本文選題：近紅外光譜 + 蝙蝠蛾擬青霉�。� 參考：《吉林大學》2017年碩士論文

【摘要】：近紅外光譜(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)技術,一直以來以其檢測速度快、對樣本無損、無需復雜處理樣本、無需使用化學試劑、對環(huán)境無污染、可實時分析的特異性優(yōu)點,經(jīng)過近年來的快速發(fā)展,已經(jīng)成為一種倍受關注的現(xiàn)代化分析技術,然而NIRS技術也存在一定的弱勢,諸如信號強度偏弱、波長譜帶很寬且譜峰間相互重疊、干擾情況較為嚴重,因而無法直接進行相關定性/定量分析。本文采用NIRS分析技術結合化學計量學方法,主要開展了蝙蝠蛾擬青霉和安絡小皮傘菌發(fā)酵菌粉中腺苷、蛋白質(zhì)、多糖和蟲草酸多個有效成分含量同時快速檢測方法研究。建立了蝙蝠蛾擬青霉和安絡小皮傘發(fā)酵菌粉中蟲草酸、多糖、腺苷和蛋白質(zhì)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樣本來源于在不同發(fā)酵培養(yǎng)基和發(fā)酵條件下的發(fā)酵菌粉,樣品具有廣泛的代表性。詳盡討論了校正模型的建立過程,采用MCPLS法識別異常樣本,保證所建立模型的穩(wěn)定性。分別考察了Savitzky-Golay Smoothing、Fast Fourier Transform、一階導數(shù)、二階導數(shù)進行光譜預處理的效果,同時還考察了各預處理方法預處理窗口大小的影響。考察了PLS和RBFNN兩種建立校正模型的方法,建立PLS模型時采用MWPLS法篩選波長變量,以Da為指標選擇最適的PLS模型隱變量數(shù);建立RBFNN模型時采用MWRBFNN法篩選波長變量,以Da為指標選擇合適的隱含層節(jié)點數(shù)和擴展常數(shù),對兩種優(yōu)化后的模型進行了比較。確定蝙蝠蛾擬青霉發(fā)酵菌粉中蟲草酸和多糖RBFNN模型最佳,而腺苷和蛋白質(zhì)模型則PLS模型更優(yōu),Rc~2分別為0.9714、0.9803、0.9761和0.9553,表明模型的擬合度較好。對蝙蝠蛾擬青霉發(fā)酵菌粉中蟲草酸、多糖、腺苷和蛋白質(zhì)含量進行預測,模型Rp~2分別為0.9663、0.9850、0.9728和0.9393,表明模型的預測性能較好;確定安絡小皮傘發(fā)酵菌粉中蟲草酸、多糖和蛋白質(zhì)模型RBFNN最佳,而腺苷模型則PLS模型更優(yōu),Rc~2分別為0.9274、0.9440、0.9399和0.9273,表明校正模型的擬合度較好。對安絡小皮傘發(fā)酵菌粉中蟲草酸、多糖、腺苷和蛋白質(zhì)含量進行預測,模型Rp~2分別為0.9009、0.9492、0.9437和0.9404,表明模型的預測性能較好。NIRS定量分析校正模型的建立均可滿足蝙蝠蛾擬青霉和安絡小皮傘發(fā)酵菌粉中蟲草酸、多糖、腺苷和蛋白質(zhì)含量的檢測要求,可應用于評價發(fā)酵菌粉的品質(zhì),也可應用于發(fā)酵培養(yǎng)基篩選及發(fā)酵條件的優(yōu)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 .
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TS219;O657.33

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本文編號：2113886