超临界CO2萃取樱桃仁油及GC-MS分析

以樱桃仁为原料,利用超临界CO2流体萃取樱桃仁油,在单因素试验的基础上,采用Box-Behnken设计方法,研究萃取压力、萃取时间、萃取温度及其交互作用对樱桃仁油得率的影响,确定了超临界CO_2流体萃取樱桃仁油的最佳工艺参数,并利用气相色谱-质谱(GC-MS)分析了樱桃仁油的脂肪酸组成。结果表明,超临界CO_2流体萃取樱桃仁油的最佳工艺参数为萃取压力43 MPa、萃取时间199 min、萃取温度44℃、装料量35 g,在此条件下,樱桃仁油的得率为(51.41±0.45)%。GC-MS分析表明,樱桃仁油的主要脂肪酸成分是油酸(52.55%),亚油酸(29.93%),棕榈酸(9.52%),硬脂酸(3.93%)。     

真空冷冻干燥猕猴桃果粉的工艺优化

为获得猕猴桃果粉真空冷冻干燥的最佳工艺,以猕猴桃果浆为原料,以Vc含量、色差ΔE以及干燥速率为评价指标,以物料厚度、绝对压强、隔板温度为因素进行三因素Box-Behnken响应面试验,建立二次多项式回归模型,分析影响各指标的主次因素及因素间的交互作用,用遗传算法优化得出猕猴桃果粉真空冷冻干燥的最佳工艺参数,并加以验证。结果表明,猕猴桃果粉真空冷冻干燥的最优工艺参数为:物料厚度为8 mm,绝对压强为20 Pa、隔板温度40℃,在该参数条件下,猕猴桃果粉的Vc含量为51.75 mg/10 g、ΔE为3.82、干燥速率为1.89%/h。建立的各指标回归模型显著(P<0.05),失拟项均不显著(P>0.05),模型可用于分析和预测真空冷冻干燥工艺参数对猕猴桃果粉各考察指标的影响。研究为真空冷冻干燥技术应用于猕猴桃果粉的干燥加工提供技术依据。     

PMA-qPCR方法检测陕西猕猴桃溃疡菌优势病原菌活菌的研究

将叠氮溴化丙啶(PMA)与实时荧光定量(qPCR)相结合定量检测陕西猕猴桃溃疡菌优势病原菌(Psa)活菌的数量。通过优化PMA最佳浓度、暗孵育时间、曝光时间,确定PMA-qPCR区别溃疡菌活、死菌的最佳条件。结果表明,Psa经98.3℃沸水浴处理13min可完全致死,Psa死菌浓度为1×107 CFU/mL时PMA与死菌共价交联的最佳浓度为105μg/mL,最佳暗育时间为8min,最佳曝光时间为20min,在此条件下死菌DNA无扩增,而对活菌DNA扩增无影响;Psa质粒标准品建立的线性回归方程为Y=-3.220 4x+37.73,R2=0.995 5,最低可检出6.39×102拷贝/μL的溃疡菌;建立的PMA-qPCR方法最低可检出2.38×102拷贝/μL的溃疡菌;采用人工染菌枝条样品的最低检出限为6.30×104 CFU/mL,与菌落计数检测结果相符。     

苹果籽油搅拌提取的工艺优化

探讨了苹果籽油的石油醚提取技术,建立了提取工艺的人工神经网络模型,研究了工艺模型的遗传算法优化技术。结果表明:影响苹果籽油提取得率的因素有温度,时间,液料比,搅拌转速;神经网络结构为4—5—1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0.988;遗传算法优化出的最佳工艺参数为温度59.8℃、时间2.5 h、液料比11.9:1(mL:g)、搅拌转速1 107 r/min,该工艺参数下苹果籽油得率明显大于单因素和二次组合试验的结果,比最好的提高了11.8%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取得率之间的关系,用遗传算法优化,能设计出最佳的提取工艺参数。     

鲜肉非冷藏保鲜液配方的研制

研制了鲜肉非冷藏保鲜的配方 ,探讨了配方中各组分对肉中微生物抑制作用的主次因素 ,鲜肉保鲜试验证明 ,该保鲜液配方对肉具有明显的保鲜作用。     

苹果渣多酚提取工艺的神经网络建模与遗传算法优化

本实验建立了苹果渣多酚提取工艺的人工神经网络模型,研究了提取工艺神经网络模型的遗传算法优化技术。结果表明,结构为4-9-1的神经网络能较为精确的拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出与实验结果的相关系数为0.985;遗传算法优化出的最佳提取工艺参数为乙醇浓度为62%、乙醇溶液的体积与苹果渣的质量之比为14:1,温度为69.7℃,提取时间为5.9h,该工艺参数下的提取率明显大于单因素试验和二次组合试验的结果,比最好的大16.9%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取率之间的关系,用遗传算法优化工艺参数,能设计出最佳的提取工艺参数。     

纤维素酶提取小麦麸皮中总黄酮技术研究

以小麦麸皮为原料,通过纤维素酶提取法获取小麦麸皮中的总黄酮,通过芦丁-分光光度计法测定了小麦麸皮中总黄酮的含量,通过单因素实验和二次旋转分析确定了酶提取工艺的最佳参数为温度40℃,加酶量0.30%,提取时间45min,液料比30∶1,pH5.5,该工艺参数下得率为0.465%。结果表明:酶提取法是替代常规方法的一种有效方法。      

近红外光谱测定苹果饮料中原果汁含量

提出了一种遗传算法优化支持向量机参数的近红外光谱技术对苹果饮料中原果汁含量的快速测定方法。在确定光谱数据预处理方法的基础上,通过遗传算法对支持向量机(SVM)预测模型的各项参数进行寻优,将优化出的参数代入SVM预测模型中,得到基于遗传算法的SVM模型,利用此模型对苹果饮料中原果汁含量进行预测研究。结果表明,建立的SVM模型对预测集的决定系数为0.9757,能快速测定苹果饮料中的原果汁含量。      

热辅助超声波处理对豆腐干杀菌工艺优化及效果

选取超声功率、超声时间、温度为考察因素,以细菌总数降低对数值、ΔE、L*、a*、b*、硬度、咀嚼性、回复性、弹性、内聚性及蛋白质含量为考察指标,进行BoxBenhnken试验,利用因子分析筛选出豆腐干品质的特征指标,建立模型并优化得出最佳工艺参数。结果表明,豆腐干品质特征指标为咀嚼性、色差和回复性,建立的细菌总数降低对数值及豆腐干品质特征指标的模型能用于分析和预测加工参数对豆腐干杀菌效果及品质的影响;豆腐干热辅助超声波杀菌的最佳工艺参数为时间90min、超声功率876W、温度78℃。热辅助超声波处理具有温度低、杀菌效率高、可较好地保持豆腐干质地和色泽的优点。