谷氨酸棒杆菌发酵过程中亮氨酸浓度近红外模型的建立

目的:建立谷氨酸棒杆菌发酵过程中亮氨酸浓度近红外模型,为实现谷氨酸棒杆菌发酵生产亮氨酸的发酵过程自动化控制提供理论基础和实践依据。方法:首先在5 L发酵罐中进行亮氨酸发酵,每隔一段时间采集发酵液样品,用高效液相色谱精确分析各样品中的亮氨酸实际浓度,再利用近红外分析仪和相关软件,对各样品进行近红外光谱扫描分析,并通过近红外光谱分析软件进行数据处理,建立谷氨酸棒杆菌发酵过程中亮氨酸浓度的近红外预测模型,最后通过外部检验方法检验模型的准确性。结果:结合偏最小二乘法,在波长为9043.3~7489.1 cm-1、减去一条直线作为光谱预处理的条件下,获得谷氨酸棒杆菌发酵过程中亮氨酸浓度最优近红外预测模型。该模型交叉验证误差均方根(RMSECV)、决定系数(R2)以及剩余预测偏差(RPD)分别为1.29 g/L、0.977和4.55。结论:经过验证,该模型的准确性和可靠性较强,实际值与预测值之间的误差较小,能够较好地检测发酵过程中的亮氨酸浓度。     

近红外光谱法快速测定女贞子中特女贞苷的含量北大核心CSCD

应用近红外漫反射光谱法快速测定女贞子中特女贞苷的含量。运用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立不同产地女贞子中特女贞苷含量的定量校正模型。特女贞苷的定量校正模型内部交叉验证决定系数(R2)为0.98075,校正均方根偏差(RMSEC)为0.216,预测均方根偏差(RMSEP)为0.223,交互验证均方根偏差(RMSECV)为0.52276。该方法具有简便快速,准确无损,可用于女贞子中特女贞苷含量的快速测定。     

近红外光谱法快速测定女贞子中特女贞苷的含量

应用近红外漫反射光谱法快速测定女贞子中特女贞苷的含量。运用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS)建立不同产地女贞子中特女贞苷含量的定量校正模型。特女贞苷的定量校正模型内部交叉验证决定系数(R2)为0.98075,校正均方根偏差(RMSEC)为0.216,预测均方根偏差(RMSEP)为0.223,交互验证均方根偏差(RMSECV)为0.52276。该方法具有简便快速,准确无损,可用于女贞子中特女贞苷含量的快速测定。     

近红外光谱无损测定大豆种子生活力方法研究

：快速准确无损测定种子生活力是种质资源安全保存研究中的一项重要内容。采用傅立叶变换近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法,以保存不同年限的黄色大豆品种资源的种子为样品,建立其生活力的无破坏性测定数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行对比分析。结果表明：原始光谱在4000～10000nm全波段的模型预测精度较高。经Savitzky-Golay二介导数和标准化预处理后,生活力的PLS模型最好,校正集样品的相关系数为0.937,预测集样品的相关系数为0.902,RMSEC和RMSEP分别为2.190和2.684。可见模型预测的准确性接近常规发芽方法,能够满足种质资源快速、非破坏性活力检测的要求,为今后快速无损测定种子生活力提供了理论依据。     

近红外漫反射技术测定烤烟烟叶中的茄尼醇

为研究烟草茄尼醇的近红外光谱快速检测技术,采用偏最小二乘法(PLS),选择合适的预处理方法,建立了烤烟烟叶中茄尼醇的近红外光谱漫反射定量校正模型,模型交叉验证均方差RMSECV为0.108,外部验证的预测均方差RMSEP为0.0822,平均相对偏差为5.3%,说明模型可以对茄尼醇进行快速准确地预测。并通过有标转移法成功地将模型转移到其它仪器上,实现了烟草茄尼醇在不同实验室的快速检测。     

近红外光谱测定小麦粉常规营养成分的模型优化

目的：应用近红外光谱（NIR）结合偏最小二乘法（PLS）建立小麦粉常规营养成分蛋白质、水分和脂肪的含量预测模型,并选择最佳模型。方法：收集117份小麦粉样品的近红外光谱,化学法测定蛋白质、水分和脂肪的含量,利用主成分分析（PCA）随机分组,81份样品用于构建模型、36份样品用作验证模型的预测能力。探讨波长范围和光谱预处理方法对所建模型预测能力的影响。结果：3个营养成分预测能力最好的模型分别是：对于蛋白质,预处理采用矢量归一化（SNV）,波长选取7 505.9~5 446.2 cm-1和4 605.4~4 242.8 cm-1,预测模型的RPD值是7.02;对于水分,无预处理,波长选择全谱12 800~3 960 cm-1,模型的RPD值是6.83;对于脂肪,无预处理,波长在9 000~4 000 cm-1,模型的RPD值是5.06。结论：近红外光谱法可以实现对小麦粉常规营养成分的快速预测,通过选择波长范围和光谱预处理方法可以显著提高模型的预测能力。     

波长选择SCARS和偏最小二乘法建立香菇中多糖含量预测的近红外光谱模型

为实现香菇多糖含量的快速测定,利用近红外光谱漫反射技术采集了60个香菇粉末样本在12000~3800 cm-1范围内的光谱数据,利用紫外可见光谱法测定了香菇粉末样品的多糖含量。采用多种化学计量学方法,剔除掉四个异常样本后,考察了不同的光谱预处理方法以及波长选择对模型的影响,用留一交互检验法建立了偏最小二乘(PLS)模型,并用所建立的校正模型对独立预测集样本进行了预测。结果表明,当采用二阶导数及变量稳定性的竞争自适应加权抽样法(SCARS)选择的波长对光谱进行处理时,所建立的模型预测效果最佳,在隐变量数为10时,模型相关系数为0.9906,校正均方根误差(RMSEC)为0.0523 g/100 g,预测相关系数Rp=0.9781,预测均方根误差(RMSEP)=0.0577 g/100 g,该模型具有较好的预测能力,可用于香菇多糖含量的近红外光谱快速检测。     

小波分析在人血清中葡萄糖短波近红外定量中的应用

利用小波分析对13名志愿者18个血清样品的短波近红外光谱进行去噪预处理,以血糖仪测定的血糖为参考,采用间隔偏最小二乘法（iPLS）在700nm～1060nm短波近红外波段建立血糖浓度预测模型。由相关系数（R）和预测标准差（RMSEP）对预测模型的精确度进行了评价。预测模型的相关系数为0．9654,均方根预测误差为0．2435,并和采用傅立叶变换去噪方法及iPLS建模的结果进行了比较。结果表明：小波分析预处理数据的方法能更有效地扣除噪声干扰,使模型具有更强的抗干扰能力和更高的预测精度。     

基于HPLC和NIRS建立快速检测盾叶薯蓣中3种皂苷含量的方法

建立一种快速检测盾叶薯蓣中三角叶薯蓣皂苷、盾叶新苷和薯蓣皂苷含量的方法。本研究以全国8个产地的盾叶薯蓣药材为研究对象,首先,利用HPLC-ELSD建立同时测定盾叶薯蓣中三角叶薯蓣皂苷、盾叶新苷及薯蓣皂苷含量的方法,并对不同产地的盾叶薯蓣药材进行三种皂苷的含量测定;其次,扫描盾叶薯蓣药材样品的近红外光谱,分别将盾叶薯蓣药材校正集样品的三种皂苷含量作为参考值,结合其近红外光谱图,以内部交叉验证决定系数(R~2)、校正均方根偏差(RMSEC)、预测均方根偏差(RMSEP)及预测性能指数(PI)作为评价所建定量检测模型性能的指标,利用TQ8.0分析软件结合偏最小二乘法(PLS),通过光谱预处理方法筛选、建模波段及主成分数的确定分别建立盾叶薯蓣药材中三种皂苷含量的快速检测模型;最后,分别利用验证集样品对所建三种皂苷检测模型的预测准确性进行检验。盾叶薯蓣样品中三角叶薯蓣皂苷、盾叶新苷和薯蓣皂苷含量测定方法经考察符合定量分析的要求;盾叶薯蓣药材中三角叶薯蓣皂苷定量检测模型的R~2为0.981 17、RMSEC为0.086 3、RMSEP为0.063 8、PI为90.5;盾叶新苷定量检测模型的R~2为0.982 64、RMSEC为0.042 0、RMSEP为0.027 4、PI为91.1;薯蓣皂苷定量检测模型的R~2为0.943 64、RMSEC为0.009 90、RMSEP为0.005 41、PI为85.8;经统计学检验,三个模型对三种皂苷的预测值与实测值之间无显著性差异。该方法可以相对快速、准确测定盾叶薯蓣中三角叶薯蓣皂苷、盾叶新苷及薯蓣皂苷的含量,为盾叶薯蓣药材质量的快速评价提供依据。     

NIRS快速测定河南产不同加工方法野菊花中木犀草素的含量

本文利用近红外光谱技术(NIRS)快速测定河南产不同加工方法野菊花药材中木犀草素的含量。采用3种加工方法(直接晒干、蒸后晒干和炒后晒干)对河南新郑、三门峡和信阳三个不同产地的野菊花药材进行炮制加工,采用高效液相色谱法(HPLC)测定野菊花药材中木犀草素的含量,采集野菊花药材的NIRS图谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立河南不同产区不同加工方法野菊花药材中木犀草素的定量分析模型。结果表明所建立的木犀草素定量分析模型的内部交叉验证相关系数(R2)、校正均方差(RMSEC)、预测均方差(RMSEP)分别为0.94525、0.0142、0.0428;验证集样品的木犀草素含量近红外预测值的平均相对偏差为2.95%,预测性能良好。该方法测定高效、快捷、准确度高,可用于河南产不同加工方法的野菊花药材中木犀草素含量的快速测定。