秀丽隐杆线虫模型在食品营养评价中的应用研究进展

食品营养一直是食品领域研究的重点和热点,近些年消费者对功能性食品的消费量逐年增加,而对食品的功能性评价需要模式生物来完成。秀丽隐杆线虫作为模式生物,具有信号通路同人类相似的优点,且成本低、易于培养。本文综述了秀丽隐杆线虫与人类信号通路的同源性,对食品中活性因子的营养功能进行分类评价,并且对秀丽隐杆线虫在食品营养评价中的研究进展进行总结,为食品营养研究以及功能性食品的研发提供参考。     

高速条件下PTFE编织复合材料的摩擦磨损性能

将PTFE编织复合材料与9Cr18Mo钢组成摩擦副,在高速压摆摩擦磨损试验机上进行干摩擦磨损试验,研究了循环次数和摩擦温度对摩擦因数的影响,用扫描电镜观察了不同阶段摩擦表面及磨屑的形貌,并分析了PTFE编织复合材料的磨损机理。结果表明:PTFE复合材料的摩擦因数随着循环次数的增加先迅速降低,后在一定范围内达到动态平衡,随着摩擦的继续进行,摩擦因数急剧上升,PTFE复合材料发生磨损失效;摩擦温度是影响PTFE复合材料摩擦磨损机制一个重要因素,摩擦温度的急剧升高将加剧PTFE复合材料的磨损;随着磨损的加剧,磨屑也表现为相应的恶化趋势;磨损机理以疲劳磨损为主。     

不同脂肪替代物对云片糕保水性的影响

研究2种脂肪替代物莼菜胶和黄原胶替代云片糕中50%的猪油量对样品吸水性、失水性和包装后保水性的影响。结果表明:在温度为(25±0.5)℃,低湿度(30±0.5)%、中湿度(70±0.5)%和高湿度(90±0.5)%条件下,在短期(0～14 h)时间变化中,脂肪替代物组吸水率均明显低于对照组,在长期(0～7 d)变化中,黄原胶组吸水率在第2天后超过了对照组;高湿度环境中吸水后在干燥(10±0.5)%环境中,脂肪替代物组失水率均明显低于对照组;干燥(10±0.5)%环境中,普通pvc和铝箔袋包装后,脂肪替代物组保水率均明显高于对照组,铝箔袋包装的黄原胶组保存6个月的保水率高达99.31%,且口感保持良好;扫描电镜显示:黄原胶组和莼菜胶组云片糕有排列更紧密的微观结构。研究结果为延长云片糕保质期提供了数据支撑。     

富硒益生菌及其发酵食品的研究进展

硒是人体必需的微量元素之一,在提高免疫力、抗氧化、抗癌等方面都有优良的功效,但无机硒存在一定的毒性,因此无法成 为理想的硒源。微生物具有富集微量元素的功能,能将无机硒转化为低毒性的有机硒,而一些益生菌本身也具有提高免疫力、抗氧化 等生物活性,并且富硒之后其抗氧化性、抗菌活性和抗癌活性等均显著提高,因此富硒益生菌应用前景广阔。该文主要从益生菌对硒 的富集与转化机制,富硒益生菌的生理活性以及富硒益生菌发酵食品方面的研究进展进行综述,为富硒益生菌的开发与富硒发酵食 品的生产应用提供理论支撑。     

秀丽隐杆线虫模型在食品安全研究中的应用

食品安全涉及民生,一直以来都是研究的热点。在食品安全研究中,需要通过动物实验评价其毒理等性质,然而因伦理、成本和实验周期等问题而受到一定限制。因秀丽隐杆线虫结构简单、试验周期短以及信号通路高度保守等特性而为食品安全快速评价提供了一个新选择。本文详细介绍了秀丽隐杆线虫的同源性、免疫防御机制的保守性以及在食品安全方面的应用研究,包括各种外界危害因子的毒性机理和线虫自身的免疫防御的调控机制等,并分析了秀丽隐杆线虫的应用前景,为秀丽隐杆线虫在食品安全评价中的应用提供一定的参考。     

提高雷达速度分辨率的线性调频Z变换方法

基于FFT分析技术的连续波测速雷达在靶场得到广泛应用,FFT对多普勒频移的物理分辨率取决于所分析的信号长度,针对FFT对于雷达速度分辨率存在的局限性,提出了线性调频Z变换方法,在单位圆上计算CZT,计算时的输入点数和输出点数可以不相等,在不增加信号长度条件下可"细化"频谱,仿真实验表明,CZT对雷达速度的分辨率优于FFT,将该算法应用于测速雷达可以提高多目标分辨能力。     

考虑相似时段聚类的风电功率短期预测算法

为解决风电功率预测中较强的随机性和波动性的问题,提出一种考虑相似时段聚类的风电功率短期预测算法。该算法通过分析历史数据,确定相似时段的最佳长度。在此基础上采用K-means算法对功率曲线形状特征进行聚类。预测过程中,应用自适应分类算法对基准功率向量进行类簇划分,并结合气象因素筛选出最优相似时段集合。以该集合作为训练样本,以功率曲线和气象信息作为输入建立Elman神经网络模型,迭代地预测未来时段的风电功率。最后通过实际算例,验证了该算法的有效性。     

PTFE复合材料摩擦及改性研究综述

指出聚四氟乙烯(PTFE)复合材料的摩擦过程可分为磨合、平稳和失稳3个阶段,摩擦因数和摩擦温度存在较强相关性,且对PTFE复合材料的失效机制进行了分析;归纳PTFE改性的3种途径:填充、原位复合和烧结成型工艺;通过总结PTFE改性的研究成果和近年来的研究情况提出了一些相关研究思路。     

基于BERT和多窗口门控CNN的电机领域命名实体识别

针对电机领域命名实体识别困难、精度不高的问题,提出了一种基于BERT和多窗口门控CNN的电机领域命名实体识别模型。该模型首先利用BERT预训练模型生成句子的字向量序列,根据电机领域文本的上下文动态微调字向量,增强字向量的语义表达;其次,构建具有全局时序特征感知单元和多窗口门控CNN单元的双分支特征提取层,形成句子的多级语义特征表示;最后,通过CRF对字符序列进行解码,得到每个字符对应的标签。在小规模的自建电机领域数据集与多组模型进行的对比实验结果表明,该模型命名实体识别性能均优于其他模型,macro-F1值达到了90.16%,验证了该方法对电机领域实体识别的有效性。     

内弹道多普勒信号处理方法

内弹道多普勒信号处理方法目前主要有Hilbert变换及时频分析,针对Hilbert变换处理内弹道运动参数计算过程复杂、运算量大的不足,文中提出基于时频分析的内弹道多普勒信号处理方法,设计内弹道模拟试验装置进行测试,结果表明,时频分析程序实现简洁、速度快、效率高,位移精度与Hilbert处理结果相当,两种方法成功应用于火炮内弹道运动参数测量中。