上海市教育发展基金会晨光计划项目(09CG50) 作品数:7 被引量:54 H指数:5 相关作者: 管骁 刘静 金周筠 陈姿含 王立 更多>> 相关机构: 上海理工大学 上海海事大学 江南大学 更多>> 发文基金: 上海市教育发展基金会晨光计划项目 国家重点实验室开放基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 轻工技术与工程 理学 医药卫生 化学工程 更多>>
都市水供给安全远程监控与实时补偿系统的研究与开发 2011年 针对都市水供给在输送过程中会产生二次污染问题,进行了以下研究:利过传感器测定自来水中活性氯浓度;利过酸度计电路测定次氯酸浓度;利用温度传感器获取消毒液温度的数据。接着采用无线通讯模块实现数据的分析处理与信号的转换发送。根据中央接收系统接收的信号,由氯添加系统调整有效氯的添加比例,同时测试系统中简易的加液和紫外线消毒系统完成二次污染的实时控制。结合各个模块设计了系统软件,建立了系统测量模型。在实验室对系统软硬件进行现场模拟,结果表明测量精确度与系统对次氯酸浓度控制达到了设计要求。 李小俊 管骁 李海洲 竺思存关键词:水质安全 次氯酸 消毒 高活性燕麦蛋白源ACE抑制肽的制备、纯化及结构鉴定 被引量:16 2009年 利用胰蛋白酶水解燕麦蛋白制备了高血管紧张素转化酶(Angiotensin I-Converting Enzyme,ACE)抑制活性的燕麦蛋白酶解物,分别采用离子交换色谱、凝胶过滤色谱和反相高效液相色谱等分离手段从酶解物中分离出一种新的强活性ACE抑制肽,其IC50值为77.3μmol/L;通过基质辅助激光解析电离飞行时间串联质谱对其进行结构鉴定,其氨基酸序列为Glu-Gly-Gly-Tyr-Arg. 管骁 刘静 王立 姚惠源关键词:燕麦蛋白 ACE抑制肽 大豆膳食纤维对面团流变学特性及面制品品质影响的研究进展 被引量:8 2011年 随着人们对均衡膳食和高品质面制品需求的不断提高,通过添加大豆膳食纤维改良面团流变学特性,进而在一定程度上改良面制品品质成为新的研究热点。该文综述了近年来添加大豆膳食纤维改善面团流变学特性及面制品品质方面的研究进展。同时,归纳了大豆膳食纤维改善面团流变学特性及面制品品质的作用机理,为加工富含大豆膳食纤维的高品质面团及面制品提供参考。 陈姿含 管骁关键词:大豆膳食纤维 面团 流变学特性 面制品 食源性血管紧张素转化酶抑制肽的研究进展 被引量:11 2011年 食源性血管紧张素转化酶抑制肽是源于食物蛋白的生物活性小肽,它通过抑制生物体内ACE的活性而发挥出显著的降血压效果,并具有安全性高、无副作用、降压效果温和专一等优点,已成为目前国内外的研究热点。主要从食源性ACE抑制肽的降压机理、ACE抑制肽的定性/定量构效关系、肽的活性与降血压的关系等方面进行了详细综述和归纳。 管骁 彭剑秋 金周筠 沈宇关键词:食物蛋白 血管紧张素转化酶 降压效应 米糠蛋白提取中的关键影响因素及其优化 被引量:7 2012年 研究米糠蛋白制备过程中存在的提取率低、产品颜色深等问题。在单因素试验的基础上,采用中心组合试验设计与响应面分析方法对提取温度、pH值、液料比以及辅助剂用量4因素进行优化,建立响应值(包括蛋白提取率与提取液色泽)与各影响因素之间的回归方程,得出最优提取条件为提取温度40.8℃、液料比12:1(mL/g)、pH10.5、辅助剂用量0.5%,此条件下米糠蛋白理论提取率为60.4%,提取液色泽理论值(L值)56.7;验证实验表明蛋白提取率59.5%,提取液色泽L值58.1,证明优化结果是可靠的。 管骁 金周筠 金晶 黄成龙 金龙关键词:米糠蛋白 响应面法优化低温豆粕大豆分离蛋白提取工艺 被引量:8 2012年 采用响应面分析法(RSM)对低温豆粕大豆分离蛋白(soybean protein isolated,SPI)的碱提工艺进行优化。在单因素实验的基础上,选取了影响SPI提取率的4个关键因素(pH、温度、时间和液料比)进行四因素五水平的中心组合旋转实验设计(CCRD)。通过RSM建立了响应值(SPI提取率)与各影响因素之间的回归方程,并获得了SPI的最优提取条件:pH 8.5,提取温度55℃,提取时间42.8 min,料水比1∶9.7(g/mL),此条件下SPI提取率预测值为37.12%,与实验值(36.69%)的误差为1.16%。将一次碱提后残渣进行二次碱提,二次提取率为10.16%。2次碱提上清液等电点沉淀的蛋白沉淀率分别为84.03%和85.84%。 陈姿含 管骁 李景军关键词:大豆蛋白 响应面法 SVM方法在肉品新鲜度分类问题中的应用 被引量:4 2011年 对猪肉、牛肉、羊肉及虾等几种生鲜农产品进行了减压贮藏实验,通过检测各种样品不同保藏时间的挥发性盐基氮含量(TVB-N)、细菌总数、pH值及感官评分数据,以期实现对其新鲜度的准确分类。实验结果表明,任何单一理化或感官指标都难以获得理想的分类正确率。在此基础上,运用支持向量机(support vector machine,SVM)方法对以上数据进行合理的综合训练,并对参数进行优化,从而得到SVM神经网络模型,利用此模型进行肉品的新鲜度分类预测,可大大提高分类正确率。 刘静 管骁关键词:支持向量机 肉品新鲜度