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低温连续相变制备酱油渣膳食纤维及其特性研究被引量：20: 2014年; 酱油渣是营养价值丰富但又未能合理利用的工业副产物,从中回收膳食纤维具有废物利用和环境保护的意义。本文利用自主研发的低温连续相变萃取技术制备酱油渣不溶性膳食纤维(IDF),在前期单因素试验基础上,以IDF得率为指标,对技术参数进行响应面优化,然后辅以水洗、酶解工艺对IDF进行纯化。同时,本文研究了酱油渣IDF的功能特性,并通过电镜初步阐释其微观形貌与功能特性的机理关系。结果表明,最佳技术条件为萃取压力0.5 MPa、萃取温度45℃、萃取时间67 min、原料颗粒度50目,制备得到油脂含量<1%的粗IDF。再辅以纯化工艺,酱油渣IDF的纯度达70.9±0.28%。功能测试表明,酱渣IDF具有优良的膳食纤维特性,其持水力、膨胀力和吸油力分别为6.65±0.07 g/g、5.83±0.11 mL/g和2.23±0.03 g/g。与市售大豆IDF产品相比,其吸油力尤为显著。扫描电镜表明,酱油渣IDF良好功能特性与该技术下其形成的网状疏松纤维骨架结构有关。; 张泳赵力超贺丽苹赖颖仪姚雪怡曹庸; 关键词：酱油渣废物利用膳食补充剂扫描电镜

陈皮挥发油的低温连续相变萃取及特性分析被引量：24: 2013年; 陈皮作为传统中药材,其所含挥发油具有祛痰、平喘等多种药理作用。本研究采用低温连续相变萃取技术从陈皮中提取挥发油,探讨了原料颗粒度、萃取时间、萃取压力、萃取温度和和解析温度对提取率的影响,并通过L9(34)正交试验优化萃取工艺对挥发油提取率的影响。同时对陈皮挥发油理化性质和脂肪酸组成进行了分析。结果表明,低温连续相变萃取陈皮挥发油的最佳工艺条件为:原料颗粒度40目,萃取时间60 min,萃取压力0.6 MPa,萃取温度30℃,解析温度70℃,在此条件下陈皮挥发油的提取率为3.31%。低温连续相变萃取陈皮挥发油呈黄色至红棕色半固体膏状物,内含10.6%多甲氧基黄酮类物质,碘值为122.4 g I/100 g,酸价为73.8 mg KOH/g,过氧化值为0.1 g/100 g。经GC-MS分析发现,陈皮挥发油主要脂肪酸组成为亚油酸(30.01%),十八碳-9-烯酸(25.43%),亚麻酸(16.32%)和硬脂酸(4.56%)。; 周国海苗建银刘飞管晓盛张泳李赟杨宜婷曹庸; 关键词：陈皮挥发油理化性质 GC-MS

桑葚多糖T3-3分离及秀丽隐杆线虫抗衰老活性研究被引量：11: 2017年; [目的]研究桑葚多糖T2提取工艺优化,并对其抗衰老活性进行分析。[方法]以秀丽隐杆线虫为模型,用寿命、移动力分析、吞咽频率、产卵量和肠脂褐质综合评价不同剂量范围的桑葚多糖(T3-3)抗衰老活性。通过正交和优化实验确定最优提取工艺条件为:提取温度100℃,提取时间2 h,提取次数3次,料液比1∶30,提取率最高达8.48%。[结果]抗衰老活性研究表明,150 mg/L的T3-3能增强秀丽隐杆线虫的抗衰老能力。[结论]该提取工艺1)延长了秀丽隐杆线虫的寿命,秀丽隐杆线虫平均寿命延长了10.38%(P<0.05),最大寿命延长了28.57%(P<0.05),50%存活率对应天数延长了0.91%。2)秀丽隐杆线虫吞咽频率增加,吞咽频率比对照组高18.78%。3)产卵量无统计学差异。4)减少秀丽隐杆线虫肠脂褐质的产生量,比对照组平均荧光强度低11.14%(P<0.05),实验末期,对照组的平均荧光强度增大了12.47%。; 张培丽陈雪香王群刘果张泳杨异曹庸

蛹虫草多糖提取纯化工艺研究被引量：13: 2014年; 为能更好地产业化开发利用蛹虫草,对蛹虫草多糖的提取纯化工艺进行研究。通过正交试验探讨了料液比、提取温度和提取时间对多糖提取率的影响,在此基础上通过分析不同的醇沉和去蛋白纯化条件,确定蛹虫草多糖的最佳制备工艺。结果表明,最佳工艺为先在液料比30∶1(V∶m)、提取温度70℃和提取时间4h下提取多糖,然后在浓缩液浓度为14%、乙醇溶液浓度为80%下进行醇沉,再调节多糖溶液的pH=3并加入4%的硫酸锌。整个工艺多糖提取率为8.97%,纯度高达68.9%,有良好的去杂纯化效果且多糖损失较小。该研究为产业化生产蛹虫草多糖提供了基础数据。; 周国海张泳赵力超陈奇曹庸; 关键词：蛹虫草多糖纯化

近红外光谱-人工神经网络的模型优化用于银耳产地识别研究被引量：11: 2016年; 研究通过近红外光谱技术(NIRS)结合人工神经网络技术(ANN)识别银耳的不同产地。实验以四川省与福建省两个产地共120组银耳样品为研究对象,对其进行近红外光谱测定,计算光谱吸收值的平均偏差与一阶导数进而选取有效数据,结合主成分分析方法将原始数据降维并采用反向人工神经网络技术构建近红外分析模型。结果显示,通过对有效数据主成分分析,前3个主成分的累计方差贡献率达到100%,判断准确率为88.3%;进一步采用人工神经网络优化模型,在输出层为2隐藏层为11时,判断准确率达100%;此时校正集与预测集的均方根误差分别为3.05×10^(-2)与2.90×10^(-2),模型具有良好的泛化能力。因此,结合人工神经网络的近红外光谱检测技术,优化检测模型,能够准确、快速地识别银耳产地,为食品原材料的质量控制及地理标志的建立提供科学依据。; 刘宇佳贺丽苹张泳吕雪娟曹庸高新开; 关键词：银耳近红外光谱人工神经网络

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张泳