简介：大豆秸秆是木聚糖含量较高的一种农业纤维废弃物,采用碱法考察了不同前处理条件（包括预煮温度,氢氧化钠浓度,料液比和浸提时间等）对大豆秸秆中不溶性木聚糖的提取率的影响。正交实验结果表明：当预煮温度80℃,碱液浓度15%,料液比1∶20,浸提时间4h时,大豆秸杆中不溶性木聚糖的提取率最高,为34.3%。低聚木糖是一种重要的功能性低聚糖,嗜热踝节菌木聚糖酶为低聚木糖水解用酶,通过单因素实验探究了在嗜热踝节菌木聚糖酶的催化作用下,大豆秸秆木聚糖水解的最佳条件,大豆秸秆在此方面研究尚属空白。实验结果显示：底物浓度为1.0%,酶添加量为30U/mL,温度设定为60℃,水解时间为240min的条件下低聚木糖的得率最高,为24.2%,在工业上具有较高的应用价值。

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。