近红外光谱分析技术在发酵菌粉品质快速检测中的应用研究

发布时间：2018-07-10 16:02

本文选题：近红外光谱 + 蝙蝠蛾拟青霉　；参考：《吉林大学》2017年硕士论文

【摘要】：近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)技术,一直以来以其检测速度快、对样本无损、无需复杂处理样本、无需使用化学试剂、对环境无污染、可实时分析的特异性优点,经过近年来的快速发展,已经成为一种倍受关注的现代化分析技术,然而NIRS技术也存在一定的弱势,诸如信号强度偏弱、波长谱带很宽且谱峰间相互重叠、干扰情况较为严重,因而无法直接进行相关定性/定量分析。本文采用NIRS分析技术结合化学计量学方法,主要开展了蝙蝠蛾拟青霉和安络小皮伞菌发酵菌粉中腺苷、蛋白质、多糖和虫草酸多个有效成分含量同时快速检测方法研究。建立了蝙蝠蛾拟青霉和安络小皮伞发酵菌粉中虫草酸、多糖、腺苷和蛋白质不同成分含量的NIRS定量分析校正模型,建立校正模型采用的样本来源于在不同发酵培养基和发酵条件下的发酵菌粉,样品具有广泛的代表性。详尽讨论了校正模型的建立过程,采用MCPLS法识别异常样本,保证所建立模型的稳定性。分别考察了Savitzky-Golay Smoothing、Fast Fourier Transform、一阶导数、二阶导数进行光谱预处理的效果,同时还考察了各预处理方法预处理窗口大小的影响。考察了PLS和RBFNN两种建立校正模型的方法,建立PLS模型时采用MWPLS法筛选波长变量,以Da为指标选择最适的PLS模型隐变量数;建立RBFNN模型时采用MWRBFNN法筛选波长变量,以Da为指标选择合适的隐含层节点数和扩展常数,对两种优化后的模型进行了比较。确定蝙蝠蛾拟青霉发酵菌粉中虫草酸和多糖RBFNN模型最佳,而腺苷和蛋白质模型则PLS模型更优,Rc~2分别为0.9714、0.9803、0.9761和0.9553,表明模型的拟合度较好。对蝙蝠蛾拟青霉发酵菌粉中虫草酸、多糖、腺苷和蛋白质含量进行预测,模型Rp~2分别为0.9663、0.9850、0.9728和0.9393,表明模型的预测性能较好;确定安络小皮伞发酵菌粉中虫草酸、多糖和蛋白质模型RBFNN最佳,而腺苷模型则PLS模型更优,Rc~2分别为0.9274、0.9440、0.9399和0.9273,表明校正模型的拟合度较好。对安络小皮伞发酵菌粉中虫草酸、多糖、腺苷和蛋白质含量进行预测,模型Rp~2分别为0.9009、0.9492、0.9437和0.9404,表明模型的预测性能较好。NIRS定量分析校正模型的建立均可满足蝙蝠蛾拟青霉和安络小皮伞发酵菌粉中虫草酸、多糖、腺苷和蛋白质含量的检测要求,可应用于评价发酵菌粉的品质,也可应用于发酵培养基筛选及发酵条件的优化研究。
[Abstract]:In this paper , the quantitative analysis of the contents of adenosine , polysaccharide , adenosine and protein in the fermented fungus powder of Pyctomyzione and Anluo is carried out by using the method of MWPLS . The model Rp ~ 2 is 0.9850 , 0.997 28 and 0.993 , respectively . The results show that the model is better than the model .
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TS219;O657.33

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