为快速高效的获取高标准基本农田建设区域土壤重金属信息,以新郑市高标准基本农田建设区域为研究对象,共采集154个土壤样品,在室内利用ASD Field Spec3型地物光谱仪获得土壤高光谱数据,对土壤样品在400~2 400 nm的光谱反射率进行多元散...为快速高效的获取高标准基本农田建设区域土壤重金属信息,以新郑市高标准基本农田建设区域为研究对象,共采集154个土壤样品,在室内利用ASD Field Spec3型地物光谱仪获得土壤高光谱数据,对土壤样品在400~2 400 nm的光谱反射率进行多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和Savitzky-Golay(SG)平滑后,进行一阶微分(first order differential reflectance,FDR)和二阶微分(second order differential reflectance,SDR)变换,并与Cr、Cd、Zn、Cu、Pb 5种重金属含量进行相关性分析,遴选出通过P=0.01显著性检验的高光谱特征波段作为反演模型的自变量,采用116个建模集样本构建偏最小二乘模型(partial least square regress,PLSR),通过精度检验筛选每个土壤重金属的最佳反演模型,并采用最佳地统计插值方法对高标准基本农田建设区域土壤重金属进行空间插值。结果表明:Cr的SDR-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.88,RPD=1.68),Cd的R-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.70,RPD=1.50),Zn的R-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.88,RPD=2.05),Cu的R-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.99,RPD=3.36),Pb的SDR-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.93,RPD=3.16);采用构建的土壤重金属的最佳模型,对土壤重金属含量进行空间插值,结合高标准农田建设标准可知Zn含量符合土壤环境质量Ⅱ类标准且均低于土壤背景值,Cr、Cd、Cu和Pb符合土壤环境质量Ⅱ类标准,但是部分区域超过了土壤背景值。该研究为高光谱反演模型用于高标准基本农田建设区域土壤基础信息的实时监测提供了参考。展开更多
花生球蛋白、伴花生球蛋白及亚基含量显著影响蛋白质的凝胶性和溶解性等功能特性,进而影响其在肉制品、植物蛋白饮料中的应用效果。目前常采用提取蛋白质后再用电泳及光密度法测定球蛋白、伴球蛋白及亚基含量的方法,操作步骤繁琐,样品...花生球蛋白、伴花生球蛋白及亚基含量显著影响蛋白质的凝胶性和溶解性等功能特性,进而影响其在肉制品、植物蛋白饮料中的应用效果。目前常采用提取蛋白质后再用电泳及光密度法测定球蛋白、伴球蛋白及亚基含量的方法,操作步骤繁琐,样品损失量大。为此收集了178个花生品种,分别提取蛋白,采用电泳法测定球蛋白、伴球蛋白、23.5和37.5 kDa亚基含量并获得大量数据的基础上,利用近红外光谱技术进行整粒花生样品的光谱扫描,将其与传统方法测定的化学值进行拟合,采用偏最小二乘回归(PLSR)化学计量法构建数学模型。通过比较单一和复合光谱预处理方式,对比模型相关系数和误差评估预测模型性能。确定球蛋白模型最佳预处理方法为2^(nd)-der with Detrend,校正集相关系数为0.92,标准差为1.41;伴球蛋白模型最佳预处理方法为Detrend with 1^(st)-der,校正集相关系数为0.85,标准差为1.46;23.5 kDa亚基含量模型最佳预处理方法为Normalization with 2^(nd)-der,校正集相关系数为0.91,标准差为0.53;37.5 kDa模型最佳预处理方法为Detrend with Baseline,校正集相关系数为0.91,标准差为0.89。外部验证结果表明,球蛋白预测均方根误差(square errors of predi ction,SEP)为1.25,伴球蛋白SEP为0.73,23.5 kDa模型SEP为0.47,37.5 kDa模型SEP为0.75。本研究基于近红外光谱技术实现了对整粒花生进行球蛋白、伴球蛋白、23.5 kDa和37.5 kDa亚基含量的同步、快速和无损检测,为育种专家加工专用品种选育和蛋白加工企业原料选用提供了根据。展开更多
选取了泰紫薯1号、紫罗兰、越南小紫薯三种代表性鲜食紫薯品种为实验材料,以普薯32为对照,探究了烤制、蒸制、微波三种熟制方式处理后紫薯的感官评分、水分含量、淀粉含量、糖含量等指标。结合相关性分析和偏最小二乘回归法(Partial Lea...选取了泰紫薯1号、紫罗兰、越南小紫薯三种代表性鲜食紫薯品种为实验材料,以普薯32为对照,探究了烤制、蒸制、微波三种熟制方式处理后紫薯的感官评分、水分含量、淀粉含量、糖含量等指标。结合相关性分析和偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression,PLSR)探究了消费者感官评价和理化指标之间的相关性关系。感官评价结果显示,蒸泰紫薯1号得分最高,甜度和质地是决定消费者喜好程度的驱动型属性;熟制方式显著影响紫薯的理化品质,熟制后紫薯水分和淀粉含量降低,还原糖和总糖含量升高。蔗糖和麦芽糖在熟制后增加,葡萄糖和果糖随品种和熟制方式呈现不同变化趋势。在熟制过程中,蒸制有利于水分保持,烤制最有利于高温糖化。相关性分析发现感官评价得分与水分、还原糖(果糖、葡萄糖)呈极显著正相关性(P<0.01),与淀粉含量呈显著负相关性(P<0.05),相关性大小依次为还原糖、淀粉、果糖、葡萄糖、水分。PLSR确定了影响紫薯感官品质的主要指标为还原糖、果糖、葡萄糖。本研究为建立紫薯感官预测模型、开发不同紫薯品种最佳加工工艺、指导鲜食型紫薯的选育提供一定的科学依据。展开更多
采用顶空固相微萃取(HS-SPME)方法,结合气相色谱-嗅闻-质谱联用仪(GC-O-MS),对六款不同色度的特种麦芽(高香麦芽、饼干麦芽、焦香麦芽、结晶麦芽、巧克力麦芽和黑麦芽)进行挥发性风味物质鉴定,从六款特种麦芽中一共鉴定出风味化合物41种...采用顶空固相微萃取(HS-SPME)方法,结合气相色谱-嗅闻-质谱联用仪(GC-O-MS),对六款不同色度的特种麦芽(高香麦芽、饼干麦芽、焦香麦芽、结晶麦芽、巧克力麦芽和黑麦芽)进行挥发性风味物质鉴定,从六款特种麦芽中一共鉴定出风味化合物41种,其中醛类20种、吡嗪类7种、醇类4种、酚类1种、杂环化合物类9种。采用Rate That All Apply(RATA)感官评价方法对特种麦芽的感官特性强度进行打分,结果表明,随着特种麦芽颜色的加深,其甜香果香逐渐降低,咖啡味和烟熏味逐渐增加。通过偏最小二乘回归法(PLSR)建立特种麦芽风味物质与感官特性的相关性,结果表明不同种类杂环化合物的协同作用解释了巧克力麦芽和黑麦芽的主体风味,不同种类吡嗪化合物的协同作用解释了饼干麦芽的主体风味,但该模型对高香麦芽、焦香麦芽、结晶麦芽的主体风味解释欠佳,有待下一步探索。展开更多
文摘为快速高效的获取高标准基本农田建设区域土壤重金属信息,以新郑市高标准基本农田建设区域为研究对象,共采集154个土壤样品,在室内利用ASD Field Spec3型地物光谱仪获得土壤高光谱数据,对土壤样品在400~2 400 nm的光谱反射率进行多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和Savitzky-Golay(SG)平滑后,进行一阶微分(first order differential reflectance,FDR)和二阶微分(second order differential reflectance,SDR)变换,并与Cr、Cd、Zn、Cu、Pb 5种重金属含量进行相关性分析,遴选出通过P=0.01显著性检验的高光谱特征波段作为反演模型的自变量,采用116个建模集样本构建偏最小二乘模型(partial least square regress,PLSR),通过精度检验筛选每个土壤重金属的最佳反演模型,并采用最佳地统计插值方法对高标准基本农田建设区域土壤重金属进行空间插值。结果表明:Cr的SDR-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.88,RPD=1.68),Cd的R-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.70,RPD=1.50),Zn的R-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.88,RPD=2.05),Cu的R-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.99,RPD=3.36),Pb的SDR-PLSR模型为最佳反演模型(R^2=0.93,RPD=3.16);采用构建的土壤重金属的最佳模型,对土壤重金属含量进行空间插值,结合高标准农田建设标准可知Zn含量符合土壤环境质量Ⅱ类标准且均低于土壤背景值,Cr、Cd、Cu和Pb符合土壤环境质量Ⅱ类标准,但是部分区域超过了土壤背景值。该研究为高光谱反演模型用于高标准基本农田建设区域土壤基础信息的实时监测提供了参考。
文摘花生球蛋白、伴花生球蛋白及亚基含量显著影响蛋白质的凝胶性和溶解性等功能特性,进而影响其在肉制品、植物蛋白饮料中的应用效果。目前常采用提取蛋白质后再用电泳及光密度法测定球蛋白、伴球蛋白及亚基含量的方法,操作步骤繁琐,样品损失量大。为此收集了178个花生品种,分别提取蛋白,采用电泳法测定球蛋白、伴球蛋白、23.5和37.5 kDa亚基含量并获得大量数据的基础上,利用近红外光谱技术进行整粒花生样品的光谱扫描,将其与传统方法测定的化学值进行拟合,采用偏最小二乘回归(PLSR)化学计量法构建数学模型。通过比较单一和复合光谱预处理方式,对比模型相关系数和误差评估预测模型性能。确定球蛋白模型最佳预处理方法为2^(nd)-der with Detrend,校正集相关系数为0.92,标准差为1.41;伴球蛋白模型最佳预处理方法为Detrend with 1^(st)-der,校正集相关系数为0.85,标准差为1.46;23.5 kDa亚基含量模型最佳预处理方法为Normalization with 2^(nd)-der,校正集相关系数为0.91,标准差为0.53;37.5 kDa模型最佳预处理方法为Detrend with Baseline,校正集相关系数为0.91,标准差为0.89。外部验证结果表明,球蛋白预测均方根误差(square errors of predi ction,SEP)为1.25,伴球蛋白SEP为0.73,23.5 kDa模型SEP为0.47,37.5 kDa模型SEP为0.75。本研究基于近红外光谱技术实现了对整粒花生进行球蛋白、伴球蛋白、23.5 kDa和37.5 kDa亚基含量的同步、快速和无损检测,为育种专家加工专用品种选育和蛋白加工企业原料选用提供了根据。
文摘选取了泰紫薯1号、紫罗兰、越南小紫薯三种代表性鲜食紫薯品种为实验材料,以普薯32为对照,探究了烤制、蒸制、微波三种熟制方式处理后紫薯的感官评分、水分含量、淀粉含量、糖含量等指标。结合相关性分析和偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression,PLSR)探究了消费者感官评价和理化指标之间的相关性关系。感官评价结果显示,蒸泰紫薯1号得分最高,甜度和质地是决定消费者喜好程度的驱动型属性;熟制方式显著影响紫薯的理化品质,熟制后紫薯水分和淀粉含量降低,还原糖和总糖含量升高。蔗糖和麦芽糖在熟制后增加,葡萄糖和果糖随品种和熟制方式呈现不同变化趋势。在熟制过程中,蒸制有利于水分保持,烤制最有利于高温糖化。相关性分析发现感官评价得分与水分、还原糖(果糖、葡萄糖)呈极显著正相关性(P<0.01),与淀粉含量呈显著负相关性(P<0.05),相关性大小依次为还原糖、淀粉、果糖、葡萄糖、水分。PLSR确定了影响紫薯感官品质的主要指标为还原糖、果糖、葡萄糖。本研究为建立紫薯感官预测模型、开发不同紫薯品种最佳加工工艺、指导鲜食型紫薯的选育提供一定的科学依据。
文摘采用顶空固相微萃取(HS-SPME)方法,结合气相色谱-嗅闻-质谱联用仪(GC-O-MS),对六款不同色度的特种麦芽(高香麦芽、饼干麦芽、焦香麦芽、结晶麦芽、巧克力麦芽和黑麦芽)进行挥发性风味物质鉴定,从六款特种麦芽中一共鉴定出风味化合物41种,其中醛类20种、吡嗪类7种、醇类4种、酚类1种、杂环化合物类9种。采用Rate That All Apply(RATA)感官评价方法对特种麦芽的感官特性强度进行打分,结果表明,随着特种麦芽颜色的加深,其甜香果香逐渐降低,咖啡味和烟熏味逐渐增加。通过偏最小二乘回归法(PLSR)建立特种麦芽风味物质与感官特性的相关性,结果表明不同种类杂环化合物的协同作用解释了巧克力麦芽和黑麦芽的主体风味,不同种类吡嗪化合物的协同作用解释了饼干麦芽的主体风味,但该模型对高香麦芽、焦香麦芽、结晶麦芽的主体风味解释欠佳,有待下一步探索。
