作者单位
摘要
1 南昌大学食品科学与技术国家重点实验室, 江西 南昌 330047
2 江西省农业科学院农产品加工研究所, 江西 南昌 330200
糖基化反应能诱导食品中蛋白质的结构发生改变; Ara h2是花生中的主要蛋白组分之一, 可以作为一种模式蛋白研究花生蛋白糖基化产物的结构变化。 不同还原糖对Ara h2糖基化反应的影响目前未见相关报道。 以花生蛋白Ara h2为研究对象, 通过SDS-PAGE、 内源荧光、 同步荧光、 紫外、 圆二色谱、 红外等光谱技术研究Ara h2糖基化前后分子量、 二级、 三级结构以及官能团的变化, 分析六种还原糖(核糖、 木糖、 半乳糖、 葡萄糖、 果糖、 乳糖)对花生蛋白Ara h2糖基化产物结构的影响, 阐明经不同还原糖修饰后花生蛋白Ara h2的结构变化。 SDS-PAGE电泳表明木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2电泳条带明显上移, 糖基化程度最大; 紫外光谱分析表明糖基化反应会改变花生蛋白Ara h2的吸收峰强度。 五碳糖修饰的花生蛋白Ara h2具有最强的吸收强度, 其中五碳糖中木糖的吸收峰强度最大; 内源荧光、 同步荧光和三维光谱实验结果表明, 糖基化修饰会使花生蛋白Ara h2的荧光强度降低, 且五碳糖修饰的Ara h2荧光强度最低。 分析认为由于糖基化修饰使花生蛋白Ara h2的结构展开, 导致芳香族氨基酸暴露在水环境中, 从而引起荧光猝灭; 圆二色谱分析表明不同还原糖修饰的Ara h2糖基化产物α-螺旋含量都增加, 其中木糖修饰的α-螺旋含量最大(15.6%); 红外光谱分析表明木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2的吸收峰分别从3 327.41 cm-1红移至3 318.43和3 321.09 cm-1, 1 700~1 600 cm-1处木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2吸收峰强度略高于其他还原糖修饰的该蛋白。 不同还原糖对Ara h2糖基化反应后的糖基化产物结构的影响不同, 还原糖的碳链越短、 空间位阻越小, 糖基化反应程度越高, 对Ara h2的结构影响越大。
糖基化 光谱技术 还原糖 Glycation Ara h2 Ara h2 Spectroscopic techniques Reducing sugar 
光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1291
作者单位
摘要
1 湖南农业大学 a.食品科技学院
2 b.生物质醇类燃料湖南省工程实验室
3 c.湖南省植物功能成分利用协同创新中心, 湖南 长沙 410128
本研究以不同品种水稻秸秆为原料,测定分析了三大主要组分纤维素、半纤维素和木质素含量及理化特性的差异,并分析对比了经碱预处理后酶解及直接酶解的产糖率差异。利用X-射线衍射仪测定分析了结晶度和晶粒尺寸的异同,红外光谱仪定性评估了特定基团的差异,扫描电镜观察分析了表面形态结构的差异。综合考虑理化特性和酶解产糖率结果,与a(常规水稻黄华占)相比,5种不同品种的超级杂交水稻秸秆中,b(杂交水稻Y两优1)、c(杂交水稻隆两优2010)和f(杂交水稻Y两优143)三个品种的秸秆材料比较适合作为酶解产糖的原材料。
水稻秸秆 理化特性 酶解 还原糖 rice straw physicochemical properties enzymatic hydrolysis reducing sugar 
激光生物学报
2019, 28(1): 58
作者单位
摘要
1 中国农业大学工学院, 国家农产品加工技术装备研发分中心, 北京 100083
2 中国农业机械化科学研究院, 北京 100083
马铃薯是与小麦、 稻米、 玉米协调发展的第四大主粮作物, 现阶段我国正积极推进马铃薯主食开发, 但马铃薯品质的参差不齐严重制约了马铃薯产业主食化进程, 马铃薯品质快速无损检测对其加工产业化进程有着重要意义。 国内外学者基于可见/近红外光谱对马铃薯内部品质检测进行了不少相关研究, 但迄今为止大部分研究都基于可见/近红外漫反射原理, 马铃薯粗糙的表皮对样品漫反射光谱影响较大。 近红外透射光谱能较好的反映样品的品质信息, 但马铃薯样品全透射光谱因样品大小不同, 导致光谱受光程差异的影响较大。 考虑到马铃薯样品整体质地较为均匀, 根据马铃薯的形状特性搭建了马铃薯局部透射光谱采集系统, 局部透射检测方式既能避免马铃薯表皮的影响, 又能在保证光程统一的情况下获得样品内部的信息。 该光谱采集系统由光谱采集单元(光谱仪、 耦合透镜)与光源单元(卤素灯、 灯杯)构成。 进行光谱采集时, 将二者贴紧马铃薯表面以确保光谱采集单元不会接收到来自马铃薯表面的反射光。 用该系统采集了120个马铃薯650~1 100 nm范围的局部透射光谱, 分别进行去趋势(detrend)、 多元散射校正(muliplication scattering correction, MSC)、 标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNV)和一阶导数(first Derivative, FD)预处理, 并建立了马铃薯干物质、 淀粉、 还原糖含量的偏最小二乘预测模型(partial least squares regression, PLSR)。 结果显示, 采用多元散射校正预处理的干物质和淀粉含量预测模型效果较好, 其验证集决定系数分别为0.854 0和0.851 0, 验证集均方根误差分别为0.521 9%和0.484 8%; 采用一阶导数预处理的还原糖预测模型效果最好, 其验证集决定系数为0.768 6, 均方根误差为0.025 1%。 为进一步优化模型采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)等三种方法进行特征波长的筛选, 并建立了偏最小二乘预测模型。 结果显示, 马铃薯各品质参数的预测效果均得到了较大提升, CARS筛选波长后的干物质、 淀粉、 还原糖预测模型的验证集决定系数分别为0.877 6, 0.865 3和0.887 7, 验证集均方根误差分别为0.449 2%, 0.930 2%和0.016 7%。 采用CARS特征波长提取能够简化模型, 去除无关变量和共线性变量, 从而提高模型的精度和稳定性, 尤其是对低含量组分还原糖的预测模型效果显著。 最后, 为验证马铃薯各品质参数预测模型的精度及稳定性, 选取30个不同批次马铃薯样品对所建预测模型进行了外部验证。 马铃薯干物质、 淀粉、 还原糖含量的模型预测值与标准理化值决定系数分别为0.849 9, 0.867 1, 0.877 6, 均方根误差分别为0.660 9, 0.480 9, 0.016 9, 平均相对误差分别为2.03%, 1.77%, 7.58%。 研究表明, 局部透射光谱携带了马铃薯的内部信息, 与干物质、 淀粉、 还原糖含量有显著相关性。 该可见/近红外局部透射检测系统可以实现马铃薯多品质参数的快速无损预测, 特别是干物质含量及淀粉含量的预测效果较好, 但是对个别还原糖含量非常低的样品出现预测相对误差较大现象, 下一步研究中需要进一步优化完善。
马铃薯 干物质 淀粉 还原糖 可见/近红外局部透射光谱 Potato Dry matter Starch Reducing sugar Visible/near-infrared partial transmission spectru 
光谱学与光谱分析
2018, 38(12): 3736
作者单位
摘要
1 湖南农业大学食品科技学院, 湖南 长沙 410006
2 食品科学与生物技术湖南省重点实验室, 湖南 长沙410128
3 湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室, 湖南 长沙410128
4 湖南农科院核农学与航天育种研究所, 湖南 长沙 410125
研究了辐照协同氢氧化钠预处理油菜秸秆对酶解产还原糖的影响。利用响应面法对氢氧化钠反应条件进行了优化, 得出最优条件为氢氧化钠浓度为2.38%, 反应温度为100 ℃, 反应时间为0.5 h。这一条件预期还原糖产量为524.93 mg/g, 通过实验验证, 实际还原糖含量(528.51 mg/g)能够很好地与预期相吻合。扫描电镜观察表明, 辐照协同氢氧化钠预处理后秸秆表面积明显增大, 出现很多蜂窝状孔洞结构, 能够有效增大酶解可及表面积, 从而提高酶解效率。
油菜秸秆 γ-射线辐照 氢氧化钠 酶解 还原糖 rapeseed straw γ-irradiation sodium hydroxide enzymatic hydrolysis reducing sugar 
激光生物学报
2014, 23(2): 116
作者单位
摘要
1 华东交通大学外国语学院, 江西 南昌 330013
2 华东交通大学机电工程学院, 江西 南昌 330013
为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性, 采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。 分别优化了消失矩、 小波系数和主成分因子数, 优化结果为10, 100和20。 基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。 分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。 以62个未参与建模的样品作为预测集, 考察模型的预测能力。 经比较, 小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优, 模型预测相关系数为0.98, 预测均方根误差为0.181%。 实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息, 实现了光谱数据降维, 简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型, 提高了模型的预测能力。
光谱学 近红外 小波压缩 还原糖 马铃薯 Spectroscopy Near infrared Wavelet compression Reducing sugar Potato 
光谱学与光谱分析
2013, 33(12): 3216

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