竹荪的化学成分及生理活性研究进展

竹荪为高蛋白、多氨基酸、营养丰富的食药兼用的真菌.竹荪菌体的检测显示菌体含有21种氨基酸,8种为人体所必需氨基酸;竹荪子实体中分离到7种多糖Dd、Dd-S3P、Dd-2DE、DI、DiA、Di-S2P、DE2-2;此外竹荪中共计鉴定出138种挥发性成分.概述近年来对药食两用菌-竹荪的开发利用、特别是其的化学成分及药理生理活性的研究进展.

近红外光谱法快速无损测定奶粉的脂肪含量

将11种奶粉原样配制及组成77个奶粉样本,以脂肪含量为检测指标,结合偏最小二乘法开展近红外光谱定量分析研究。2次异常光谱剔除,识别出异常样本(14,52,76)并予以剔除。74个奶粉样本进行平滑、导数和标准变量变换等6种光谱预处理,确定标准正态变量变换结合Norris一阶导为最佳光谱预处理方式,其交叉验证均方根误差为0.354 7,交叉验证相关系数平方达到0.990 8;最佳前处理光谱结合3种波段选择方法优化模型性能,与全光谱模型形成对比,确定随机蛙跳(random frog,RF)为最佳波段选择方式,其模型的训练集和测试集相关系数平方分别为0.997 2和0.997 0,训练集和测试集均方根误差分别为0.186 2和0.198 2。结果表明:采用蒙特卡罗异常光谱剔除(Monte-Carlo sampling,MCS),光谱预处理结合随机蛙跳波段优化技术可提高奶粉脂肪近红外定量模型的泛化性和预测能力。

采用正交投影偏最小二乘法快速无损分析乳粉蛋白质含量

应用近红外光谱分析技术,建立了不同品牌不同种类不同批次的乳粉原样和混合样的蛋白质定量分析模型。采用正交投影偏最小二乘法(orthogonal partial least squares,OPLS)建立近红外光谱回归模型,并与其他预处理方法和传统偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对比;采用交叉验证法(cross-validation)全局寻优方式获得OPLS和PLS模型的最佳参数;5个主成分建立的OPLS校正模型效果最佳,相关系数R为0.994 0,校正集交叉验证均方根RMSECV为1.09,预测集的化学值与模型预测值的相关系数R达到0.976 7,分析模型的预测误差均方根RMSEP为0.905。结果表明:OPLS回归方法在简化模型的同时提高了模型的预测泛化性能,能够快速无损建立乳粉的蛋白质近红外定量模型。