从米糠中制取植酸的工艺研究现状及其进展

植酸是一种重要的精细化工产品,在许多领域有广泛的用途。文章对近几年来从米糠中制取植酸的工艺研究的现状和进展进行了综述,以期待更好地开发和利用植酸。     

样条变换集成罚函数偏最小二乘方法用于光谱数据重构和定量分析

针对高维小样本光谱数据所显现的函数型数据(Functional data)特性、与性质参数的非线性关系及变量间存有的严重共线性,采用了样条变换集成罚函数偏最小二乘回归新技术.它首先以三次B基样条变换实现非线性光谱数据的线性化重构,随后将重构的新光谱矩阵交由罚函数偏最小二乘法(Penalized PLS)构建其与性质参变量间的校正模型,其中罚函数中的光滑因子由交叉验证优化确定以调控模型的拟合精度.最后,通过小麦样品水分含量的近红外光谱定量分析,结果显示该技术光谱数据重构稳健,去噪明显,并有效解决高维小样本的过拟合和变量间的共线性,而预测集的均方根误差(RMSEP)为0.1808%,方法的非线性校正模型预测能力得到了明显提高.     

Preparation and properties of wheat gluten/silica composites

Wheat gluten (WG)/silica (SiO₂) hybrids were prepared through in-situ synthesis of SiO₂ in WG dispersion of aqueous ammonia. The hybrids with different SiO₂ contents were mixed with glycerol plasticizer to form cohesive dough and the dough was compressively molded to form cross-linked sheets. Morphology, moisture absorption, protein solubility in water, tensile mechanical properties and dynamic rheological behavior of the WG/SiO₂ composites were investigated in relation to SiO₂ contents. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 50773068) and Natural Science Foundation of Zhejiang Province (Grant No. Y407011)     

最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究

冬小麦叶面积指数(leaf area index, LAI)是进行作物长势判断和产量估测的重要农学指标之一,高光谱遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。在探讨利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法和高光谱数据对不同条件下冬小麦LAI的估算能力。在用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对PHI航空数据降维的基础上,利用实测LAI数据和高光谱反射率数据,构建LS-SVM模型,采用独立变量法,分别估算不同株型品种、不同生育时期、不同氮素和水分处理条件下的冬小麦LAI,并与传统NDVI模型反演结果对比。结果显示,每种条件下的LS-SVM 模型都具有比NDVI模型更高的决定系数和更低的均方根误差值, 即反演精度高于相应的NDVI模型。NDVI模型对不同株型品种、不同氮素和水分条件下冬小麦LAI估算精度不稳定,LS-SVM则表现出较好的稳定性。表明LS-SVM 方法利用高光谱反射率数据对于不同条件下的冬小麦LAI反演具有良好的学习能力和普适性。     

冬小麦冻害胁迫高光谱分析与冻害严重度反演

对冬小麦冻害严重度的精确反演是及时采取补救措施降低损失的关键,同时及时预测产量损失对政府职能部门也具有积极意义。针对冬小麦冻害群体严重度评估方法在经典统计反演模型存在估算效果不理想的情况下,以冬小麦为试验对象,首先对冬小麦冠层光谱反射率数据进行重采样平滑处理,再用主成分分析(PCA)技术对高光谱数据进行分析,进一步实现综合原始光谱主成分信息作为自变量参与冬小麦冻害严重度反演过程,最后采用决定系数R2、均方根误差RMSE、准确度Accuracy三种模型精度验证方法对模型进行评价。结果显示,基于主成分分析法建立冬小麦冻害严重度模型精度分别达0.697 5,0.184 2和0.697 5;同时对反演模型进行验证,其精度也分别达到0.630 9,0.350 3和1.339 6。因此,该方法能有效地对冬小麦冻害严重度进行快速、精确的反演。     

冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法

针对当前作物叶面积指数遥感反演过程中,在不同生育时期采用相同的植被指数进行反演存在叶面积指数反演精度较低的问题。以冬小麦为研究对象,选取了对冬小麦覆盖度响应程度不同的六种宽带和四种窄带共10种植被指数,分析比较了在冬小麦整个生育期选用当前广泛使用的归一化植被指数(NDVI)反演冬小麦的LAI和在冬小麦不同生长阶段选用不同的植被指数反演冬小麦LAI的结果差异。在冬小麦整个生育期内使用NDVI反演小麦LAI得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.558 5,RMSE=0.320 9。改进的比值植被指数(mSR)适合于反演冬小麦生长前期(拔节期之前)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的相关系数r=0.728 7,均方根误差RMSE=0.297 1;比值植被指数(SR)适于反演冬小麦生长中期(拔节到抽穗前),得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.654 6,RMSE=0.306 1;NDVI适于反演冬小麦生长后期(抽穗到成熟期)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.679 4,均方根误差RMSE=0.316 4。 研究表明：在冬小麦的不同生育时期,根据地表作物覆盖度的变化和反射率的变化,选择不同的植被指数建立冬小麦LAI的反演模型获得的反演精度均高于在冬小麦整个生育期使用NDVI获得的反演结果。说明在冬小麦的不同生育时期选择不同的植被指数构建LAI的分段反演模型可以改善冬小麦LAI的反演精度。     

高效液相色谱法分离和测定小麦中的5种内源激素

建立了高效液相色谱法(HPLC)用于分离和测定小麦中的吲哚乙酸(IAA)、脱落酸(ABA)、赤霉素(GA₃)、玉米素(ZT)和水杨酸(SA)5种植物内源激素。经过条件优化,选用甲醇作为样品提取溶剂。然后,经石油醚和乙酸乙酯萃取,经Sep-Pak C18小柱纯化。液相色谱的分离采用Eclipse XDB-C₁₈ (250 mm×4.6 mm, 5 μm)反相色谱柱;流速为1 mL/min;进样量10 μL。检测器波长设置为254 nm; 14.5 min时切换到240 nm; SA洗脱后即18 min时切换回254 nm。流动相A为甲醇,B为乙酸溶液(pH 3.6)。梯度条件为0~7 min, 20%A; 7~10 min, 20%A~28%A; 10~17 min, 28%A; 17~19 min, 28%A~40%A; 19~35 min, 40%A。结果表明,小麦中各激素的分离效果理想,加标回收率达96.9%~98%,相对标准偏差在1.54%~2.29%之间。因此,该方法的建立为快速、准确地分离和测定小麦内源激素提供了可靠的方法。     

顶空吸附萃取-气相色谱法分析小麦中部分风味物质

采用顶空吸附萃取法(headspace sorptive extraction, HSSE)建立了小麦中部分风味物质的分析方法。以硅橡胶为原料,采用溶胶-热空气硫化法,在模具中定型制得硅橡胶萃取棒。萃取棒的硅橡胶层体积约为87 μL,热稳定性好,耐热温度达到390 ℃。萃取棒吸附的风味物质经自制热解吸装置热脱附,被吹扫进入气相色谱仪进行分析。考察了萃取温度及时间、相比、热解吸条件对该方法萃取效率的影响。在优化条件下分析小麦粉标准样品,结果表明:方法的线性关系良好(r>0.9979),检出限为0.09～1.00 μg/kg,标准物质的平均添加回收率为95%～121%,相对标准偏差在2.2%～7.8%之间。对小麦粉实际样品进行分析,采用外标法得到了7种风味物质的绝对含量。该方法简便快捷,检出限低,适用于小麦中风味物质的快速定量分析。     

基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测

尝试应用灰色关联分析方法(GRA)分析典型的水分植被指数(WVI)和水分含量(LWC)间的关联度,然后选择对冬小麦叶片水含量敏感的指数,比较SRM-PLS(逐步回归-偏最小二乘)方法和PLS方法估算LWC的精度。首先,对冬小麦WVI与LWC进行灰色关联分析,筛选出对冬小麦LWC敏感的WVI;其次,利用筛选出的敏感WVI,分别用PLS-SRM方法和PLS两种方式估算冬小麦LWC;然后对两种方式进行比较,选择最高决定系数(R2)和最小均方根误差(RMSE)的LWC估算模型来估算冬小麦LWC。结果表明：在整个生育期用PLS和PLS-SRM方法估算LWC, R2和RMSE分别为0.605和0.575,4.75%和7.35%。研究表明：先使用GRA对WVI和LWC进行关联度分析,再用PLS或PLS-SRM方法可以提高冬小麦的LWC估算精度。     

Effect of manganese stress on the mineral content of the leaves of wheat seedlings by use of X-ray fluorescence excited by synchrotron radiation

The present study describes the potential of the synchrotron radiation based X-ray fluorescence spectroscopy technique for the rapid, sensitive, user friendly and simultaneous monitoring of the changes in the elemental profile of the wheat seedlings stressed by excess manganese (Mn). For this, X-ray fluorescence spectra of the leaves of the control and Mn treated wheat seedlings have been recorded by synchrotron radiation X-ray of energy 15?keV. The analyses of the recorded spectra show the presence of elements chlorine, potassium, calcium, manganese, iron, copper, nickel, and zinc. A calibration-free approach, PyMca has been used for the quantitative estimation of the detected elements in the leaves of the control and Mn treated wheat seedlings. The excess supply of Mn to wheat seedlings results in the accumulation of manganese in the leaves of the seedlings. The accumulation of manganese in wheat seedlings negatively affects the uptake and translocation of calcium, potassium, and iron while it has stimulating effect on the uptake of copper and zinc.