为探究新鲜玫瑰花发酵前后的代谢产物差异及其抗氧化活性变化,采用均匀设计试验优化了玫瑰花红茶加工工艺,测定了发酵前后提玫瑰干花水提物(dried rose petal water extract, RWE)与玫瑰花红茶水提物(rose black tea aqueous extract, R...为探究新鲜玫瑰花发酵前后的代谢产物差异及其抗氧化活性变化,采用均匀设计试验优化了玫瑰花红茶加工工艺,测定了发酵前后提玫瑰干花水提物(dried rose petal water extract, RWE)与玫瑰花红茶水提物(rose black tea aqueous extract, RBTE)的主要成分并评估其体外抗氧化能力,使用非靶向代谢组学的方法分析其代谢物变化。结果表明,萎凋时间22 h、发酵温度31℃、发酵时间8 h为玫瑰花红茶加工的最优参数组合。RBTE总多酚、多糖含量显著高于RWE,花青素、游离氨基酸含量显著低于RWE(P<0.05)。非靶向代谢组学分析表明,玫瑰花发酵前后的提取物中共鉴定到2 028个代谢物,共筛选出24种显著差异代谢物,发现玫瑰花发酵后菊苣素、肌苷和去甲骆驼蓬碱含量增加,使玫瑰花红茶不仅具有独特的风味并赋予了生理调控、抗氧化及抗炎等功能。通过对差异代谢物进行KEGG富集分析发现玫瑰花红茶加工过程中对氨基酸类物质的影响最显著,对玫瑰花红茶的滋味品质形成有着重要影响。同时发现,RBTE表现出较强的DPPH自由基、羟自由基清除能力,说明发酵有助于增强玫瑰花的抗氧化活性。研究结果可为玫瑰花红茶功能活性研究及产品开发提供理论依据。展开更多
作为一种非线性维数约减算法,高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)由于其适合处理小样本、高维数据,因而在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛应用.基于此,提出一种基于改进GPLVM的SAR图像目标特征提...作为一种非线性维数约减算法,高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)由于其适合处理小样本、高维数据,因而在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛应用.基于此,提出一种基于改进GPLVM的SAR图像目标特征提取及自动识别方法,其中利用改进的GPLVM进行特征提取,高斯过程分类进行目标识别.传统GPLVM使用共轭梯度法对似然函数进行优化,为避免梯度估值易受噪声干扰、步长对算法影响严重等缺点,提出基于免疫克隆选择算法的GPLVM,利用其具有快速收敛到全局最优的特性提高算法性能.实验结果表明,该算法不仅降低了特征维数,且提高了识别精度,从而验证了算法用于SAR图像目标识别的有效性.展开更多
文摘为探究新鲜玫瑰花发酵前后的代谢产物差异及其抗氧化活性变化,采用均匀设计试验优化了玫瑰花红茶加工工艺,测定了发酵前后提玫瑰干花水提物(dried rose petal water extract, RWE)与玫瑰花红茶水提物(rose black tea aqueous extract, RBTE)的主要成分并评估其体外抗氧化能力,使用非靶向代谢组学的方法分析其代谢物变化。结果表明,萎凋时间22 h、发酵温度31℃、发酵时间8 h为玫瑰花红茶加工的最优参数组合。RBTE总多酚、多糖含量显著高于RWE,花青素、游离氨基酸含量显著低于RWE(P<0.05)。非靶向代谢组学分析表明,玫瑰花发酵前后的提取物中共鉴定到2 028个代谢物,共筛选出24种显著差异代谢物,发现玫瑰花发酵后菊苣素、肌苷和去甲骆驼蓬碱含量增加,使玫瑰花红茶不仅具有独特的风味并赋予了生理调控、抗氧化及抗炎等功能。通过对差异代谢物进行KEGG富集分析发现玫瑰花红茶加工过程中对氨基酸类物质的影响最显著,对玫瑰花红茶的滋味品质形成有着重要影响。同时发现,RBTE表现出较强的DPPH自由基、羟自由基清除能力,说明发酵有助于增强玫瑰花的抗氧化活性。研究结果可为玫瑰花红茶功能活性研究及产品开发提供理论依据。
文摘作为一种非线性维数约减算法,高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)由于其适合处理小样本、高维数据,因而在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛应用.基于此,提出一种基于改进GPLVM的SAR图像目标特征提取及自动识别方法,其中利用改进的GPLVM进行特征提取,高斯过程分类进行目标识别.传统GPLVM使用共轭梯度法对似然函数进行优化,为避免梯度估值易受噪声干扰、步长对算法影响严重等缺点,提出基于免疫克隆选择算法的GPLVM,利用其具有快速收敛到全局最优的特性提高算法性能.实验结果表明,该算法不仅降低了特征维数,且提高了识别精度,从而验证了算法用于SAR图像目标识别的有效性.
