的台风风场进行模拟和预测。为了提高神经网络训练效率和短期风速预测精度,使用经验模态分解和小波变换对风速数108据进行分解,将分解后的风速分量作为神经网络的输入。结合数据分解方法,分别采用BP、Elman、GRNN和ANFIS等4种神经网络模型完成了两次台风影响下某实测场地平均风速的6步提前预测。结果表明,基于集合经验模态分解或小波分解的神经网络预测方法,相比不进行数据分解的直接神经网络预测法,台风风速预测精度提高了50%以上。在4种神经网络模型中,小波变换和BP神经网络模型组合具有最优的台风风速预测精度。  相似文献   
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