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为优化何首乌抗性淀粉(resistant starch,RS)的纯化工艺,并考察其对大肠杆菌增殖效力的影响。基于单因素试验,采用Box-Behnken响应面法,以淀粉乳浓度、酶添加量、酶解时间为考察因素,RS含量为指标,优化RS纯化工艺;测定何首乌RS与纯化后RS的碘吸收曲线、平均聚合度;以RS为培养基碳源,采用体外发酵考察何首乌RS及纯化后RS对大肠杆菌增殖的影响。结果表明:最佳纯化条件为淀粉乳浓度16%、酶添加量22 U/g、酶解时间42 min条件下纯化RS,RS含量为(43.23±0.26)%。纯化后RS的碘结合能力明显提高,平均聚合度为47.03;纯化后RS表面呈现多孔结构。与葡萄糖培养基相比,纯化RS可显著降低大肠杆菌的增殖。 相似文献
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为优化川芎蛋白(Ligusticum chuanxiong protein,LCP)的提取工艺,并考察其抗氧化活性。基于单因素实验,采用Box-Behnken响应面法,以料液比、提取时间、提取溶剂pH为考察因素,LCP得率为指标,优化LCP提取工艺;十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)测定LCP的分子量范围;测定LCP的等电点(pI)及溶解度,并考察LCP的抗氧化活性。结果表明:最佳提取条件为料液比1:15 (g/mL)、提取时间1.5 h、pH6,在优化条件下LCP得率为(2.36%±0.13%),实测值与理论值较为接近,表明该数学模型可用于优化LCP提取工艺。最优条件下提取的LCP分子量在17~48 kDa,等电点为3.88,pH8时溶解度为96%,羟自由基清除能力IC50为1.18 mg/mL、超氧阴离子自由基清除能力IC50为0.57 mg/mL、1,1-二苯基-2-苦基肼基(DPPH)自由基清除能力IC50为1.31 mg/mL。该法提取的LCP具有较好的抗氧化活性,可为LCP抗氧化活性的进一步研发提供实验思路。 相似文献
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在智能问诊中,为了让医生快速提出合理的反问以提高医患对话效率,提出了基于深度神经网络的反问生成方法。首先获取大量医患对话文本并进行标注;然后使用文本循环神经网络(TextRNN)、文本卷积神经网络(TextCNN)二种分类模型分别对医生的陈述进行分类;再利用双向文本循环神经网络(TextRNN-B)、双向变形编码器(BERT)分类模型进行问题触发;设计六种不同的问答选取方式来模拟医疗咨询领域情景,采用开源神经机器翻译(OpenNMT)模型进行反问生成;最后对已生成的反问进行综合评估。实验结果表明,使用TextRNN进行分类优于TextCNN,利用BERT模型进行问题触发优于TextRNN-B,采用OpenNMT模型在Window-top方式下实现反问生成时,使用双语评估替补(BLEU)和困惑度(PPL)指标进行评价的结果最好。所提方法验证了深度神经网络技术在反问生成中的有效性,可以有效解决智能问诊中医生反问生成的问题。 相似文献
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为改善川芎蛋白(Ligusticum chuanxiong protein,LCP)的溶解性,提高其抗氧化性,采用响应面法优化川芎蛋白-葡聚糖(dextran,Dex)共聚物的制备工艺,并对所得川芎蛋白-葡聚糖共聚物(glycosylated Ligusticum chuanxiong protein,GLCP)的抗氧化性进行研究。结果表明,GLCP 的最佳制备工艺为底物质量比Dex∶LCP=1.8∶1、溶液pH9、反应时间153 min、加热温度74 ℃。在此条件下,共聚物的接枝度为(35.21±0.12)%。电泳结果表明,LCP 与Dex 共价结合,且GLCP 分子量大于LCP;扫描电镜结果表明,LCP 呈近圆球形,而GLCP 表面结构变得疏松多孔,呈蜂窝状;红外光谱结果表明:糖基化改变了LCP 的二级结构。相较LCP,GLCP 抗氧化性明显提高,当浓度为1 mg/mL 时,羟自由基清除率为(65.91±1.93)%,ABTS+自由基清除率为(81.80±2.18)%。 相似文献
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