基于人工神经网络模拟啤酒酿造过程中糖度及乙醇浓度的变化

建立BP神经网络模型模拟啤酒酿造过程中糖度变化和乙醇浓度变化.将啤酒酿造过程中的发酵温度、麦汁浓度、接种量及发酵时间作为输入数据,将糖度变化和乙醇浓度的变化作为输出数据,运用BP神经网络建立啤酒酿造过程的模型.使用此模型模拟了主酵温度8℃、麦汁浓度11°P、接种量为2×107个/mL时糖度变化和乙醇浓度变化,结果糖度预测的均方根误差为2.66％,乙醇浓度预测的均方根误差为14.60％.结果表明,使用此模型能够准确预测啤酒酿造过程糖度变化和乙醇浓度的变化.     

温度和压力对面包酵母细胞膜通透性的影响

以CO2和N2为加压介质,研究了温和压力(1.0 MPa)下加压时间对面包酵母CICC1447、CICC1339细胞膜通透性的影响。结果表明,在压力条件下面包酵母菌悬液的OD260、OD280和电导率增加,说明在温和压力作用下内溶物(核酸、蛋白质)、胞内电解液不断外渗,温和压力可以增强细胞膜的通透性。将酵母细胞在常压下培养至稳定期,制备菌悬液于1 MPa的压力条件下(N2为介质)分别处理1 h、3 h,以常压处理为对照,测定碘化丙啶(PI)与DNA结合产生的荧光强度。结果表明,加压后CICC1447的荧光强度比常压组分别提高了6%、13.56%;CICC1339的荧光强度比常压组分别提高了3%、7%,说明温和压力下酵母细胞膜通透性的变化与细胞膜结构受损相关,压力条件下细胞膜结构完整性受到损伤,导致细胞膜通透性增大。