發(fā)布時(shí)間：2018-06-08 19:09

  本文選題：雨生紅球藻 + 蝦青素�。� 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：雨生紅球藻內(nèi)積累的蝦青素具有很高商業(yè)價(jià)值。通過該藻生產(chǎn)的蝦青素被廣泛地添加至保健品,化妝品及著色劑等產(chǎn)品中,在醫(yī)藥工業(yè)、食品工業(yè)、農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖等多個(gè)領(lǐng)域行業(yè)具有重要應(yīng)用意義。本論文研究了雨生紅球藻蝦青素的最佳積累條件,基于光譜技術(shù)研究了雨生紅球藻蝦青素定量檢測(cè)及細(xì)胞內(nèi)相關(guān)成分空間分布可視化。主要得到以下結(jié)論:(1)設(shè)計(jì)正交實(shí)驗(yàn),得到本論文所用雨生紅球藻蝦青素的最佳積累組合,并探究雨生紅球藻在不同脅迫條件下的內(nèi)部色素變化規(guī)律。通過設(shè)計(jì)正交實(shí)驗(yàn),將氮源、碳源及鹽度作為因素進(jìn)行正交分析,通過直觀法與正交方差法,分析得出本實(shí)驗(yàn)所用雨生紅球藻蝦青素積累量的最佳條件組合,即硝酸鈉:0.15g/L,醋酸鈉:1.5g/L,氯化鈉:0.1%w/v,該組合成為后續(xù)研究中雨生紅球藻脅迫條件的參考。該部分內(nèi)容還分析了雨生紅球藻在脅迫過程中,藻體色素含量的變化情況。隨著脅迫時(shí)間的持續(xù),葉綠素含量降低,蝦青素不斷的積累,類胡蘿卜素總量也隨之在不斷增加。(2)應(yīng)用可見/近紅外光譜技術(shù)及高光譜成像技術(shù)獲取雨生紅球藻藻液光譜信息,將光譜信息與蝦青素含量建立相應(yīng)的定量模型,實(shí)現(xiàn)雨生紅球藻蝦青素含量快速檢測(cè);并發(fā)現(xiàn)高光譜成像技術(shù)建立的模型要優(yōu)于可見/近紅外光譜技術(shù)。對(duì)于可見/近紅外光譜系統(tǒng),通過分析獲取198個(gè)樣本在425～750nm波段范圍吸收光譜與蝦青素含量建立的定量模型,發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)采樣算法(CARS)結(jié)合多元線性回歸(MLR)建立的模型(CARS-MLR)最優(yōu),建模集相關(guān)系數(shù)Rcal達(dá)到0.976,驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)Rval達(dá)到0.961,預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)Rpre為0.967,建模均方根誤差RMSEC為0.473,驗(yàn)證均方根誤差RMSECV為0.606,預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP為0.510,預(yù)測(cè)殘余偏差RPD達(dá)到了 3.796。CARS-MLR模型也要優(yōu)于使用全波段變量建立的偏最小二乘(PLS)模型,且前者的變量數(shù)僅為后者的2.39%。因此,425～750nm波段范圍的吸收光譜能夠?qū)崿F(xiàn)雨生紅球藻藻液中的蝦青素含量檢測(cè),且通過CARS選取特征波段建立的CARS-MLR模型為最優(yōu),并得到相對(duì)應(yīng)的定量模型公式。對(duì)于高光譜成像系統(tǒng),通過分析獲取198個(gè)樣本在425～1023nm波段范圍的反射光譜與蝦青素含量建立的定量模型,發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)采樣算法(CARS)結(jié)合偏最小二乘算法(PLS)建立的模型(CARS-PLS)最優(yōu),Rcal 達(dá)到 0.978,Rval 達(dá)到 0.967,Rpre 為 0.983,RMSEC為 0.443,RMSECV 為 0.544,RMSEP 為 0.398,RPD 達(dá)到了 5.324。CARS-PLS模型也要優(yōu)于使用全波段變量建立的PLS模型,且前者的變量數(shù)僅為后者的6.75%。因此,425～1023nm波段范圍的高光譜可見/近紅外反射光譜能夠?qū)崿F(xiàn)雨生紅球藻藻液蝦青素含量檢測(cè),且通過CARS特征變量選取方法建立的CARS-PLS模型為最優(yōu),并得到雨生紅球藻蝦青素定量模型公式。通過比較兩種技術(shù)建模結(jié)果,發(fā)現(xiàn)高光譜成像技術(shù)優(yōu)于可見/近紅外光譜技術(shù)。(3)利用共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)對(duì)雨生紅球藻類胡蘿卜素及蝦青素成分空間分布可視化進(jìn)行了可行性研究。對(duì)比雨生紅球藻拉曼光譜與蝦青素標(biāo)準(zhǔn)品拉曼光譜的區(qū)別,分析出利用C=C拉伸鍵位移處的拉曼強(qiáng)度作為類胡蘿卜素主要指標(biāo),得到雨生紅球藻類胡蘿卜素分布圖;利用多元曲線分辨及交替最小二乘算法(MCR-ALS)分辨解析出雨生紅球藻拉曼光譜中混雜著的蝦青素信息,結(jié)合這些信息實(shí)現(xiàn)雨生紅球藻蝦青素在細(xì)胞內(nèi)的空間分布的可視化。
[Abstract]:Astaxanthin accumulated in the Rhodococcus sp. is of high commercial value. The astaxanthin produced by this alga is widely added to health products, cosmetics and colorants and other products in the pharmaceutical industry, the food industry, the agricultural culture and other fields. The best product of the astaxanthin is studied in this paper. The quantitative detection of astaxanthin and the spatial distribution of related components in the cells were studied based on spectral techniques. The following conclusions were obtained: (1) the optimum accumulation of astaxanthin in this paper was obtained, and the internal pigmentation under different stress conditions was investigated. Through orthogonal analysis of nitrogen source, carbon source and salinity, the optimum conditions for the accumulation of astaxanthin in this experiment were obtained by orthogonal experiments. The optimum conditions for the accumulation of astaxanthin in this experiment were obtained, namely, sodium nitrate: 0.15g/L, sodium acetate: 1.5g/L, sodium chloride: 0.1%w/v, which became a follow-up study. This part also analyzed the changes of the content of the algal pigment during the stress process. With the persistence of the stress time, the content of chlorophyll decreased, the astaxanthin accumulated and the total carotenoid total increased. (2) the application of visible / near infrared spectroscopy and hyperspectral formation was applied. To obtain the spectral information of the Rhodococcus alga solution, establish the quantitative model of the spectral information and astaxanthin content, realize the rapid detection of the astaxanthin content of the rhodozina, and find that the hyperspectral imaging technology is better than the visible / near infrared spectroscopy. For the visible / near infrared spectral system, the 198 is obtained by analysis. A quantitative model of the absorption spectrum and astaxanthin content in the range of 425 ~ 750nm band was found, and the model (CARS-MLR) established by competitive adaptive weighted sampling algorithm (CARS) combined with multiple linear regression (MLR) was found to be the best. The correlation coefficient of the modeling set was 0.976, the correlation coefficient of the test set was 0.961, the correlation coefficient of the prediction set was 0, and the correlation coefficient Rpre of the prediction set was 0. .967, the root mean square error RMSEC is 0.473, the root mean square error RMSECV is 0.606, the predicted root mean square error RMSEP is 0.510, the predicted residual deviation RPD reaches the 3.796.CARS-MLR model and is superior to the partial least squares (PLS) model established by the full band variable, and the former is only the 2.39%. of the latter, and the 425 to 750nm band. The absorption spectrum of the range can be used to detect the astaxanthin content in the Rhodococcus alga solution, and the CARS-MLR model established in the characteristic band of CARS is the best, and the corresponding quantitative model formula is obtained. For hyperspectral imaging system, the reflectance spectra of 198 samples in the range of 425 ~ 1023nm band are obtained by analysis and astaxanthin. The quantitative model established by the content found that the competitive adaptive weighted sampling algorithm (CARS) combined with the partial least squares (PLS) model (CARS-PLS) is optimal, Rcal reaches 0.978, Rval reaches 0.967, Rpre is 0.983, RMSEC is 0.443, RMSECV is 0.544, RMSEP is 0.398, 5.324.CARS-PLS model is also better than the use of full wave. The PLS model is established by the segment variable, and the former is only 6.75%. of the latter, so the hyperspectral visible / near infrared reflectance spectrum of the 425 ~ 1023nm band can be used to detect the astaxanthin content in the alga alga solution. And the CARS-PLS model established by the CARS characteristic variable selection method is the best, and the astaxanthin in the raining red red alga is obtained. Quantitative model formula. By comparing the results of two technical modeling, it is found that hyperspectral imaging technology is superior to visible / near infrared spectroscopy. (3) the feasibility of visualization of the spatial distribution of carotene and astaxanthin components in raining red ball, alga, carotene and astaxanthin is studied by using confocal Raman microraman spectroscopy. The Raman spectra of the standard products were distinguished, and the Raman intensity of the C=C tensile bond displacement was analyzed as the main index of carotenoid. The distribution diagram of the carotene of the raining red ball algae was obtained. The information of the astaxanthin mixed in the Raman spectrum of the Rhodococcus Rhodococcus was resolved by using the multiple curve resolution and the alternate least squares algorithm (MCR-ALS). Combined with these information, we can visualize the spatial distribution of astaxanthin in the cell.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：Q946

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本文編號(hào)：1996884