玉米粕蛋白质提取工艺的响应面法分析

探讨提取玉米粕蛋白质的最佳工艺条件。在单因素试验的基础上,选取料液比(g·mL-1)、温度、NaoH浓度为响应因子,玉米粕蛋白质的提取率为响应值,实施3因素3水平的响应面分析,建立数学模型,得出最佳工艺条件。试验结果表明,玉米粕蛋白质的最佳提取条件为:料液比1:6.89(g·mL-1)、温度44.92℃、NaoH浓度0.078mol·L-1,在此工艺条件下玉米粕蛋白质的提取率可达到40.57%。     

超高效液相色谱-串联质谱快速检测精米、玉米与土豆样品中噻呋酰胺残留

采用分散固相萃取(QuEChERS)为样品前处理方法,建立了超高效液相色谱-串联质谱(UPLCMS/MS)快速检测精米、玉米和土豆中噻呋酰胺残留的分析方法。样品经乙腈提取,PSA净化,超高效液相色谱分离,电喷雾电离、负离子扫描,三重四极杆串联质谱以多反应监测扫描方式进行检测,基质匹配标准品外标法进行定量分析。结果显示,噻呋酰胺在1.0~1 000μg·L-1范围内呈良好线性(r2=0.999 0)。在0.01~1.0 mg·kg-1加标水平范围内,噻呋酰胺在精米、玉米和土豆中的平均回收率为89.1%~109.3%,相对标准偏差为3.5%~8.7%,检出限(LOD)为0.009~0.015μg·kg-1,定量下限(LOQ)为0.032~0.049μg·kg-1。该方法简便、快速、准确,可用于精米、玉米和土豆中噻呋酰胺农药残留的确证检测。     

对直接标准化算法的改进及其应用

由于各种仪器之间存在差异,主机上建立的定量模型用于从机会导致预测结果出现较大偏差。目前主要通过有标样方法和无标样方法来减小预测偏差。该文对现有标样方法中的直接标准化算法进行改进,在转移矩阵的建立过程中,对从仪器数据矩阵进行主成分分解,以预测均方差为判定标准,确定最终的转移矩阵。并以玉米和烟草数据为对象,测试了该法的有效性。玉米样品含有2种成分:水分和蛋白质;烟草样品含有4种成分:还原糖、总糖、总氮和总碱。结果表明,对于玉米样品中的2种成分,采用改进的方法可显著提高预测的准确度;对于烟草中的4种成分而言,采用改进的方法可获得稳健的预测结果。     

玉米赤霉烯酮人工抗原的合成以及抗体的制备

制备了玉米赤霉烯酮人工抗原,并且制备抗血清,为进一步建立酶联免疫分析方法奠定基础.应用活泼酯法和混合酸酐法分别合成人工免疫原和人工检测原,进行动物免疫获得抗血清.结果表明,经紫外吸收、红外光谱、荧光光谱和酶联免疫方法验证人工抗原合成成功,玉米赤霉烯酮-牛血清白蛋白、玉米赤霉烯酮-卵清蛋白偶联比分别为12:1和8:1,抗...     

硝酸乙醇法测定纤维素含量

根据秸秆乙醇的工艺特点,对硝酸乙醇法测定玉米秸秆、小麦秸秆、稻草及其预处理后物料的纤维素含量进行了研究.优化了粉碎时长、硝酸-乙醇混合液处理遍数、试样粒度及抽滤漏斗孔径四个参数.确定了优化后的测定方法:秸秆试样粉碎时长15 s,硝酸-乙醇混合液处理4遍,粒度40～60目,使用G2玻璃砂芯漏斗.秸秆预处理后物料试样粉碎时...     

NaN_3对玉米萌发过程中超弱光子辐射的影响

为了解读植物种子萌发过程中超弱光子辐射信息的生物学意义,采用呼吸抑制剂NaN3处理萌发玉米种子,跟踪测量和分析了玉米种子萌发过程中超弱光子辐射中自发光子辐射和外界光诱导的延迟光子辐射的变化规律,同时研究了萌发玉米种子鲜质量的变化.结果发现,NaN3同步抑制了萌发玉米自发光子辐射和鲜质量的增长,造成萌发玉米延迟光子辐射的初始光子数和延迟光子辐射积分强度大幅度降低,相干时间减小.机理分析表明,NaN3对呼吸代谢电子传递链的抑制造成的自由基反应减弱是萌发玉米自发光子辐射减小的原因,自发光子辐射强度可以作为玉米萌发状态的信号,延迟光子辐射动力学参数的大小可以表征萌发玉米呼吸代谢的强弱,相干时间是种子细胞组织序性的量度,通过对萌发种子超弱光子辐射的采集和分析可以实现对萌发种子细胞代谢和功能状态变化的灵敏和无损检测.     

超高效液相色谱-串联质谱法测定玉米中硝磺草酮及其代谢物残留量

建立了超高效液相色谱-串联质谱法测定玉米中硝磺草酮及其代谢物(MNBA)的残留分析方法。样品用乙腈-水溶液提取,取适量提取液用甲酸酸化至pH 2,过HLB固相萃取柱进行净化,用甲醇-乙醚(70∶30,V/V)洗脱,洗脱液用氮气吹至近干,用1 mmol/L醋酸铵-乙腈(25∶75,V/V)定容后进行质谱分析,利用基质校正曲线对其准确定量。硝磺草酮和MNBA在1～200μg/L浓度范围内呈线性关系,相关系数均大于0.99,在添加浓度5～50μg/kg范围内,硝磺草酮及其代谢物MNBA的平均回收率为83.8%～101.1%,相对标准偏差在5.3%～12.8%之间,硝磺草酮和代谢物MNBA定量限分别为1.0和2.0μg/kg。     

免疫亲和柱净化-液相色谱-串联质谱法同时测定猪肉中6种玉米赤霉醇类化合物残留量

建立了猪肉中6种玉米赤霉醇类化合物残留量的免疫亲和柱净化-液相色谱-串联质谱(IAC-LC-MS/MS)分析方法。酶解后的样品用乙醚提取,提取液浓缩后用三氯甲烷溶解,NaOH溶液反萃取,经免疫亲和柱富集和净化后,采用LC-MS/MS进行测定,外标法定量。在Shimadzu Shim-pack VP-ODS C18反相柱上分离,梯度洗脱,流动相为乙腈和2 mmol/L乙酸铵溶液;质谱采集为电喷雾负离子多反应监测模式。6种目标物的线性范围为0.5～200μg/L,相关系数(R)大于0.999,定量限(LOQ)在0.05～0.63μg/kg之间;添加浓度在1.0～5.0μg/kg范围内,方法回收率为71.3%～93.7%,相对标准偏差在3.7%～9.7%之间。该方法灵敏度高、重现性好,适用于猪肉样品中痕量玉米赤霉醇类药物残留的测定。     

倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析

倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度（LAD）为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明：叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折＞根倒＞茎倒＞未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒＞茎折＞茎倒＞未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。     

基于DS算法的玉米近红外定性分析光谱校正方法研究

从校正的角度出发,研究了近红外定性分析中模型稳定性问题。以13个玉米品种为研究对象,针对数据采集时间不同带来的模型失效问题,借鉴近红外光谱定量分析中两台仪器间模型传递的思想,将直接模型传递(Direct Standardization)算法用于校正同一仪器不同时间采集的光谱, 使得一次建立的品种鉴别模型,能用于其余时间测试数据的鉴别。首先采用Kennard/Stone算法在主光谱集中选取校正样品集,按照对应的编号从从光谱集中取出对应的数据,然后对校正样品集采用DS算法求取两组数据间的变换关系,再对剩余的从光谱集进行相应的变换得到适用于模型的光谱。实验中对比了校正样本数和模型校正位置对校正结果的影响,分别从品种定性鉴别准确性和校正前后主光谱数据和从光谱数据分布距离两方面分析了实验结果。结果表明,该方法能有效地解决同一仪器随着采样时间推移产生的光谱偏移现象,对采样时间不同的测试集均得到较高的识别率,提高了模型的鲁棒性和适用范围,由实验结果可见,校正位置处于特征提取之后时,校正效果最佳。