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1.
纳米乳液是由油相、水相及表面活性剂等组分形成的一种分散体系,在食品中,其应用涉及营养药物、香料、抗氧化剂和抗微生物剂等领域。本文综述了纳米乳液在食品中的研究进展,重点讨论纳米乳液的组成、制作、形成和稳定性机理及近几年来的应用,为纳米乳液技术在日后的研究提供依据。  相似文献   
2.
[目的]结合具有保健功能的婴儿双歧杆菌(Bifidobacterium infantis)与风味品质优良的铜仁花生,开发一种兼具营养与保健功能的特色搅拌型酸奶。[方法]采用单因素试验与正交试验相结合的方法,优化含婴儿双歧杆菌的铜仁花生酸奶的加工工艺。[结果]110℃下烘烤30 min去皮,采用质量分数0.5%的NaHCO3浸泡花生仁,制得的花生汁色泽洁白,花生味芳香,稳定性好。当花生汁与鲜牛奶的比例为3∶2,蔗糖添加量为9%,复合稳定剂添加量为0.14%,婴儿双歧杆菌∶保加利亚乳杆菌(Lactobacillus bulgaricus)∶嗜热链球菌(Streptococci thermopiles)为2∶1∶1的混合发酵剂接种量为4.0%时,所得酸奶香味浓郁,口感细腻,且特征双歧杆菌活菌数可达到5.5×108 cfu/ml。[结论]该研究制得的酸奶兼备了花生、酸奶与双歧杆菌的营养和保健功能,对地方特色农产品的开发利用具有积极意义。  相似文献   
3.
何腊平  王欢  李翠芹 《安徽农业科学》2011,39(14):8219-8221
[目的]研究在正己烷中脂肪酶Novozyme 435对映体选择性转酯化(R,S)-3-n-丁基苯酞的可行性。[方法]通过Novozyme 435酶法反应试验和液相色谱分析反应后丁基苯酞的转化量,研究某些关键因素如水活度、加酶量、乙酸乙烯酯与丁基苯酞摩尔比和转化时间等对对映体转酯化反应的影响。[结果]在此反应中,合适的水活度0.62,Novozyme 435添加量8 mg/ml,乙酸乙烯酯与丁基苯酞摩尔比8∶1,转化时间40 h。在此条件下,丁基苯酞的eeS为96.5%,产物的eeP〉98%,丁基苯酞转化率为49.2%。[结论]脂肪酶Novozyme435对催化丁基苯酞的转酯化具有高对映体选择性。 更多还原  相似文献   
4.
利用Plackett-Burman(PB)设计对芽孢杆菌GUTU06的固态发酵培养基的主要培养基组分及培养条件进行筛选,旨在提高GUTU06所产β-葡萄糖苷酶的酶活力,并将其应用于水解银杏黄酮苷为苷元.结果 表明蛋白胨和发酵时间为主要影响因子.在PB设计的基础上,获得了初步优化的培养条件,优化后β-葡萄糖苷酶的酶活力为...  相似文献   
5.
蛋白质变性能够较广泛地表征烹饪加热品质变化,因而寻找到一种z值为7.36℃的耐高温α-淀粉酶,与蛋白质热变性z值5~10℃相近。以该酶溶液为指示剂,在玻璃毛细管中封装后置入烹饪耐受性高的、特定形状的魔芋凝胶(g-KGM)载体,从而构建了烹饪研究用时间温度积分器(time temperature integrators,TTIs)装置。随后,在模拟烹饪过程而设定的对流传热条件下,通过传热学试验结合非稳态传热以及酶失活动力学数学模型计算得到剩余酶活,与TTIs装置指示剂酶活实测值比较,两者误差小于2.24%。进一步,应用该TTIs装置测定了实际烹饪爆炒过程的表面换热系数。所构建的TTIs装置,结合数值模拟,可以分析测量常规试验传热学方法无法应用的激烈烹饪中流体-颗粒的传热过程,也可应用于其他领域的移动颗粒传热学研究。  相似文献   
6.
7.
Novozyme 435可以提高对映体选择性酸解(R,S)-3-n-丁基苯酞。最适的有机溶剂、水分活度、转速和转化时间分别是正己烷、0.54、150 r/min和64 h。在此优化条件下,丁基苯酞的转化率为14.8%,产物的对映体过量值为99.3%。  相似文献   
8.
以贵州特色的小香猪为筛选源,采用平板涂布法从香猪粪便中筛选出29株具双歧杆菌形态特征的菌株.有6株菌降胆固醇能力好且耐酸耐胆盐性能良好,其中BZ24对胆固醇的去除能力最高,降胆固醇率达到33.39%.生理生化试验表明,这6株菌分别为小猪双岐杆菌1株、青春双岐杆菌1株、猪双歧杆菌2株、动物双歧杆菌2株.  相似文献   
9.
借助双螺杆挤压机通过单因素试验和Box-Behnke设计,研究机筒温度、水分含量、螺杆转速和喂料速度4个挤压操作参数对高营养复合杂粮米的糊化度、复水性及整体质构的影响以及优化工艺参数。经响应面分析最终确定最优工艺参数是机筒温度157℃,水分含量17%,螺杆转速183 r/min,喂料速度232 g/min,在此工艺条件下复合杂粮米的糊化度为82.10%,与响应面分析得的预测值仅差0.49%,这表明此工艺具有潜在的工业化应用价值。  相似文献   
10.
以玉米为原料进行挤压试验,开发基于双螺杆挤压的玉米膳食纤维改性的BP神经网络预测模型。此网络模型以螺杆转速、喂料速度、含水量和机筒温度为输入单元,以糊化度、吸水性(WAI)和水溶性(WSI)为输出单元,拥有一个8单元的隐含层。网络输出和目标输出之间的相关系数为0.984 46,预测误差小于10%,具有较好网络性能,能够实现对玉米糊化度、吸水性和水溶性等挤压性能的预测。进一步开发人机交互图形化用户界面设计(GUI),方便预测模型的应用。  相似文献   
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