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目的为了研究添加CO_2生成剂对西兰花运输过程中花球品质和代谢特性的影响,以及筛选西兰花运输过程中适宜的CO_2浓度。方法以西兰花为实验材料,研究不同浓度CO_2(二氧化碳生成剂)对西兰花花球采后模拟运输条件下生理特性和品质的影响。结果保持较低体积分数(3%和6%)的CO_2能较好地抑制西兰花采后运输条件下的呼吸强度,延缓乙烯释放量增加的时间和速率,抑制花球叶绿素的降解,保持花球的颜色,同时降低了西兰花在运输期间的腐烂指数。通过进一步的研究结果表明,经体积分数为3%CO_2处理后延缓了货架期间花球中丙二醛(MDA)含量的升高速率,添加一定浓度的CO_2(3%)后通过诱导过氧化氢酶(catalase,CAT)和过氧化物酶(peroxidase,POD)的活性,提高了西兰花组织内部活性氧的清除能力,从而保持了花球的品质。添加较高浓度(9%和12%)的CO_2在运输前期(前3 d)具有较好的保鲜效果,之后反而会促进花球的代谢速率(呼吸强度和乙烯生成量),从而加速了花球的黄化及腐烂,表现出被伤害的症状。结论运输前在包装内加入可产生体积分数3%CO_2的生成剂能较好地降低西兰花常温运输期间的代谢水平,保持花球品质,从而延长了运输时间。 相似文献
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针对在电子商务平台上普遍存在的网络水军,提出了一个综合考虑网络结构与时间特征的算法来检测评论网络中的水军群组.该算法由四步组成:a)基于评论网络结构特征的分析挖掘出易受水军攻击的目标产品;b)受"共爆发现象"的启发,提出了一个目标产品被水军群组攻击的可疑时期挖掘算法;c)基于目标产品可疑时期内的数据,构造目标产品—评论者的诱导子图,并在该子图上应用层次凝聚聚类算法生成候选水军群组;d)为了过滤掉在可疑时期内购物并评论的正常用户,提出了一个水军群组净化方法,然后基于评论者的行为特征对净化后的群组进行分类.基于真实数据集的实验结果表明,该算法可以准确、高效地检测活跃在电子商务网站上的网络水军群组. 相似文献
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大白菜发酵过程中亚硝酸盐消长规律的研究 总被引:31,自引:1,他引:30
对大白菜在发酵过程中亚硝酸盐的形成规律进行了研究。结果发现 ,亚硝酸盐的出现期主要集中在发酵前期 ,随发酵液酸度的增加亚硝酸盐逐渐消失。亚硝峰的形成主要是由杂菌将硝酸盐还原为亚硝酸盐的作用 ,与大白菜体内硝酸还原酶无直接关系。亚硝峰消失的原因一是在酸性条件下的化学降解 ,二是乳酸菌对亚硝酸盐的还原作用。纯接种发酵可降低亚硝峰 ,无论是接入单一菌株还是接入混合菌株都能明显地降低亚硝峰 ,尤以混合接种效果最佳 相似文献
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超临界CO2萃取苦荞麦中芦丁的工艺研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用索氏抽提法、乙醇浸提法和超临界CO2萃取方法,对苦荞麦中的芦丁进行了提取,确定最佳提取方法为超临界CO2萃取法,并采用正交试验考察了四因素(样品含水量、萃取压力、萃取温度、萃取时间)三水平对其得率的影响.得出超临界CO2萃取苦荞麦芦丁的适宜工艺条件为:苦荞麦粉水分含量3%、萃取压力30MPa,萃取温度35℃、萃取时间80min. 相似文献
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