超声改性对花生蛋白乳液凝胶荷载姜黄素性能的影响

为提高姜黄素的生物利用度,以花生蛋白为乳化剂制备荷载姜黄素的乳液凝胶,考察了蛋白超声改性对姜黄素的包埋率、稳定性和体外消化特性的影响。结果表明:花生蛋白质量浓度为4 g/100 mL时所制备的乳液姜黄素包埋率最佳;中强度(200 W,20 min)或高强度(600 W,20 min)超声改性使蛋白乳液粒径减小,姜黄素的包埋率增加至99.14%±0.05%,同时提高了姜黄素在乳液凝胶中的储藏稳定性和光稳定性;经中强度超声改性后,花生蛋白乳液凝胶中姜黄素的生物利用度(29.80%±0.83%)和脂肪酸释放率(83.24%±1.28%)均为最高;中或高强度超声改性显著提高了蛋白乳液凝胶的弹性模量(G′)。适当超声处理减小了花生蛋白乳液粒径,改善了乳液凝胶的质构特性,由此提升了乳液凝胶荷载姜黄素的性能。

扬子陆块西北缘早新元古代俯冲增生过程的岩浆记录

华南早新元古代俯冲相关岩浆作用记录为揭示罗迪尼亚超大陆边缘陆块的聚合及增生过程提供了重要制约。本文聚焦华南扬子陆块西北缘出露的早新元古代岩浆作用记录,总结梳理了其年代学框架、地球化学特征以及同位素特征,查明了其源区性质和岩石学成因、并探讨了不同阶段岩浆记录所对应的构造环境。结果表明,扬子陆块西北缘约1.0~0.9 Ga岩石具有与新生岛弧岩浆类似的微量元素特征,强不相容元素的含量略低于大陆弧,并且具有亏损的Sr-Nd-Hf同位素组成和略低于地幔值的锆石δ~(18)O值,这些特征指示约1.0~0.9 Ga岩浆岩最有可能形成于洋内弧环境。相比之下,约0.9~0.83 Ga岩浆岩具有与平均上地壳类似的微量元素特征,富集强不相容元素和轻稀土元素,亏损高场强元素,并且具有富集的SrNd-Hf同位素组成,锆石δ^(18)O值与地幔值相当或略高,指示其可能形成于大陆弧环境。此外,镁铁质岩石全岩Nd和锆石Hf同位素随年龄的长期变化趋势揭示了地幔源区性质周期性地富集和亏损,这可能是由于俯冲带间歇性地前进和后撤引起的挤压–伸展构造体制的不断交替所致。本文结果为扬子陆块西北缘新元古代早期的构造演化历史和俯冲增生动力学机制提供了制约。

超薄超小镍铁水滑石的声悬浮制备

开发高效、低成本的清洁能源,有助于降低CO_(2)排放。电催化分解水产氢产氧或许可实现未来对清洁能源的需求。在诸多纳米材料中,超薄二维纳米材料因其可暴露更多的活性位点、具有更高的比表面积等特点,在电催化反应中表现出优异的性能。镍铁水滑石(NiFe-LDH)是非常有前景的过渡金属电催化分解水产氧反应(OER)催化剂。采用水热法制备Ni_(x)Fe_(1)-LDH(x=1,2,3)前体,利用超声悬浮剥离法实现超薄超小镍铁水滑石纳米片的快速制备。声悬浮法利用超声波发射端和反射端间产生的高强度声辐射力来抵消样品的重力,进而使样品被悬浮。超声波反复叠加形成的高声强驻波,更易实现超薄超小纳米材料的快速制备。研究发现,通过超声悬浮技术可实现仅用20μL甲酰胺在20 min内成功将Ni_(1)Fe_(1)-LDH前体从横向尺寸为1500 nm、厚度为25.66 nm剥离为分散较为均匀、横向尺寸约10 nm、厚度低至0.649 nm的超薄超小镍铁水滑石纳米片,并具有优异的OER性能。不同物质的量比的镍铁水滑石随超声悬浮时间逐渐增加,OER性能逐渐提高。其中,当电流密度达10 mA/cm^(2)时,Ni_(1)Fe_(1)-LDH-20 min的过电位低至309 mV,相比于Ni_(1)Fe_(1)-LDH前体的过电位673 mV,降低了364 mV,其塔菲尔斜率也相应从137 mV/dec降至67 mV/dec,电化学活性表面积增大了2.4倍。与其他过渡金属基催化剂相比,在OER中表现出优异的性能。

基于3D归一化流的双分支点云异常检测模型

当前基于三维点云的工业异常检测仍处于起步阶段,较先进的方法将点云栅格化成2D图片或采用传统算子提取点云特征,有待进一步研究。对此,提出一种基于3D归一化流的双分支点云异常检测模型。以3D归一化流作为整体框架,结合双分支交互融合模块进行局部特征聚合,以并行结构聚合由Transformer和卷积神经网络(Convs)架构提取的不同焦点的点云特征;通过3D归一化流对特征金字塔在欧氏空间和潜在空间之间的可逆映射进行建模,基于受试者曲线下面积,所提模型从分布学习的角度实现了图像级(I-AUROC)的高效异常检测。在MVTec-3D AD数据集上进行的实验结果表明,所提模型在点云异常检测中取得了比目前先进方法更好的性能,相较于M3DM(Multi-3D-Memory)、AST(Asymmetric Student-Teacher Networks),I-AUROC(Image-level Area Under the Receiver Operating Characteristiccurve)指标分别提升了1.8和5.9个百分点。

食源性凝结芽孢杆菌的筛选及其降血糖、血脂功能评价

凝结芽孢杆菌(Bacillus coagulans)是益生菌,为了获得具有较强降血糖、血脂潜力的优质菌株,采用平板划线、形态学鉴定和16S rDNA鉴定相结合的方法,从传统发酵食品中分离出6株凝结芽孢杆菌,并对其产酸能力、抗氧化能力(DPPH自由基清除率、羟自由基清除率和还原力)、α-葡萄糖苷酶抑制率及胆酸盐结合能力进行了分析。结果表明:C3.3的产酸能力最强,发酵24 h后pH可达4.53;T1.2菌悬液的DPPH清除率、羟自由基清除率和还原力分别为24.60%、94.94%和0.37;E4.2和T1.2的α-葡萄糖苷酶抑制率为86.50%和79.00%,显著高于其他菌株;T1.2菌悬液和发酵液的甘氨胆酸钠结合率均显著高于其他菌株,可达86.85%和68.25%,T1.2菌悬液的牛磺胆酸钠结合能力可达85.64%,另外发现6株菌的菌悬液的胆酸盐结合能力普遍高于发酵液。T1.2菌悬液和发酵液的抗氧化能力、α-葡萄糖苷酶抑制率以及胆酸盐结合能力均显著高于其他5株菌。T1.2是具有较强降血糖、血脂潜力的优质菌株。本研究可为开发辅助治疗高血糖、高脂血症的凝结芽孢杆菌提供理论依据。

不同乳酸菌抗氧化作用和胆固醇降解能力的初步研究

为了筛选出具有良好抗氧化作用和胆固醇降解能力的乳酸菌,以商业化菌株Lactobacillus rhamnosus GG为阳性对照,评价了L.kefir BNCC 190565、L.acidophilus ATCC 4356、L.buchneri BNCC 187964、L.casei CICC 23184、L.plantarum subsp.plantarum CICC 20279这5株乳酸菌的基础益生活性、羟自由基清除能力、还原力和DPPH自由基清除率、降解胆固醇能力及α-葡萄糖苷酶抑制能力。结果表明,L.acidophilus ATCC 4356和L.plantarum subsp.plantarum CICC 20279具有最强的消化道耐受力及良好的益生特性;L.acidophilus ATCC 4356、L.plantarum subsp.plantarum CICC 20279和L.casei CICC 23184具有较强的抗氧化能力;6株菌对胆固醇的降解率均在50%以上,表现出了很强的胆固醇降解能力;L.buchneri BNCC 187964的α-葡萄糖苷酶抑制率显著高于L.rhamnosus GG,其余4株菌和L.rhamnosus GG没有显著性差异。对各项指标进行综合比较,发现L.acidophilus ATCC 4356和L.plantarum subsp.plantarum CICC 20279这2株菌有着突出的性能,具有很强的应用潜力。

双酶制备花生肽及其对NO·的清除能力

为对花生免疫活性肽的制备提供基础,采用蛋白酶水解花生蛋白制备花生肽,以花生蛋白水解度和NO·清除率为指标,优化酶种类组合及水解条件。结果表明:先采用Alcalase 2.4L碱性蛋白酶在花生蛋白质量浓度5 g/100 mL、超声功率400 W、超声时间5 min、pH 8.0、加酶量7 400 U/g、水解温度55℃条件下水解3 h,再加入2 480 U/g的中性蛋白酶,在pH 7.0、水解温度40℃条件下继续水解30 min,花生蛋白水解度可达到24.73%,花生肽NO·清除率的IC_(50)为1.88 mg/mL(显著低于商品大豆肽的3.51 mg/mL和商品酪蛋白肽的11.71 mg/mL);水解度在7.8%~39.1%范围内与NO·清除率有极显著线性关系,水解度超过22.6%时,与NO·清除率无显著线性关系。较高的水解度是花生肽拥有良好NO·清除能力的必要条件,但并非水解度越高越好。

基于对照学习的图像缺陷检测算法

钞纸在实际生产过程中,由于纸类本身存在柔性变化,采用传统的模板匹配使得检测的结果不准确。同时现在使用的深度学习算法对水印进行检测会出现漏检、错检,以及对小缺陷检测不够准确的问题。针对这些问题,提出一种基于对照学习的图像缺陷分割检测算法。首先,网络输入中心位置相同但大小不等的缺陷图与模板图,其中模板图分辨率稍大于缺陷图。网络采用双分支的编解码器结构,使用ResNet50作为主干网络,分别提取模板图与缺陷图的特征。然后,设计对照注意力模块LACB(Local Attention Contrast Block),将两个分支各个阶段所提取的特征图作为对照注意力模块的输入。将输入进对照模块的特征图划分为数量相同、大小不同的Patch,用注意力机制的方式局部对照缺陷图与模板图之间的差异。由于纸张本身存在柔性变化,水印会在小范围内发生偏移,所以需要在模板图上相对于缺陷图像的位置的一个更大范围内进行对照。因此,输入的缺陷特征图要小于模板特征图,使网络允许特征在一定范围内偏移,模糊缺陷的局部位置信息。将前三层的对照结果输入解码器中,最后一层输入ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)中,在语义上综合全局的信息。最后通过解码器将多尺度的特征图跨层融合,减缓下采样带来的信息丢失,同时加强模板图与缺陷图之间不同特征的响应,使分割结果更加精准。实验结果表明,该算法在钞纸数据集上,相较于U-Net,MIoU(Mean Intersection over Union)提高了5.63个百分点,达到了92.36%,F1分数提升了6.23个百分点,达到了92.70%;而相较于DeepLabV3+,MIoU提高了4.06个百分点,F1提升了4.44个百分点。

基于RandLA-Net的3D点云牙颌分割与身份识别

针对PointNet局部特征聚合不充分、保存模型较大、识别精度有待提升等问题,在三维(3D)点云牙颌身份的识别任务中,采用RandLA-Net的编码结构作为主干网络;在分割任务中采用原始RandLA-Net作为主干网络。针对RandLA-Net特征聚合模块聚合单一的问题,在识别任务中采用基于偏移注意力(OA)的特征聚合模块,在分割任务中增添了基于点云的Transformer block模块,相较于RandLA-Net的原始网络,新的网络模块能够更好地聚合局部特征。为了达到大规模开集数据集的身份再识别目的,将分类的交叉熵损失函数替换成了三元组损失函数。针对训练牙颌样本数据较少的问题,采用生成虚拟正样本的方式极大地拓展了数据集。实验结果表明:在识别任务中,相较于原始的RandLA-Net主干网络,识别任务的top-1平均精度提升了3.13个百分点;在分割任务中网络平均精度相较于原始RandLA-Net提升了3.06个百分点,平均交并比(MIoU)提升了6.05个百分点。

基于投票筛选增强自编码器的纺织品缺陷分割算法

基于深度学习的生成式网络目前已被广泛运用于无监督缺陷检测任务中,它的训练过程仅需学习正常样本,就能将异常样本重建为正常样本,重建图像与异常样本之间的误差便可被用作识别异常的标准。但是在纺织品缺陷检测任务中,由于深度神经网络具有较强的泛化性,异常区域一般会被保留在重建图像中,导致异常的漏检。为此,提出了一种基于筛选增强自编码器的轻量化生成模型。首先,通过生成模型重建待测图像;其次,在确保重建图像不会保留缺陷区域的前提下,计算它与待测图像之间的残差图;最后,对残差图进行形态学处理后得到缺陷分割的结果。实验结果表明,所提算法能有效重建纺织品纹理,从而可准确分割出缺陷区域,分割准确率、召回率和F1分数分别可达到92.32%、89.11%和90.69%,并且所提算法还能在不同纹理的纺织品上快速迁移,提升了该类产品的检测效率。

失去的机会:澳大利亚推迟承认新中国问题探析(1948—1951)

中国内战形势变化后,澳大利亚开始讨论承认中共政权的问题。奇夫利政府最初主张事实上承认即将建立的中共全国政权,不仅拒绝了英国协防中国香港的请求,而且尝试与中共建立工作上的联系。中华人民共和国成立后,澳大利亚工党政府受社会舆论、联邦选举和美国压力等因素的影响,在承认问题上犹豫不决。联邦选举结束后,反共意识浓厚的自由党和乡村党联合政府上台执政。随后,朝鲜战争的爆发加剧了两大阵营在亚太地区的对抗。澳大利亚的外交和防务政策逐渐与美国的冷战战略并轨,承认新中国问题被无限期推迟。

磷脂对脂质体性能的影响评析

脂质体具有类似生物膜的双分子层结构,是一种很有潜力的载体输送体系,在食品、药品和化妆品领域有广泛的应用价值和广阔的发展前景。磷脂作为脂质体的重要构建膜材,其自身的结构(脂肪酸链长度及饱和度、表面电荷)、来源、浓度及氧化和水解程度均会对脂质体的性能产生影响。总结了磷脂对脂质体性能的影响,并明确了选择磷脂时需要考虑的因素,可为脂质体的制备和应用提供参考。

雪峰虫草液体培养产三萜及其抗菌作用的初步研究

目的:通过液体培养体系培养雪峰虫草菌体合成三萜化合物,并检测其三萜提取物对大肠杆菌等5种菌的体外抑菌作用。方法:液体培养法和杯碟法。结果:适宜雪峰虫草细胞生长和三萜产物合成的最佳条件是:起始pH 6.0,摇床转速160 r/min,培养温度28℃,培养时间8 d,接种量15%,装液量100 mL/250 mL。在此条件下,雪峰虫草三萜产量可达197.28 mg/L,虫草细胞生物量可达10.87 g/L。大肠杆菌和枯草芽孢杆菌对该三萜提取物较为敏感,其MIC均为20 g/L,产黄青霉最不敏感,MIC为80 g/L。结论:通过液体培养体系培养雪峰虫草菌体合成三萜化合物具有可行性,所得三萜类化合物具有较好的抑菌作用。

油体与脂质体的结构、性质和应用比较评析

随着食品分析技术和生物技术的发展,油体和脂质体两大体系在化妆品、药品、及食品行业的研究和开发引起成了很多学者的关注。虽然,油体和脂质体均具有类生物细胞膜结构,但二者却是两种不同的体系,其获取方法、特性和应用价值也有很大不同。此外,有些学者容易混淆油体和脂质体的概念,因此本文对这两种体系的定义、结构、提取或制备方法、以及形成机制进行比较和归纳。

基于“思维导图+互联网+互动反馈系统”的“食品工艺学”课程教学探索

介绍了"食品工艺学"课程的培养内容、目标和现状,提出了将现代信息技术与思维导图结合的教学改革思路,详述了"思维导图+互联网+互动反馈系统"教学法在"食品工艺学"课程中的实施方法,包括教学设计、课前预习、课堂教学、课后作业和复习与反馈5个阶段,对教学效果和实施要求进行了总结,为食品专业相关课程的教学探索提供参考。

花生蛋白的浓度对其超声改性效果的影响

超声处理可以改变蛋白结构从而改善其功能特性,而蛋白与水的质量体积比(以下简称蛋白浓度)会影响蛋白改性效果,通过改变体系中的花生蛋白浓度(0.005~0.150 g/mL),采用十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)、荧光光谱、傅里叶红外光谱、高效液相色谱分析花生蛋白的亚基组成、表面疏水性、内源荧光发射波长、二级结构和分子量,研究其对花生蛋白分子结构的影响。结果表明:较高浓度(0.1 g/mL)的花生蛋白经超声(400 W,5 min)处理后表面疏水性和暴露游离巯基含量显著增加,内源荧光发射波长发生了明显红移,而且平均粒径增加幅度最大,但超声强度增加后平均粒径降低;较低浓度(0.01 g/mL)的花生蛋白经超声处理后二硫键含量最高,二级结构变化较大,表现在β-折叠含量显著下降,β-转角含量显著增加。因此,为达到某项分子结构的预期改性目标,超声时选择合适的蛋白浓度至关重要。

吐温20对界面大豆分离蛋白的取代及其对乳液稳定性的影响

研究了吐温20添加量、pH、离子强度和吐温20添加次序对大豆蛋白乳液界面蛋白取代率及界面吸附蛋白浓度(Γ)的影响,比较了均质前后添加吐温20乳液的粒径及储藏稳定性。结果表明,中性或碱性、低离子强度的条件有利于吐温20从油水界面取代大豆分离蛋白(SPI),酸性或高离子强度都不利于取代。均质后添加1%(w吐温20/v乳液,下同)吐温20,界面蛋白取代率最高为48.87%,新鲜乳液粒径显著变小;而均质前添加0.4%吐温20,界面蛋白取代率最高为33.93%,吐温20添加量对新鲜乳液粒径无显著影响。均质后添加吐温20几乎不影响乳液稳定性,而均质前添加吐温20则随着其添加量增加乳液失稳更快。通过激光扫描共聚焦显微镜观察发现,加入吐温后的乳液界面吸附蛋白层明显变薄。

基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法

针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO。首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模块的网络结构,通过卷积学习偏移量和调节参数来提高缺陷的提取能力;然后,使用自适应空间特征融合网络学习权重参数来调整不同尺度特征图中各像素点的贡献度以更好地适应不同尺度的目标;最后,改进先验锚框比例,动态调节类别权重,优化并对比网络性能,从而提出在主干网络输出特征进行多尺度融合的上采样前增加可变形卷积的模型网络。实验结果表明,在硬币缺陷数据集上,DCA-YOLO算法检测平均精度均值(mAP)接近于Faster-RCNN,达到了92.8%;而相较于YOLOv3,所提算法的检测速度基本持平,在检测mAP上提高了3.3个百分点,F1分数提升了3.2个百分点。

工业场景下基于秩信息对YOLOv4的剪枝

在工业场景无线射频识别(RFID)实时缺陷检测任务中,为了保证检测精度以及速度常采用YOLO这类深度学习目标检测算法,然而这些算法仍然难以满足工业检测中的速度要求,且无法将相应的网络模型部署到资源受限的设备上。针对以上问题,需要对YOLO模型进行剪枝压缩,提出了一种基于秩信息的特征信息丰富性和特征信息多样性加权融合的新型网络剪枝方法。首先,加载未剪枝模型进行推理,并在前向传播中获取滤波器对应特征图的秩信息来衡量特征信息丰富性;然后,根据不同大小的剪枝率对秩信息进行聚类或者相似度计算来衡量特征信息的多样性;最后,加权融合得到对应滤波器的重要性程度并对其进行排序后,剪除重要性排序靠后的滤波器。实验结果表明,对于YOLOv4,在剪枝率为28.87%且特征信息丰富性权重为0.75的情况下,所提方法相较于单一使用特征图秩信息的方法提高了2.6%~8.9%的平均精度均值(mAP),所提方法剪枝后的模型甚至相较于未剪枝模型提高了0.4%的mAP并减少了35.0%的模型参数,表明该方法有利于模型部署。

复合表面活性剂辅助水剂法同步制备花生油和蛋白

采用复合表面活性剂辅助水剂法提取花生油,以期降低乳化程度,从而提高花生清油提取率。首先研究了吐温20、蔗糖酯和柠檬酸酯(单一或复配使用)对水剂法提取花生清油、总油和蛋白提取率的影响,并分析了表面活性剂对花生蛋白油水界面膜流变性质和Zeta电位的影响规律,试图初步揭示表面活性剂辅助破乳的机制。结果表明:吐温20、蔗糖酯和柠檬酸酯单独使用时都可以在一定程度上提高水剂法工艺花生清油提取率,而当三者按质量比1∶1∶2复配时(质量浓度为10 g/L),花生清油提取率最高达到79.7%,比不添加表面活性剂提取时花生清油提取率几乎增加了1倍。然而,小分子表面活性剂对花生总油和蛋白提取率的影响并不显著。研究发现表面活性剂取代界面吸附蛋白质后可使界面膜强度降低,Zeta电位绝对值减小,这很可能是导致乳状液失稳、清油提取率显著增加的主要原因。