简介:在实验室模拟虾夷扇贝保活流通过程,利用感官定量描述蒸熟扇贝柱在流通过程中气味感官品质的变化;利用GC-MS定量分析其挥发性气味成分的变化,并通过偏最小二乘回归分析建立感官分析与挥发性成分仪器分析之间的相关关系,建立PLSR模型。随机取流通过程中的样品,对模型进行验证,结果表明:筛选的9种气味描述词可将模拟的虾夷扇贝保活流通过程按照气味感官特征分为4个阶段,分别是1,2,3~4d及5~7d。从熟虾夷扇贝中共检测出82种挥发性成分。以筛选的4个感官描述词为响应,建立4种偏最小二乘回归模型,经交叉验证,4个模型的R2均大于0.98,预测R2均大于0.83。选取第4天的样品,成功预测其气味特征属于3~4d阶段。
简介:采用生物传感器-人工神经网络建立基于游离氨基酸含量对胶原蛋白胰酶酶解进程的预测模型,以实现对酶解进程的在线监控,获得最大量的目标活性肽。以大马哈鱼皮为原料制备胶原蛋白,对其酶解,建立不同条件下的酶解动力学曲线。结果显示:酶解液中游离氨基酸含量随酶解时间的延长而增加,与胶原蛋白的水解度呈良好的线性关系。以酶浓度、底物浓度、游离谷氨酸含量、赖氨酸含量、谷氨酸和赖氨酸含量为输入参数,水解度DH为输出参数,建立基于谷氨酸含量、赖氨酸含量以及谷氨酸赖氨酸含量的蛋白酶传感器-人工神经网络预测模型。对3个模型的水解度样本值与拟合值进行比较分析,R2分别为0.98,0.9805和0.981,对样本值拟合度很高。利用模型进行独立试验验证,理论值与实验值相符合,水解度实验的相对误差范围分别为0.404%~6.45%,0.76%~2.27%和1.67%~2.72%。3个模型在一定程度上实现了仿真监控,可用来在线预测水解反应的动态进程。