科研产出
烘焙程度对小粒咖啡5-羟甲基糠醛生成的影响
《中国食品学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：基于液液-分散固相萃取净化和高效液相色谱仪建立烘焙咖啡中5-羟甲基糠醛定量测定方法.采用1%乙酸-乙腈溶液作为提取溶剂,3.0 g氯化钠+1.0 g乙酸钠为盐析剂,50 mg C18粉+20 mg N-丙基乙二胺+200 mg无水硫镁酸为分散固相萃取净化剂.以Shiseido CAPCELL PAK MG C18色谱柱(150 mm×4.6 mm i.d.,5.0μm)为分析柱,实现5-HMF的分离,以甲醇-水溶液为流动相进行梯度洗脱.在优化条件下,5-HMF在0.5~50.0 mg/L线性范围内线性良好,相关系数为0.9991,检出限为0.01 mg/kg,定量限为0.03 mg/kg,在3个加标水平下,5-HMF的加标回收率为85.50%~105.5%,相对标准偏差为4.28%~7.59%(n=5).采用本方法测定了烘焙小粒咖啡中5-HMF含量.结果表明:烘焙温度、烘焙时间和烘焙程度,对小粒咖啡中5-羟甲基糠醛含量影响非常明显.
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水位波动和氮浓度变化对氮转化功能基因丰度的影响
《中国环境科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为探索浅层地下水氮浓度及水位波动对土壤剖面中氮转化功能基因丰度的影响,以洱海近岸农田原状土壤剖面为对象,研究了模拟常规氮浓度的浅层地下水进行水位波动(SND)和持续淹水(SNF),以及无氮浓度的浅层地下水位波动(0ND)后土壤剖面氮浓度和氮转化功能基因丰度的变化,探讨了土壤因子与功能基因丰度的关系.结果表明:SNF、SND和0ND处理较试验前土壤剖面中溶解性总氮(TDN)浓度分别降低了 44%、21%和30%,NO3--N浓度分别降低了 55%、28%和38%.同时,0ND和SNF处理较SND处理土壤剖面中反硝化功能基因丰度分别降低20%和1%,厌氧氨氧化功能基因丰度则分别增加68%和7%,硝化功能基因丰度分别降低34%和增加23%,土壤含水率(MC)、NH4+-N、NO3--N和 TDN均为功能基因丰度变化的重要驱动因子.土壤剖面持续淹水会显著降低溶解性氮浓度,浅层地下水波动及水中氮浓度引起的土壤剖面干湿交替和氮浓度变化是氮转化功能基因丰度变化的主要驱动力.
关键词： 氮转化功能基因 土壤剖面 干湿交替 浅层地下水位波动
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基于偏最小二乘法判别分析与随机森林算法的牛肝菌种类鉴别
《光谱学与光谱分析 》 2022 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：牛肝菌作为一种著名的野生食用菌,具有较高的食用价值和经济价值.牛肝菌种类繁多,不易区分,建立一种有效、快速、可信的种类鉴别技术,可为牛肝菌提高品质提供一种方法.本研究采集云南不同地区7种野生牛肝菌共计683株,获取样品中红外光谱和紫外光谱,分析不同种类牛肝菌平均光谱图特征.基于多种预处理组合(SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG,MSC+2D)的单一光谱数据结合两种特征值提取法(PCA,LVs)构建了偏最小二乘法判别分析与随机森林算法并结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,有一定的创新性.结果表明:(1)中红外光谱和紫外光谱的不同种类牛肝菌平均光谱吸收峰差异较小,吸光度具有细微差异.(2)合适的预处理可提高光谱数据信息,偏最小二乘法判别分析和随机森林算法模型的中红外光谱数据和紫外光谱数据最佳预处理组合为2D+MSC+SNV,SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG.(3)单一光谱模型中,中红外光谱模型优于紫外光谱模型,中红外光谱最佳预处理组合2D+MSC+SNV的偏最小二乘法判别分析模型正确率训练集99.78%,验证集99.12%;随机森林模型正确率训练集93.20%,验证集99%.(4)数据融合策略提高了分类正确率,低级融合的偏最小二乘法判别分析模型训练集和验证集正确率为100%,99.12%.随机森林模型训练集和验证集正确率为92.32%,99.14%.(5)随机森林算法中级数据融合Latent variable(LVs)正确率为训练集92.76%,验证集96.04%;中级数据融合Principal components analysis(CPA)正确率为训练集97.15%,验证集100%.(6)偏最小二乘法判别分析中级数据融合(LVs)正确率为训练集100%,验证集99.56%;中级数据融合(CPA)训练集和验证集正确率均能达到100%.基于偏最小二乘法判别分析和随机森林算法结合数据融合策略对牛肝菌进行种类鉴别,鉴别效果理想.偏最小二乘法判别分析中级数据融合(CPA)可作为一种低成本高效率的牛肝菌种类鉴别技术.
关键词： 牛肝菌;中红外光谱;紫外光谱;偏最小二乘法判别分析;随机森林;数据融合
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云南温光敏两系杂交小麦研究进展与思考
《科学通报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：1992年,湖南农业大学和重庆市农业科学院分别育成小麦光温敏核不育系ES系列和温光敏核不育系C49S系列,为中国小麦杂种优势利用开辟了一条新途径.同年云南省引进ES和C49S进行育性鉴定,筛选出的重庆温光敏不育系C49S-87在云南3个生态区有15~20d的不育期,利用该不育系育成的杂交小麦品种云杂3号于2002年通过云南省审定并实现了较大面积的生产应用.2001年,利用C49S-87育成不育期更长、育性更稳定、异交结实性更好的不育系K78S,以之组配的云杂5号和云杂6号分别于2004、2005年通过云南省审定.借助云南小麦生长期间多风、少雨的有利条件和K78S的优良异交结实习性,研究建立了父、母本带状种植机械化高效制种技术,制种产量可达到4500 kg/ha以上,促进了杂交小麦品种在云南的推广应用.同时还研发了基于小麦玉米杂交的小麦双单倍体技术用于加速不育系、恢复系创制以及亲本提纯.2005年之后,受配合力优良的实用型不育系少、恢复系育种体系不完善、不育系和恢复系的条锈病抗性丧失等因素影响,云南省在强优势杂交小麦品种选育上进展甚微.本文总结了温光敏两系杂交小麦在云南研究30年的成功经验,并对存在的问题及其对策进行了探讨,以期为今后的杂交小麦育种提供参考.
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澜沧江水系氮磷污染及硝酸盐来源解析
《环境科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：有效控制氮磷输入是水质持续改善的关键因素.为识别澜沧江水系水体中氮磷浓度、氮污染物来源及其空间分布特征,在澜沧江流域开展了干流和支流水样的采集,分析流域不同区域水体氮磷浓度,并利用氮氧同位素技术结合稳定同位素SIAR模型,解析了水系不同区域氮素来源及其贡献率.结果表明:①澜沧江水系氮浓度偏低,ρ(TN)分布在0.34~4.18 mg·L-1之间,从上游至下游有升高趋势;ρ(TP)分布在0.11~2.34 mg·L-1之间.②澜沧江水系的δ15N-NO3-和δ18O-NO3-值分别分布在-5‰~5‰和-16‰~16‰之间,主要落在降雨及肥料和土壤氮范围内,主要存在硝化作用.③澜沧江干流中土壤氮和化学肥料的贡献率分别为37.67%~42.41%和34.22%~38.56%,粪便和生活污水占15.01%~20.79%,大气沉降仅占4.49%~7.32%.中游支流和下游支流中土壤氮的贡献明显高于化学肥料,土壤氮的贡献率达53.97%~61.57%,化学肥料占33.37%~38.30%,而大气沉降、粪便和生活污水的贡献率较低.研究分析了澜沧江水系上、中和下游干流和支流的氮素来源,为该区域的水质管理和污染源治理提供了依据.
关键词： 澜沧江流域 NO3--N 氮同位素 氧同位素 来源解析
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咖啡豆烘焙过程中油脂脂肪酸组成、挥发性风味及活性成分的演变规律
《食品科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：以云南小粒种咖啡豆为试材,系统研究烘焙过程中咖啡油脂理化性质、脂肪酸组成、挥发性成分及活性成分的变化规律.结果表明:随着烘焙度加深,油脂色泽加深;酸价呈增加的趋势,由1.60 mg/g增至3.75 mg/g;碘值反之,由142.04 g/100 g降至83.12 mg/100 g;茴香胺值先增大后减少,其值在3.40~16.26之间;皂化值略有降低,但无显著差异;共鉴定出11种脂肪酸,主要为亚油酸相对含量在43.06%~64.39%之间,其次为硬脂酸和棕榈酸相对含量在12.67%~27.55%之间,油酸相对含量为9.03%~17.20%;脂肪酸组成影响不明显,但各脂肪酸的含量存在一定差异;利用气相色谱-质谱从极浅度到法式重度的咖啡油脂样品中分别检出25、33、36、53、54、59、64种和58种挥发性成分,主要成分有呋喃类化合物、吡嗪类化合物、酮类化合物、吡咯类化合物等,其种类和含量均呈减小趋势;活性成分中咖啡豆醇、α-生育酚、γ-生育酚、δ-生育酚含量均减少;而总酚含量不断增加,由7.75 mg/100 g升至15.96 mg/100 g.本研究结果可为咖啡精深加工及资源高值化利用提供理论依据和技术支撑.
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高原湖泊周边浅层地下水:磷素时空分布及驱动因素
《环境科学 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：高原湖泊周边农田磷肥的大量施用和城镇村落的聚集造成了土壤剖面磷素不断累积和含磷污染物的大量排放,加剧了湖泊周边浅层地下水的磷污染,磷随湖泊周边区域浅层地下径流入湖也影响着高原湖泊的水质安全.2019~2021年雨季和旱季,通过对云南8个湖泊周边农田和居民区水井进行监测,分析了 452个浅层地下水样中磷浓度的时空差异及驱动因素.结果表明,季节变化和土地利用影响了浅层地下水中磷浓度及其组成,表现为雨季浅层地下水中磷浓度大于旱季,农田大于居民区;溶解性总磷(DTP)是总磷(TP)的主要形态,占75%~81%,溶解性无机磷(DIP)是DTP的主要形态,占74%~80%.8个湖泊周边近30%的样本TP浓度已超过地表水Ⅲ水标准(GB 3838),其中,洱海(52%)、杞麓湖(45%)、星云湖(42%)和滇池(29%)湖泊周边地下水磷的超标率远高于阳宗海(16%)、抚仙湖(13%)、程海(6%)和异龙湖(5%).影响浅层地下水磷浓度的关键因子是土壤剖面中水溶性磷(WEP)、含水率(MWC)、土壤有机质(SOM)、总氮(TN)、pH和浅层地下水中pH、水位(P<0.05).土壤WEP、SOM、TN、MWC和地下水中pH的增加显著增加了浅层地下水中DIP和DTP浓度,而地下水位的降低显著减少了地下水中DTP和DIP的浓度.
关键词： 浅层地下水 磷(P) 时空分布 高原湖泊 驱动因素
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ATR-FTIR和UV-Vis结合数据融合策略鉴别滇黄精产地
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：黄精药材品质优劣与基原植物产地环境因子密切相关,建立简单、快速且能够准确鉴别药材产地的方法对保证其质量可控及用药安全具有重要的理论意义和应用前景。研究中以云南、四川和广西9个产地的133份滇黄精Polygonatum20kingianumcoll.et20Hemsl根茎为试验材料,采集衰减全反射-傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）和紫外-可见光光谱（UV-Vis）数据预处理后分别建立单一光谱随机森林（Random20forest,RF）模型;将ATR-FTIR与UV-Vis数据直接串联完成低级融合,提取两种光谱的主成分数（PCs）和潜在变量（LVs）以实现中级（中级融合PCs和中级融合LVs）和高级数据融合（高级融合PCs和高级融合LVs）,基于不同数据融合策略分别建立RF模型;比较不同模型的正确率（ACC）、灵敏度（SEN）和特异性（SPE）,筛选产地鉴别最佳模型。结果显示,不同产地滇黄精ATR-FTIR和UV-Vis峰型相似,吸光度略有差异,ATRFTIR显示14个共有峰,与糖类、甾体皂苷、黄酮类和生物碱类物质有关,其UV-Vis共有峰主要位于272及327nm处,与黄酮类物质有关;ATR-FTIR、UV-Vis和低级融合的RF模型,训练集和预测集ACC分别为（76.34%,95.00%）,（80.65%,95.00%）和（83.87%,100.00%）,但SEN和SPE值较低,故不宜采用;中级融合PCs和中级融合LVs的RF模型的SEN和SPE分别为大于0.91和0.98,训练集ACC分别为91.40%和97.85%,预测集ACC均为97.50%;高级融合PCs和高级融合LVs的RF训练集ACC分别为77.42%和97.85%,预测集ACC均为95.00%,高级融合PCs的RF模型鉴别效果较差,高级融合LVs的RF模型存在过拟合现象;模型鉴别能力为中级融合LVs>中级融合PCs>低级融合>20UV-Vis>ATR-FTIR>高级融合PCs;提取LVs对产地鉴别的方法优于PCs;中级融合LVs建立的RF模型鉴别ACC最高,SEN和SPE大于0.98,模型性能最佳。该方法可为黄精药用资源的科学评价提供理论依据和技术支撑。
关键词： 滇黄精 产地鉴别 数据融合 数据衰减全反射-傅里叶变换红外光谱 紫外-可见吸收光谱（UV-Vis）
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铜、碘掺杂碳点过氧化物模拟酶比色探针检测茶叶中痕量Pb(II)
《食品科学 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：基于Pb(II)对铜、碘掺杂碳点模拟酶的活性调节,建立简单、灵敏测定茶叶中Pb(II)的比色探针新方法。铜、碘掺杂碳点的动力学分析结果表明:其模拟酶催化参数符合典型的米氏方程模型。Pb(II)吸附于铜、碘掺杂碳点表面后,可促进底物3,3’,5,5’-四甲基联苯胺(3,3’,5,5’-tetramethylbenzidine,TMB)的氧化。Pb(II)在0.27～27.02 mg/L范围内呈良好的线性关系。将该方法用于Pb(II)含量的测定,其检出限可达到34.3μg/L,实际茶叶样品的加标回收率在92.41%～101.85%范围内,满足GB 5009.12—2017《食品中铅的测定》中的检测要求。该方法具有简便、稳定、特异性强等特点,其检出限也低于国家规定的食品中Pb(II)含量限值。
关键词： 铅 铜、碘掺杂碳点 过氧化物模拟酶 比色探针 茶叶
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不同深度基质含水率变化规律与预测模型研究
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为探明不同深度的基质含水率变化规律,使用干燥法分别对多个EC-5型传感器进行校准,并将4个传感器分别放置垂向距滴头5、10、15、20 cm 4个不同深度处,测量不同滴头流量及滴灌量条件下垂向基质含水率的变化,建立了不同深度基质含水率预测模型。试验结果表明,在滴灌开始后第1层（距滴头5 cm处）基质含水率最先上升并迅速达到较高水平,滴灌停止后水分将快速扩散至更深基质层,其含水率可提升至根系易利用水平（25.3%及以上）,水分快速运移时间持续1 h左右,随着初始基质含水率的降低,在相同滴头流量及灌溉量条件下,水分在垂直方向的运移程度更深,将第1层基质初始含水率、滴灌时间、预测时间、预测层高度差、滴头流量作为输入,利用遗传算法优化的BP神经网络算法与随机森林回归算法（RFR）,建立滴灌下基质不同深度含水率预测模型。将试验所预测的滴灌后基质含水率与实际测量的不同深度基质含水率进行对比分析,并对不同预测深度的预测结果进行误差分析,结果表明GA-BP预测模型及RFR预测模型的R2分别为0.866 4、0.946 5,即RFR算法建立的预测模型更加精确,并且预测深度越接近于第1层基质预测结果越准确。
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