腰果过敏蛋白Anao2与Anao3结构分析及致敏性预测

为了解腰果主要过敏蛋白的分子结构及过敏性特征,通过有机溶剂脱脂、盐析、透析、葡聚糖凝胶Sephadex G-150分离纯化得到腰果主要过敏蛋白,采用紫外分光光度计、BCA定量试剂盒、十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)、蛋白质免疫印迹(Western-Blotting)等手段检测腰果过敏蛋白及评价其免疫...     

LF-NMR和DSC技术在小麦仓储品质劣变分析中的应用

针对小麦仓储过程中出现的品质劣变问题,以北方实仓储藏的硬质白小麦为研究对象,通过测定仓储过程中小麦的色差、水分、脂肪、脂肪酸、淀粉含量等指标反映品质劣变程度;采用低场核磁共振成像技术（low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR）和差示扫描量热法（differential scanning calorimetry,DSC）可视化检测小麦仓储过程中水分传递和淀粉转变现象,寻找仓储过程中小麦水分迁移变化规律以及直链淀粉、支链淀粉的转化关系,探索小麦淀粉糊化反应。结果表明,小麦在仓储过程中色泽逐渐变暗,脂肪酸含量增加,水分、脂肪和淀粉总量减少,LF-NMR和DSC检测结果表明长期仓储小麦受环境因子影响会使其结合水的含量升高,自由水含量下降,糊化温度降低。     

基于BP神经网络的仓储小麦的生理生化指标预测

BP神经网络算法在粮食仓储领域拥有巨大的应用价值和潜力。本研究尝试将BP神经网络引入仓储小麦品质预警模型,以天津储粮抽检数据为对象,通过对室内温度的记录,样品水分、淀粉、蛋白质等11项生理生化指标的定期检测,利用BP神经网络算法进行仓储小麦的品质预测与影响分析。仿真结果表明,基于BP神经网络的数据预测方法具有较小的过程误差和较高的结果准确性,为仓储小麦的品质预测提供了一种有效的研究方法。