基于可视化和实时荧光环介导等温扩增技术快速鉴定日本红菇

目的 利用可视化和实时荧光环介导等温扩增（LAMP）技术，建立日本红菇的快速鉴别方法。方法 基于日本红菇内转录间隔区的基因序列设计了特异性的LAMP引物，在23种蘑菇物种间进行特异性验证，通过检测10 ng/μL~1 fg/μL系列浓度的基因组DNA，评估方法的灵敏度。结果 设计的LAMP引物可特异性鉴别日本红菇，不与其他蘑菇种类发生交叉反应。建立的LAMP方法检测灵敏度为1%混合蘑菇样本，或终浓度为2 pg/μL的日本红菇DNA。结论 本方法可用于新鲜/干制蘑菇及烹饪后蘑菇的检测，检测时间<1 h，其中可视化方法无需专业仪器设备，适用于日本红菇的现场快速鉴别。     

马铃薯超声强化远红外辐射干燥特性及神经网络模型研究

为研究马铃薯直触超声强化远红外辐射干燥规律,利用超声远红外辐射干燥设备,探讨超声功率及远红外辐射温度对马铃薯干燥特性和有效水分扩散系数的影响,并构建了Elman、RBF、BP 3种神经网络模型。结果表明:提高超声功率及辐射温度能够改善物料内部传质和传热状况,进而减少干燥时间及提升干燥速率;超声的强化效果随超声功率的增大而加强,随着物料含水量的降低而逐渐减弱,随辐射温度升高先加强后减弱;有效水分扩散系数D_(eff)值为1.15×10~(-10)～3.18×10~(-10)m~2/s,提高远红外辐射温度及超声功率均能促使水分流动与扩散,从而提高D_(eff)值;3种神经网络模型均有较好的预测性能,其中使用优化算法的BP网络模型的预测值与真实值拟合精度最高,能够快速准确地预测马铃薯超声强化远红外辐射干燥过程中的含水率。