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1.
采用2mT低磁场(low magnetic field,LMF)冷冻、0mT磁场(no magnetic field,NMF)冷冻和常规冷冻(conventional freezing,CF)技术对3 组鲢鱼肌原纤维蛋白进行为期28 d的冷冻实验。通过表面疏水性、巯基含量、溶解度、浊度、热稳定性、傅里叶变换红外光谱、内源性荧光光谱和紫外吸收光谱各项指标考察蛋白的结构和功能性质变化。结果表明:施加低磁场冷冻可以抑制蛋白聚集和内部疏水基团的暴露,且能抑制α-螺旋的展开,减弱α-螺旋向β-折叠转变的能力,并维持良好的二、三级结构稳定性;CF组的蛋白总巯基含量、溶解度和浊度与NMF组相比无显著差异,由于冷冻温度较低,对蛋白聚集和内部疏水基团的暴露有一定的抑制作用,同时也使得蛋白结构变得松散不稳定;与CF组相比,LMF组同样显示出对蛋白的结构和功能有较好的保护和改善作用。总体来说,低磁场冷冻可以抑制肌原纤维蛋白变性并维持良好的结构和功能,且与常规冷冻(-30 ℃)相比,低磁场冷冻(-20 ℃、2 mT)可以节约10 ℃的冷冻温差,预测其具有一定的节能潜力。 相似文献
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由于色谱分离需要耗费大量的时间,导致传统LC-MS研究中药成分的分析通量较低,而多级质谱全扫描(MS/MSALL)采用了气态分段技术(GPF),可以在直接注射(DI)模式下,采集每个表观质量数MS1信号的MS2图谱,实现MS1-MS2数据列表的高通量构建。为快速表征枸杞子化学成分组,本研究采用DI-MS/MSALL全面采集枸杞子提取物中各化学成分的多级质谱数据,根据高分辨MS1和MS2碎片离子信息推导质谱裂解途径,结合数据库检索以及相关文献,从枸杞子中初步鉴定了38个化学成分,包括1个氨基酸类、19个有机酸类、2个糖脂类、6个苯丙素类、1个黄酮类、6个生物碱类以及3个酰胺类化合物。DI-MS/MSALL可作为中药等复杂体系快速全面定性分析的有力工具。 相似文献
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为研究水下爆炸下水中作战人员的损伤模式和阈值,作者使用试验专用比格犬作为人体替代物,分别开展了克级、千克级TNT水下爆炸试验,直接观察到比格犬在水下爆炸冲击波与气泡脉动作用下的全过程响应,试验结果表明:水下爆炸作用下,含气器官如肺、听器等,遭遇冲击波、气泡、负压等载荷的作用,损伤最为严重,且无论头部是否露出水面,脑部都会产生一定程度的损伤;在同等水下爆炸条件下,潜泳战位比格犬的损伤半径约为泅渡战位的2.5倍;获取了泅渡与潜泳战位比格犬在水下爆炸下的损伤模式和阈值,可为人员水下爆炸冲击伤预测和救治提供参考。 相似文献
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为研究织物使用过程产生黄变的原因,采用角鲨烯、油酸、三油酸甘油酯等皮脂组分对棉织物、涤纶织物、羊毛织物和丝绸织物进行污染和环境老化处理,讨论短期恒温恒湿存储和人造气候老化及短期微环境与长期存储协同作用条件对织物黄变的影响。采用Datacolor650型分光光度测色仪对皮脂污染且环境老化后的织物试样进行黄度系数测试并计算黄度指数,用来表征试样的黄变程度。试验结果表明:在短期特定温湿度和光照条件下,皮脂组分污染不是造成织物黄变的显著因素,在长期存储中,皮脂污染织物会出现肉眼可见的黄变。后续需要进一步研究皮脂污染情形下微生物对织物黄变的潜在影响。 相似文献
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为探究鱼露酿造的新工艺,以淡水鱼下脚料为原料,粉碎成鱼糜与80 g/L盐、沪酿3.042米曲霉制成的酱油曲混合后,在静磁场环境下培养发酵生产鱼露。在不同静磁场环境下40℃发酵30 d,通过测定鱼露发酵过程中氨基态氮、总氮、挥发性盐基氮、无盐固形物、总酸、pH值和非酶褐变的变化,分析静磁场环境对鱼露发酵工艺及其品质的影响。静磁场环境下,鱼露发酵过程中各指标均有不同程度的增加。20 mT静磁场环境下,氨基态氮的质量浓度增加81.9%,总氮为对照组的1.83倍;挥发性盐基氮下降65.1%;无盐固形物提高54.9%;有机酸增加,pH下降;美拉德反应加剧;非酶褐变指数增加,静磁场环境下鱼露发酵性能提升。该研究为促进鱼露的生产及品质提升提供了一种新的技术手段。 相似文献
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10.
针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network, LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。 相似文献