Waxy蛋白缺失对小麦淀粉特性和中国鲜面条品质的影响

淀粉特性是影响面条品质的重要因素。采用分馏和重组方法,研究了来自同一组合的8种不同Waxy蛋白缺失类型面粉直链淀粉含量、淀粉糊化特性及其中国鲜面条品质。结果表明,不同Waxy蛋白缺失类型显著影响直链淀粉含量和淀粉糊化特性,对直链淀粉含量的效应依次为:类型8(Wx-A1、Wx-B1和Wx-D1全缺失)>5(Wx-B1和Wx-D1)>7(Wx-A1和Wx-B1)>6(Wx-A1和Wx-D1)>3(Wx-B1)≌4(Wx-D1)>2(Wx-A1)。不同缺失类型淀粉糊化特性存在显著差异,按峰值粘度大小顺序依次为:类型8、3、5、4、6、7、2。Wx-B1缺失和Wx-D1缺失类型重组面粉的面条品质最优。糯小麦淀粉的峰值粘度和稀懈值显著高于非糯小麦,但反弹值很小,峰值时间短,糊化温度低。直链淀粉含量与煮熟面条TPA参数中硬度、胶着性和咀嚼性间正相关达1%水平(r=0.83～0.87),与弹性、粘着性、粘聚性和回复性间负相关达5%或1%水平(r=-0.53～-0.83)。淀粉糊化特性参数中低谷粘度、最终粘度、反弹值、峰值时间和糊化温度与面条感官评价的大多数指标如表观、适口性、韧性、粘性、食味和总评分间正相关达5%或1%显著水平,相关系数为0.53～0.91。稀懈值与上述面条品质指标间负相关达1%显著水平,相关系数为-0.66～-0.74。

中国面条的标准化实验室制作与评价方法研究

标准化的实验室制作与评价方法是面条品质改良的前提和基础。针对原商业部SB/T10137-93面条制作与品尝评分标准存在的不完善之处,对面条制作过程中的适宜加水量、和面时间、压片和煮面方法进行了研究,制定出我国面条的标准化实验室制作方法与评价系统。具体程序如下:以加水后面团水分含量为35.0%来确定最适宜加水量;通过低速(1 min)、快速(2 min)、低速(2 min)三个搅拌过程完成和面;在压面机上压片八次,并在最后一次压片时切成面条;在等量(2 L)水中用相同时间(6 min)煮等量(150 g)面条,煮面结束立即把面条放入冰水中冷却2 min。改进后的评价系统为色泽15分、外观10分、软硬度20分、粘弹性30分、光滑性15分、食味10分;以雪花粉为对照,将待评样品与对照相比后给出适宜分值。实验结果表明,改进的方法优于SB/T10137-93标准。

中国脊髓灰质炎Ⅱ型疫苗相关分离株病毒性状的观察

对１９９４年中国分离的１３株脊髓灰质炎Ⅱ型疫苗相关株进行了ＰＣＲ－ＲＦＬＰ分析，发现７株为重组病毒，毒力较疫苗株有回复。在Ⅱ型脊髓灰质炎病毒基因序列上，对于神经毒力有重要影响的第４８１位核苷酸发生了突变（Ｃ→Ｇ），另一个被视为重要位点的第２９０８位核苷酸无一发生变化，反而在第２９０９位核苷发生了高频率的点突变，意味着２９０９位点在中国Ⅱ型疫苗相关株的自然变异中可能起着重要作用。根据转基因小鼠实验和温度敏感实验（Ｒｃｔ－ｍａｒｋｅｒ），脊髓灰质炎病毒的神经毒力大小并不与温度敏感实验所显示的毒力特征呈正相关性。

变压器绝缘材料的老化

在试验室,利用油浸绝缘系统模型做加速老化试验,研究绝缘纤维材料性能的变化,并把这些试验数据同长期运行的变压器的绝缘纸中获得的性能数据做比较。从研究中发现,绝缘油中的绝缘纸产生的气体的含量与抗拉强度、聚合度的残留率之间有着密切的联系。因此根据气体含量就可以了解变压器绝缘纸的老化程度。

Application of neural networks and ultraviolet spectroscopy to simultaneous determination of multiple vitamins

Multivariate analysis and filtering techniques are widely applied to simultaneous and/or selective determination of multicomponent systems. Many methods among them are based on the principle of linear addition, while this principle does not always hold due to various physical and chemical factors. Using quite a different way, neural network (NN) based on a given learning rule, such as back propagation (BP) model, needs neither knowing nor using any form of input/output relationship. Particularly, NN can resolve various problems such as those with casual relation, those with fuzzy backgrounds, and those with uncertain inferential processes. NN was used by us to investigate quantitative struc-