白藜芦醇对D-半乳糖致衰老小鼠学习记忆能力和脑组织抗氧化能力的影响

探讨白藜芦醇对D-半乳糖致衰老小鼠脑组织抗氧化与学习记忆的影响,揭示白藜芦醇延缓脑衰老的作用。将50 只雄性ICR鼠随机分为正常对照组,模型组,白藜芦醇低、中、高剂量组。模型组及白藜芦醇治疗组连续8周于小鼠颈背部皮下注射D-半乳糖120 mg/（kg·d）,给予不同剂量白藜芦醇（25、50、100 mg/（kg·d））灌胃;正常对照组注射、灌胃等量生理盐水。采用Morris水迷宫检测各组小鼠的学习记忆能力,并测定各组小鼠脑组织超氧化物歧化酶（superoxide dismutase,SOD）、总抗氧化能力（total antioxidant capacity,T-AOC）、丙二醛（malondialdehyde,MDA）的含量。白藜芦醇能够显著缩短D-半乳糖致衰老小鼠Morris水迷宫中找到隐藏平台时间（P＜0.01）,提高游泳速度（P＜0.01）和穿越目标象限的次数（P＜0.01）;提高衰老模型小鼠脑组织SOD（P＜0.01）、T-AOC活性（P＜0.05）,降低MDA含量（P＜0.01）。白藜芦醇能够改善D-半乳糖致衰老模型小鼠的学习记忆能力,提高脑组织的抗氧化能力,具有一定延缓脑衰老的作用。     

高光谱图像技术在水果无损检测中的研究进展

为保证水果质量,满足企业与消费者的需求,势必要对水果进行品质检测和分级处理.高光谱图像作为一种新型的无损检测技术,融合了图像学和光谱学的优点,可以快速、无损地获取水果的空间和光谱图像信息,从而全方位的反映水果内外部的品质信息.因此,该技术在水果品质无损检测领域具有巨大的发展前景.该文主要介绍了高光谱图像系统的基本原理、图像的采集和分析方法、国内外水果无损检测的应用以及未来的发展前景.     

基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测

利用近红外(NIR)高光谱(900~1 700nm)成像技术对灵武长枣含水量的无损检测进行了研究。通过900~1 700nm高光谱成像系统采集了128个长枣图像,对原始光谱与Savitzky-Golay平滑处理后的光谱反射率R曲线、吸收率A曲线和Kubelka-Munk函数(KM)等曲线的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行对比分析;采用PLSR的加权β系数分别提取不同光谱参数下的特征波长,建立RPLSR、A-PLSR和KM-PLSR的长枣含水量预测模型。结果表明,采用原始光谱建立的PLSR模型优于Savitzky-Golay平滑的PLSR模型;原始光谱的特征波长建立的PLSR模型优于全波段的PLSR模型,特征波长建立的KM-PLSR模型优于R-PLSR、A-PLSR模型,决定系数(R2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.793、1.828。这表明,NIR高光谱成像技术提取特征波长进行长枣水分检测是可行的,同时也为今后长枣品质在线检测提供了理论依据。     

真空预冷毛豆冷藏期间色泽和失重率变化动力学模型构建

目的探究真空预冷毛豆贮藏过程中色泽和失重率变化规律及其动力学模型。方法将真空预冷毛豆贮藏在0、5、10℃温度条件下,研究其色泽L*、a*、b*、?E和失重率随贮藏时间的变化规律,采用动力学模型对指标进行分析,并结合Arrhenius方程建立基于色泽和失重率变化的预测模型。结果在实验条件下,贮藏温度越低,真空预冷毛豆的色泽和失重率变化速率越慢。不同贮藏温度下毛豆色泽和失重率变化符合零级动力学规律和Arrhenius方程,色泽L*、a*、?E和失重率的活化能Ea分别为27.78、49.70、30.55、54.32 kJ/mol,建立依赖于温度-时间的色泽和失重率动力学模型,验证表明其模型拟合度良好(r20.9)。结论动力学模型能够预测真空预冷毛豆贮藏期间色泽和失重率的变化,为毛豆冷藏期间色泽和失重率的变化提供理论依据。     

果蔬冷链过程中多尺度热质传递的研究进展

果蔬冷链过程由于管控粗放、损耗大等问题易造成果蔬内部结构损伤,引起品质劣变;同时,果蔬内部的水分和热量会发生动态迁移,不利于果蔬的贮藏和销售。因此,明确果蔬冷链过程多尺度热质传递机理是目前该领域亟待解决的问题。本文阐述了用于果蔬多尺度建模的数值成像技术,探讨果蔬冷链过程热质传递机理的多尺度计算流体动力学建模方法,以及建模中存在的基本问题和解决方案,并优化现有的热质传递模型,设计更高效合理的冷却系统,以期为果蔬冷链过程多尺度热质传递机理研究和减损保鲜提供理论依据。     

冷却除湿机通风量调节控制装置的研制

为了提高冷却除湿机的除湿效率,简化除湿控制系统,分析了冷却除湿机的工作特点及控制要求,设计研制了一种冷却除湿机通风量调节控制装置.通过在蒸发器与冷凝器之间增设湿空气流量调节挡板,设计制作了温度比较电路,简化了除湿控制方法.该系统可及时、快速、准确地调节制冷系统的工作状态,有效提高湿空气的除湿率,实现安全可靠的高效除湿目标.将该系统分别应用于日光温室及脱水蔬菜等的除湿过程中,均取得了较好的除湿效果.     

模拟运输振动时间对鲜枸杞品质及细胞壁代谢的影响

为探讨运输振动时间对鲜枸杞品质及细胞壁代谢的影响,以“宁杞七号”鲜枸杞为研究对象,设置振动频率3 Hz,振动时间分别为4、8、12、16 h（未振动作为对照组）,振动结束后,在4 ℃下贮藏。测定不同贮藏时期鲜枸杞的硬度、呼吸速率、细胞壁成分及相关酶活性的变化。研究结果表明,振动处理加速了鲜枸杞的品质劣变和细胞壁降解。其中,与对照组相比,振动16 h 组的鲜枸杞硬度显著降低（P＜0.05）,呼吸速率显著升高（P＜0.05）且峰值提前,可溶性果胶与纤维素含量显著升高（P＜0.05）,纤维素酶、多聚半乳糖醛酸酶以及果胶酯酶的活性显著增强（P＜0.05）。因此,运输振动时间越长,鲜枸杞的机械损伤越深,细胞壁代谢越快,软化越严重,从而加速鲜枸杞品质的劣变。     

基于高光谱成像技术的长枣表面农药残留无损检测

利用近红外高光谱成像技术对灵武长枣的表面农药残留进行无损检测研究。采用Kubelka-Munk校正和SavitzkyGolay卷积平滑对900~1 700nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法;运用偏最小二乘回归系数选择特征波长,建立全波段和特征波长下的偏最小二乘农药残留预测模型。结果表明,经过Kubelka-Munk+Savitzky-Golay卷积平滑处理后的光谱建模效果最好,且利用特征波长建立的长枣表面农药残留校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.86,0.85和0.000 32,0.000 33,优于全波段建立的模型。研究表明,采用高光谱成像技术对灵武长枣表面农药残留的无损检测是可行的。     

基于高光谱成像技术的鸡蛋哈氏单位快速无损检测

本实验利用高光谱(900~1700 nm)成像技术结合化学统计学算法,对鸡蛋哈氏单位的无损检测进行研究。采集样品原始光谱信息,经S-G卷积平滑、MSC、SNV预处理后建立PLSR模型,优选最佳预处理方法;利用PLSR的加权β系数、遗传算法GA提取特征波长,分别建立PLSR、PCR模型,比较建模效果,优选最佳特征波长提取方法及建模方法。结果表明,预处理后建模效果并未提高,即以原始光谱作为建模对象,采用遗传算法提取特征波长后建立的PLSR模型效果最好,其R_C为0.8118,校正集均方根误差是2.9677,R_P为0.8203,预测集均方根误差是3.2762。因此,利用高光谱技术无损检测鸡蛋哈氏单位是可行的,同时为鸡蛋的新鲜度快速判别、分级分选提供理论依据。     

基于高光谱技术的长枣内外品质同时检测

采用近红外高光谱成像技术,对长枣表面轻微损伤 和果肉硬度进行无损检测。在970～ 1630nm波 长范围内对高光谱图像数据进行主成分分析(PCA),得到第3主成分图像最适合检测长枣表面 损伤。波段比(BR)算法中, 选取1387nm和1 229nm两个波段的图像进行比值运算, 采用 1455nm单波 段图像构建掩膜作用于比值图像, 最后对图像进行阈值分割和形态学变换完成损伤区域的特征提取。BR算法检测长枣轻微损 伤的准确率达 到91.5%。对反射光谱进行多元散射校正(MSC)后与长枣果肉硬度值进 行回归分析,选择相关系数较大的5个特 征波长作为BP神经网络输 入,建立果肉硬度预测模型。预测集相关系数R和均 方根误差(RMSEP)分别为0.904和15.163。研究结果表明,利用高光谱成像技术可以实现长枣内外品质同时检 测。