温度、盐度和密度对菲律宾蛤仔稚贝生长和存活的影响

为查明温度、盐度和密度对菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)稚贝生长和存活的影响,本研究通过响应面法构建了不同环境条件下蛤仔生长存活模型并进行分析。实验设计了3因素(温度、盐度、密度)和3水平(-1、0、1),以稚贝壳长为响应值,探究温度、盐度、密度三因素及其相互作用对蛤仔稚贝生长和存活的影响。研究表明,培育73 d后,温度、盐度、密度的二次效应对蛤仔稚贝的壳长生长影响极显著(P<0.01)。随着温度、盐度、密度的升高,蛤仔壳长生长呈先上升后下降趋势,即表现出抛物线形特征,其中盐度对稚贝的壳长生长影响极显著(P<0.01)。然而,三因子间的交互作用对蛤仔壳长生长的影响均不显著(P>0.05)。壳长预测值Y对应自变量温度(T)、盐度(S)和密度(D)的二次多项回归方程:Y=-6.33105+0.2765 T+0.573 S+0.689 D-0.00566 T^(2)-0.0137 S^(2)-0.1159 D^(2)。本研究通过二次响应面回归方程构建了不同环境下蛤仔苗种的生长模型,得出稚贝最适生长环境为温度24.32℃、盐度21.13、密度2.88×10^(4)粒/m^(2),在此条件下蛤仔稚贝平均壳长可达到最大值(4.07 mm)。

基于多成熟度光谱信息融合的阿森泰克苹果品质预测模型研究

不同成熟度的阿森泰克苹果品质变化大,会显著影响采后贮藏与销售效益。本研究以江苏宿迁四个成熟阶段的阿森泰克苹果为研究对象,首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)和线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)分析其色泽(L^(*)、a^(*)、b^(*)值)、硬度(firmness,FI)、可溶性固形物(soluble solid content,SSC)、可滴定酸(titratable acidity,TA)、水分含量(moisture content,MC)、干物质(dry matter content,DMC)的变化规律;同时,基于可见-近红外(visible and near-infrared,Vis-NIR)与近红外(nearinfrared,NIR)光谱技术结合连续投影(successiveprojectionsalgorithm,SPA)、竞争性自适应重加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE)算法进行相关特征变量筛选,基于偏最小二乘(partial least squares,PLS)与支持向量机(support vector machine,SVM)建立阿森泰克苹果品质预测模型。结果表明,SSC、a^(*)、L^(*)、b^(*)对不同成熟度阿森泰克苹果的聚类贡献率较高,510~680、1170~1270、2300 nm为高相关度特征波段。SPA-PLS、SPA-SVM模型能很好地预测不同成熟度阿森泰克的L^(*)、b^(*)、a^(*)值,相对预测偏差(relative percent deviation,RPD)均高于3.00,CARS-PLS模型可以很好地预测SSC,RPD为3.19,但FI、TA、MC、DMC的SPA-PLS模型预测精度相对较低,RPD分别为2.27、2.21、2.32、2.42。研究结果证明Vis-NIR和NIR光谱方法能够预测不同成熟度阿森泰克苹果品质,为阿森泰克苹果采收管理与质量安全控制提供技术参考。

基于可见光-近红外高光谱信息与数据融合的木质化鸡胸肉的判别模型构建

木质化鸡胸肉(wooden breast,WB)制约肉鸡行业发展,传统触诊检测方法耗时且效率低,为提升高光谱成像(hyperspectral imaging,HSI)技术检测鸡胸肉木质化程度的效果,本论文以白羽鸡鸡胸肉为研究对象,将其划分4个木质化等级,采集其在400~1000和1000~2000 nm内的HSI信息,通过不同光谱预处理算法和特征波段筛选方法,建立基于全波段、特征波段和HSI数据融合的偏最小二乘判别分析(Partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)模型和支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果显示,SVM模型比PLSDA模型更适于判别鸡胸肉木质化程度,基于1000~2000 nm内全波段和特征波段的最佳模型预测集总体正确率均高于400~1000 nm内的模型,基于两波段HSI数据融合的木质化判别模型优于基于单一波段(包括全波段和特征波段)的模型,最佳模型预测集总体正确率为96.7%,能较好地区分出4个木质化等级,且对4个等级的判别准确率均可达90%以上。研究结果为HSI实现木质化鸡胸肉的准确无损检测提供技术支持。

基于深度学习的交通事件检测系统设计

建立完善的交通事件检测系统,已经成为我国智能交通系统的重要组成部分。文章从数据和算法2个方面深入分析了交通事件检测场景特征,设计了一种基于深度学习的交通事件检测系统。文章提出了一种混合架构的联合学习网络,通过综合利用ViT和Swin Transformer的优势解决了图像多标签分类问题的挑战;设计了一系列数据增强方法,应对数据不平衡性对深度学习模型的影响,并有效缓解了模型过拟合问题。实验结果表明,该系统在交通事件检测中具有更好的准确性和泛化能力,已应用到多个实际项目并取得了良好的应用效果。

冬枣黑斑病的光学特性检测方法建立

本研究旨在探究冬枣果实黑斑病过程中光学特性的变化,并筛选出病害检测的特征波长。采用单积分球检测系统结合反向倍加(IAD)算法测定冬枣果实在黑斑病过程中短-中波近红外区域(900~1650 nm)内光学吸收和散射特性,通过光学特性与品质指标间的相关性分析获得特征波长,最后通过近红外光谱对特征波长的有效性进行了验证。研究结果表明,随着黑斑病的发展,冬枣果实的失重率和a^(*)呈现明显的上升趋势,L^(*)、可溶性固形物及叶绿素含量则随贮藏时间下降。冬枣果实的吸收系数(μa)和约化散射系数(μs')均表现出明显的下降趋势。μa和μs'分别在1400~1650和900~1360 nm与病害程度(病斑面积)和部分品质指标(失重率、L^(*)、a^(*)、可溶性固形物和叶绿素)呈现高度相关。与全波长和基于算法获得的特征波长模型相比,基于光学特性优选的10个特征变量建立的冬枣黑斑病判别模型效果最佳,建模集和预测集总体正确率分别达到92.53%和92.35%,证明了短-中波近红外光学信号识别不同病害程度冬枣果实的潜力及基于光学特性优选的特征波长的有效性。

菲律宾蛤仔早期生长性状的遗传参数评估及生长模型构建

为探究菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)早期生长性状的遗传规律,本文选取莱州海域性腺成熟的菲律宾蛤仔作为亲本,采用人工授精的方法建立了40个全同胞家系。家系培育期间,采集7~116日龄中6个不同时期的幼虫和稚贝,评估了这6个时间点壳长和壳高的遗传参数,并构建了壳长和壳高的生长模型。研究表明,壳长的狭义遗传力范围为0.684~0.775,壳高的狭义遗传力范围为0.702~0.801,这体现出蛤仔具有较高的狭义遗传力。各日龄阶段壳长和壳高的遗传相关系数均大于0.90,属于高度遗传相关。幼虫期和稚贝期的表型相关系数差异较大,分别为0.677和0.952。不同日龄蛤仔的壳长和壳高之间的遗传相关和表型相关均为极显著正相关,其中第75日龄的稚贝遗传相关系数和表型相关系数最大,分别为0.997和0.977。此外,根据壳长和壳高的拟合程度建立了4个生长模型,4个生长模型的拟合度均大于0.90,其中von Bertanffy模型的拟合度最高,壳长和壳高的拟合度分别达到0.942和0.941。综上所述,菲律宾蛤仔的壳长和壳高这两生长性状均具有较大的遗传改良潜力,对这两个生长性状的直接选择可以获得较好的选育效果。

基于电子鼻和高光谱成像技术的冷鲜牛肉微生物的生长模型构建

[目的]本文旨在探究基于电子鼻和高光谱成像技术实现冷鲜牛肉中微生物生长曲线拟合的可行性。[方法]采用平板计数法测定4℃恒温贮藏下冷鲜牛肉中的菌落总数,并采集其电子鼻和高光谱数据;采用Huang模型和Baranyi模型建立基于传统平板计数法、电子鼻和高光谱特征信息的生长模型,并对其进行比较。[结果]基于传统平板计数法构建的生长模型精度较高,模型决定系数R 2高达0.993;与平板计数法相比,基于电子鼻特征信息的方法ⅰ和ⅱ所建的生长模型精度略低,R 2大于0.871,二者之间的相关系数r为0.917~0.994。基于高光谱信息的方法Ⅰ所建模型R^(2)与之相当,r高达0.998;而基于高光谱响应值的方法Ⅱ所建的模型表现稍差,R 2为0.749~0.918,r为0.761~0.859。[结论]电子鼻和高光谱特征信息可用于冷鲜牛肉微生物生长曲线拟合,这为无损检测技术在预测微生物学领域的应用提供了理论支持和技术参考。

一种榆黄蘑菌丝体多糖的结构表征及其降血糖作用

为探究榆黄蘑(Pleurotus citrinopileatus)菌丝体多糖的结构及降血糖作用,首先从榆黄蘑菌丝体中分离纯化得到水溶性多糖(water-soluble polysaccharide from P.citrinopileatus,PCP-W),采用采用高效分子排阻色谱、红外光谱等方法表征其结构;然后建立2型糖尿病小鼠模型,灌胃PCP-W 8周后,检测小鼠空腹血糖水平、糖耐量和空腹胰岛素水平,计算定量胰岛素敏感性检查指数(quantitative insulin sensitivity check index,QUICKI);检测小鼠血脂、氧化应激水平和肝脏己糖激酶(hexokinase,HK)、丙酮酸激酶(pyruvate kinase,PK)活力。结果表明,PCP-W分子质量为5238 Da,含D-吡喃葡萄糖,单糖组成为甘露糖、核糖、鼠李糖、葡萄糖醛酸、半乳糖醛酸、葡萄糖、半乳糖和岩藻糖,其物质的量比为0.003∶0.010∶0.011∶0.015∶0.001∶0.944∶0.013∶0.001。治疗8周后,PCP-W能显著降低糖尿病小鼠空腹血糖水平,改善葡萄糖耐受,升高空腹胰岛素水平,改善QUICKI(P<0.01);PCP-W能显著改善糖尿病小鼠的血脂代谢和氧化应激水平,提高PK和HK的活力(P<0.01)。因此,PCP-W具备开发成降糖药物的潜力。

基于双目立体视觉的冻干草莓外部品质等级检测方法研究

[目的]本文旨在建立基于双目立体视觉检测冻干草莓外部品质的方法,实现冻干草莓外部品质等级的无损识别。[方法]应用双目立体视觉技术及像素点匹配算法获取冻干草莓图像中各像素点的视差数据,建立其三维立体模型;以模型体积、图像颜色、形状和纹理品质指标作为特征参数,采用连续投影算法(SPA)筛选出最优特征参数,分别以未筛选的特征参数和筛选后的特征参数建立冻干草莓外部品质等级识别模型,比较各模型的判别分级效果;最后选取最优的识别模型开发冻干草莓外部品质分级软件并进行验证。[结果]使用未经筛选的特征参数对冻干草莓进行品质等级判别时,支持向量机(SVM)模型预测集分级总体准确率为91.7%,偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)预测集分级总体准确率为86.7%。使用SPA算法筛选后的特征参数(体积和红色分量均值)所建立的SVM模型和PLS-DA模型分级总体准确率分别为95.0%和81.7%。采用经SPA算法筛选后特征参数构建的SVM模型开发了冻干草莓外部品质识别软件,软件总体准确率可达到90.8%。[结论]基于SPA筛选的特征参数构建的SVM分级预测模型具有较好的判别效果,其建模集和预测集的准确率分别可达97.8%和95.0%。以该模型为基础开发的软件能够实现冻干草莓外部品质的检测。

受精种蛋理化指标与光谱信息的响应关系

[目的]基于高光谱技术探究受精种蛋理化指标与光谱信息的响应关系。[方法]以海兰灰种鸡蛋为研究对象,通过测定孵化0~4 d受精与未受精种蛋蛋白质、脂肪、水分、pH值和颜色参数的变化,同时采集高光谱透射图像,确定受精与未受精种蛋存在显著差异的理化指标;将受精种蛋理化指标与光谱波段的透射率进行相关性分析,筛选特征波段;建立全波段(400~1 000 nm)范围种蛋受精的PLS-DA(偏最小二乘判别分析,partial least squares-discriminant analysis)和SVM(支持向量机,support vector machine)判别模型以及特征波段范围的受精判别模型,并对结果进行对比。[结果]在孵化0~4 d,受精与未受精种蛋蛋白质、脂肪、pH值和a~*值存在显著性差异,其中蛋白质、脂肪和a~*值与光谱波段的透射率呈负相关关系;pH值与光谱波段的透射率呈正相关关系;通过相关性分析,分别筛选出20、40、60和80个特征波段。基于全波段的建模预测集准确率在4 d达到最高,为100.00%。基于特征波段的建模预测集准确率在特征波段为60和80时达到最高,均为97.50%。[结论]光谱信息可以很好反映受精种蛋的理化指标变化,为高光谱技术检测种蛋受精提供了一定的理论基础。

基于响应面和人工神经网络-遗传算法优化鲜切萝卜光动力杀菌工艺

[目的]本文旨在寻找有效建模方法以预测基于姜黄素介导的光动力技术(photodynamic technology, PDT)对鲜切萝卜的杀菌效果,优化其杀菌工艺。[方法]以白萝卜为材料,通过单因素试验及中心组合试验设计,探讨姜黄素浓度、光照时间、光照强度以及孵育时间对鲜切萝卜光动力杀菌的影响。在此基础上分别选用响应面法(response surface methodology, RSM)和人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algorithm, ANN-GA)构建光动力杀菌模型。[结果]单因素试验及中心组合试验结果表明,影响鲜切萝卜光动力杀菌的主要因素从大到小依次为光照强度、光照时间、姜黄素浓度、孵育时间。通过验证试验及模型参数分析,发现基于RSM和ANN-GA方法构建的模型均能对杀菌效果进行较为准确预测,且后者预测能力优于前者。通过ANN-GA法确定鲜切萝卜的最佳杀菌工艺为:姜黄素浓度30μmol·L^(-1),光照强度100μmol·m^(-2)·s^(-1),光照时间24.50 min,孵育时间14.75 min,此时可获得较好的品质保留(维生素C、总酚含量分别为25.14、183.99 mg·100 g^(-1))。[结论]ANN-GA法可以全面、有效、准确地预测基于姜黄素介导的光动力技术对鲜切萝卜的杀菌效果,可为提高光动力技术在食品杀菌领域的应用提供理论基础。

不同地理群体菲律宾蛤仔壳形态对体重性状的影响研究

采集我国南北沿海9个地理群体的菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum),利用通径分析等方法评估各群体形态性状对活体重和软体重的影响。结果显示,各群体壳长、壳高、壳宽和壳厚4个形态性状对菲律宾蛤仔活体重和软体重的影响存在显著差异。除壳厚外,其他形态性状与活体重和软体重呈显著相关(P<0.05)。通径分析和决定系数分析显示,大多数群体的壳宽对活体重和软体重的直接作用最大。2个形态比例参数(壳宽/壳长和壳高/壳长)最大值出现在山东莱州群体(0.49和0.74),而最小值出现在大连东港群体(0.42和0.67)。壳厚的变异系数最大(22.74),而壳高的变异系数最小(9.47)。通过检验偏回归系数的显著性,建立了各群体形态性状对软体重的最优回归方程。聚类分析表明,菲律宾蛤仔不同群体未出现明显的地域分布特征,而呈现出不规律的南北交替聚类现象。本研究查明了不同地理群体菲律宾蛤仔壳形态性状对体重性状的影响,为菲律宾蛤仔地理群体的形态判别、种质资源分析和遗传育种研究等提供了重要科学依据。

基于高光谱成像的非包装和PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌的含量预测

为探究高光谱成像技术(hyperspectral imaging,HSI)在包装冷鲜肉微生物检测上的适用性,提出了一种基于HSI的包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌含量的预测方法。采集接种热杀索丝菌的非包装和聚乙烯(polyethylene,PE)包装冷鲜猪大排肉在400~1000 nm和1000~2000 nm波段内的HSI数据,选择不同的预处理算法进行光谱预处理,再通过连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和竞争性自适应重加权算法提取特征波长,分别基于全波段和特征波长建立热杀索丝菌含量预测的偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型。结果表明,PE包装组样品的光谱响应值略小于非包装组,但不影响建模效果。基于400~1000 nm内全波段和特征波段构建的非包装和PE包装冷鲜猪大排肉中热杀索丝菌预测模型优于1000~2000 nm内的。其中,基于SPA算法筛选的特征波长建立的预测模型在最大限度减少波段的同时保证了较高的预测精度,非包装组最优模型为1 st-SPA-SVM(R P 2=0.932,RPD=3.674),PE包装组最优模型为OSC-SPA-PLS(R P 2=0.919,RPD=3.537),这为HSI技术应用于PE包装冷鲜肉中微生物的检测提供了方法参考和数据支撑。

基于近红外光谱的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长预测

酸土脂环酸芽孢杆菌(Alicyclobacillus acidoterrestris)是引起橙汁劣变的主要微生物,为研究酸土脂环酸芽孢杆菌在橙汁中的生长规律,利用近红外光谱获取橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的信息,采用标准化(autoscale)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变换(standard normal variate,SNV)、去趋势化(detrend)对光谱进行预处理,结合化学计量学,构建近红外光谱与酸土脂环酸芽孢杆菌含量预测模型。在此基础上,将近红外光谱转换为酸土脂环酸芽孢杆菌预测菌落数据,并采用“一步法”直接基于预测菌落数构建橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长模型。结果表明,利用标准化进行光谱预处理建立的偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的预测效果相对较好,其预测决定系数(prediction determination coefficient,Rp2)与预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.733和0.242 lg CFU/mL,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为1.919。4种预测模型的均方误差(mean square error,MSE)介于0.0046~0.0300 lg CFU/mL之间;均方根误差(root mean square error,RMSE)介于为0.068~0.173 lg CFU/mL之间;赤池信息准则(akaike information criterion,AIC值)介于-66.383~-53.944之间,且Huang-full模型的3种指标相较更小,较适合描述橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长。将近红外光谱获得预测菌落数构建的4种生长模型与平板计数法构建的生长模型分别进行相关性分析,发现4种模型的相关系数(r)均大于0.900,且Huang-full模型的拟合效果最优。所构建的模型通过准确因子(accuracy factor,Af)和偏差因子(bias factor,Bf)进行验证,证实模型均具有良好的可靠性。因此,利用近红外光谱分析结合适当的化学计量学方法描述酸土脂环酸芽孢杆菌生长预测是可行的。

圆苞车前子壳粉对鸡肉肌原纤维蛋白凝胶特性和蛋白结构的影响

本试验旨在研究不同质量浓度的圆苞车前子壳粉(psyllium husk powder,PHP)对肌原纤维蛋白(myofibrillar protein,MP)-PHP复合凝胶体系的凝胶特性以及蛋白结构的影响。将鸡肉MP浓度稀释至40 mg/mL,分别加入0%、0.5%、1%、1.5%、2%(w/v)的PHP,使混合体系在80℃下水浴30 min形成MP-PHP复合凝胶,通过测定复合凝胶的凝胶强度、保水性、动态流变学特性、水分分布特性等指标来研究PHP对鸡肉MP凝胶特性的影响;此外,通过MP活性巯基含量、表面疏水性及二级结构来探究蛋白结构的变化。结果表明:当PHP添加量在0%~1.5%范围内增加时,MP-PHP复合凝胶的保水性和凝胶强度分别逐渐增加到80.51%和73.79 g·mm;而继续增加圆苞车前子壳粉添加量至2%时,其保水性和凝胶强度仅小幅波动。此外,PHP的添加使复合凝胶的粘弹性明显提升,其中,1.5%的添加量效果最佳。圆二色谱结果显示,添加1.5%PHP能够促使MP的α-螺旋和无规则卷曲向β-折叠与β-转角转变,这有利于凝胶功能特性的改善。因此,添加适量脂肪替代物PHP可以改善MP的凝胶特性及蛋白结构性质,这对于鸡肉制品品质改善具有重要意义。

Evaluation of Reference Genes for Quantitative Real-Time PCR Analysis in Manila Clam Ruditapes philippinarum Under Hypoxic Stress

Quantitative real-time PCR(qRT-PCR)has been widely used for gene expression analysis,and selection of reference genes is a key point to obtain accurate results.To find out optimal reference genes for qRT-PCR in Manila clam Ruditapes philippinarum in response to hypoxia,different tissues were used and compared to evaluate the stability of candidate reference genes under low oxygen stress(DO 0.5mgL^(−1) and DO 2.0mgL^(−1))and normal condition(DO 7.5mgL^(−1)).Seven candidate reference genes were selected to evaluate the stability of their expression levels.The reference genes were evaluated by Delta Ct,BestKeeper,NormFinder and geNorm,and then screened by RefFinder calculation.Under hypoxic stress of 0.5mgL^(−1),the most suitable reference gene for gill and hepatopancreas was RPL31,and the optimal reference genes for axe foot and adductor muscle were TUB and HIS,respectively.For hypoxic stress of 2.0mgL^(−1),the most stable reference gene for gill and hepatopancreas was RPL31,and the optimal reference genes for axe foot and adductor muscle were RPS23 and EF1A,respectively.At the normal condition,HIS and EF1A were identified as the optimal internal reference genes in gill and hepatopancreas respectively,and GFRP2 was the best internal reference gene for axe foot and adductor muscle.The present findings will provide important basis for the selection of reference genes for qRT-PCR analysis of gene expression level in bivalves under hypoxic stress,which might be helpful for the analysis of other molluscs too.

低温等离子体对蓝莓果实的杀菌效果及对其品质的影响

目的:探究低温等离子体对蓝莓表面的杀菌作用及对其常温贮藏品质的影响。方法:利用介质阻挡放电低温等离子体在45 k V工作电压下处理‘灿烂’蓝莓50 s,于20℃、相对湿度85%条件下贮藏8 d,每隔1 d检测蓝莓表面微生物菌落总数、品质指标和抗氧化酶活力。结果:低温等离子体处理能使蓝莓表面细菌和真菌数量分别下降1.75(lg(CFU/g))和1.77(lg(CFU/g)),可显著抑制贮藏期间腐烂的发生,抑制蓝莓硬度和VC含量的下降,抑制贮藏后期可滴定酸质量分数的上升,提高抗氧化酶活力,对抗氧化能力等无显著影响。结论:低温等离子体通过其杀菌作用,降低了蓝莓腐烂的发生,同时诱导了蓝莓抗氧化酶活力,有利于提高蓝莓贮藏期间的品质。

便携式葡萄专用可见-近红外光谱检测仪器开发与实验

基于可见-近红外光谱技术,研发低成本、便携式葡萄专用多参数检测仪器,用于满足葡萄采后品质快速、无损的检测需求。本仪器选用凹面全息光栅搭配电荷耦合器件的光谱仪作为核心器件,用于获取样品400～1 100 nm的漫反射光谱数据;选用卤素灯作为稳定可靠的光源、低OH的Y型石英光纤作为光传输的可靠媒介,并设计可调型样品池满足不同大小和品种样品的需求,基于Windows系统采用C#撰写的软件性能稳定,便于模型的更新操作。以"美人指"、"白玉霓"两个葡萄品种进行实验,指标参数包含CIE L*a*b*、可溶性固形物含量及总酚含量。结果显示,本仪器基于最小二乘-支持向量机模型对2个品种的a*值、可溶性固形物、总酚有较好的建模效果,"美人指"各指标的模型决定系数(R_c^2)分别为0.91、0.94和0.90;"白玉霓"各指标的模型决定系数分别为0.96、0.99和0.95。最后,利用70个非建模葡萄样本模型进行外部测试,结果表明"美人指"的a*值、可溶性固形物、总酚3个指标的预测根均方误差分别为3.15、1.39°Brix和0.24 g/kg;"白玉霓"3个指标的预测根均方误差分别为0.78、1.56°Brix和0.22 g/kg。结果表明,本仪器能完成对葡萄多个理化指标的建模预测,同时样品池的设计能够满足不同品种葡萄的需求。本研究为果蔬专用型近红外仪器的开发提供技术参考。

植物精油抑制炭疽菌及对枇杷采后炭疽病与品质的影响

为探讨植物精油对枇杷采后炭疽菌抑制的效果及其机理,分别用丁香酚、柠檬醛和香芹酚对尖孢炭疽菌进行体外处理,筛选出丁香酚为最优抑制剂并研究了其对尖孢炭疽菌外渗率、核酸泄漏及蛋白质的影响。以枇杷为供试材料,接种尖孢炭疽菌后分别用0.5、1.0、2.5、5.0μL/L的丁香酚熏蒸处理,统计病害发生率及病斑直径,并研究了丁香酚对枇杷品质的影响。结果表明:在体外实验中,3种供试精油对尖孢炭疽菌均有明显的抑制作用,48μL/L丁香酚可以完全抑制尖孢炭疽菌的生长,且在一定程度上造成了菌内细胞内容物的渗出。在丁香酚对枇杷果实采后炭疽病抑制效果实验中发现,贮藏6 d时,1μL/L丁香酚处理组病斑直径及病害发生率显著低于对照组,病斑直径仅为6.41 mm,病害发生率为66.67%。丁香酚对枇杷品质影响方面,其能够显著抑制采后枇杷质量损失率的上升及VC含量下降(P<0.05),但对枇杷的颜色、硬度、可溶性固形物及可滴定酸等品质指标影响不显著(P>0.05)。

高光谱成像技术快速预测鸡蛋液菌落总数

针对鸡蛋液中菌落总数分析方法操作繁琐、时效性低等问题,采用高光谱成像技术(400～1 000 nm)建立鸡蛋液中菌落总数的快速预测方法。于蛋清中接种铜绿假单胞菌后采集不同污染程度蛋液样本的原始高光谱信息,结合连续投影算法进行特征波段的提取,分别建立基于特征波段和全波段光谱信息下的偏最小二乘和支持向量机(support vector machine,SVM)预测回归模型。结果表明:标准化预处理效果相对最佳,蛋清、蛋黄以及全蛋液样本对应的相对最佳定量分析模型为基于特征波段下的SVM模型。其中蛋清预测集相关系数RP为0.81,预测集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.63(lg(CFU/g));蛋黄预测集的R_P为0.82,RMSEP为0.47(lg(CFU/g));全蛋液样本中RP为0.75,RMSEP为0.75(lg(CFU/g))。结果表明,高光谱成像技术结合化学计量学方法,可以实现对鸡蛋内部微生物污染程度的定量预测。