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采用酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)和枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)对棉籽仁进行固态发酵,发酵周期30 h。结果表明,相比发酵前,发酵后棉籽仁中游离棉酚的含量显著(P<0.05)降低,粗灰分、酸溶蛋白质含量显著(P<0.05)增加,精氨酸含量显著(P<0.05)降低。从发酵棉籽仁中提取的棉籽肽具有抗氧化活性,且其活性受使用浓度和发酵时间的影响。当棉籽肽的质量浓度为8 mg·mL-1时,棉籽肽的羟自由基清除率达到(61.71±1.59)%,DPPH自由基清除率为(77.25±1.28)%,金属离子螯合能力达到(79.13±0.55)%。结果提示,在本试验条件下,微生物固态发酵处理可提高棉籽仁的营养品质及其抗氧化活性。 相似文献
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为了有效防御农业气象灾害对天水食用杏产量形成的影响,采用统计学方法和风险原理提取了影响食用杏正常生长的主要致灾因子,构建了气象灾害风险评估模型。统计分析表明:主要致灾因子以杏树花前3月上旬干旱、花果期4月上中旬低温冻害、4月下旬阴雨寡照和5月少雨干旱天气对食用杏产量形成影响最为明显,与1982—1991年相比,1992—2001年天水食用杏10年平均气候产量动态相对偏差百分率减少29.9个百分点,2002—2011年减少7.8个百分点。气象灾害评估结果表明:评估灾害年16年,评估准确率94%。其中轻灾评估准确率50%,中灾88%,中大灾100%,大灾67%,轻灾、大灾评估准确率虽然较低,但错评年份中评估等级与实况等级仅相差一个等级,灾害评估的准确率比较高,灾害评估效果比较理想。 相似文献
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甘肃小陇山林业病虫灾害气象评估技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】研究环境气象条件与甘肃小陇山林区林业病虫灾害发生面积的关系。【方法】采用异常度指标分析法,建立森林病害、虫害、病虫害发生面积气象因子评估模型,并用该模型对1992-2007年甘肃小陇山林区年林业病虫灾害发生面积进行综合评估。【结果】成功建立了林业病害、虫害、病虫害发生面积气象评估模型,该模型对林业病害评估的准确率为80%~100%,对林业虫害评估的准确率为75%~100%,对林业病虫灾害综合评估的准确率为67%~100%。【结论】所建立模型对林业病虫灾害评估效果较理想,对林业病虫灾害防控有一定的指导意义。 相似文献
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以硫代葡萄糖苷(硫苷)降解率、粗蛋白含量和菜籽小分子蛋白得率为发酵菜籽粕品质的评价指标,通过主成分分析得到主成分向量F1,以F1为响应值,进行响应面分析,从而优化枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)BS-012固态发酵菜籽粕的工艺参数。结果表明:菜籽粕固态发酵的工艺参数为接种量4.2%,发酵温度30.1℃,含水率49.9%,发酵时间47.3h;在该条件下获得的发酵菜籽粕其硫苷降解率为60.89%,粗蛋白含量为40.63%,菜籽小分子蛋白得率达15.91%,与各指标单独进行响应面优化相比,差异不显著(P>0.05)。说明采用响应面结合主成分分析的优化方法对发酵后菜籽粕品质的综合优化具有较好的效果。 相似文献
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小型碾米成套设备碾白工艺探讨郭发仁,姚晓红,余云辉,吴勤生一、前言稻米碾白是稻米加工过程中主要工序,这种工序的工艺,由于采用不同的碾米道数,不同形式的米机配置以及不同的碾米方法,而得到不同工作质量和产生不同的经济效果。近几年来,加工能力在20砘/日以... 相似文献
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甘肃天水节能型日光温室建造指标量化估算研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据天水温室生产季节太阳活动特征,建立了温室主要建棚指标数学模型。通过各指标量化计算,并结合天水市地理地形特征和近3年温室气象条件观测,得出天水温室相同高度、跨度下,圆—抛物曲面组合型"二代"节能日光温室采光、保温性能最优。其适宜的建造指标为:温室方位角(偏西)7°~9°,采光屋面坡度29°~32°,后屋面仰角42°~45°,中脊高3.0~3.5m,跨度7~8m,墙体厚度0.8m(顶墙厚)~1.0m(底墙厚)。 相似文献
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天水旱作区土壤水分变化规律及其与冬小麦产量关系研究 总被引:3,自引:0,他引:3
运用天水农业气象基本观测站试验田土壤湿度资料(1980~2005年)及冬小麦产量资料,分析了该地0~100 cm土壤水分运行、变化规律及土壤水分变化对冬小麦产量的影响,分时段对其影响程度进行了定量评述。结果显示:土壤贮水量的年变化呈二次曲线,贮水量最低值出现在6月中旬;累计耗水量的年际变化呈logister曲线;贮水量与冬小麦产量相关最显著的时段在起身到孕穗阶段,4~5月0~100 cm土壤含水量每增加10 mm,产量增加180 kg/hm2。 相似文献
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响应面法与基于神经网络的遗传算法在优化棉粕固态发酵中外源添加物用量上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
采用响应面法和基于神经网络的遗传算法,对提高棉粕固态发酵中游离棉酚降解的外源添加物水平(尿素添加量、碳酸钠添加量、菜粕添加量等因素)进行优化,并对这2种方法的优化效果进行比较.结果表明:采用响应面法优化,当尿素、碳酸钠和菜粕的添加量分别为0.97%、2.47%和24.32%时,预测的游离棉酚最大降解率为77.71%,实际降解率为79.10%;3因素中,添加碳酸钠对棉酚降解的影响最显著;而采用神经网络协同遗传算法优化,当尿素、碳酸钠和菜粕的添加量分别为0.98%、2.45%和23.66%时,预测值和实际值分别为81.36%和80.09%;采用神经网络模拟结合遗传算法的优化方法拟合度为99.91%,高于响应面法的91.91%,且均方差(RMSE)较低,为0.13,表明在棉粕固态发酵优化中,采用基于神经网络的遗传算法比响应面法具有更好的结果拟合度和准确性. 相似文献