不同储藏温度对临泽鲜枣采后生理的影响

以临泽鲜枣为试验材料,研究了不同的储藏温度对临泽鲜枣采后生理的影响。设置(5±0.5)℃、(10±0.5)℃、和室温(20±2)℃3个不同的储藏温度,测定枣果储藏期间的呼吸强度、失重率、果肉硬度、可溶性固形物(TSS)、可滴定酸(TA)及Vc等各项生理生化和品质指标。结果表明:临泽鲜枣储藏期间具有明显的呼吸高峰,属于呼吸跃变型果实;(5±0.5)℃储藏与(10±0.5)℃和室温相比,能较好保持临泽鲜枣果实TSS、TA及Vc的含量,明显抑制果实储藏过程中硬度的下降,失重率和呼吸强度的增加,并推迟呼吸高峰的出现,表现出较好的储藏效果。本试验条件下临泽鲜枣较适宜的储藏温度为(5±0.5)℃。     

高CO_2气调贮藏对稻谷食味品质的影响

以2014年收获晋祠水稻为试材,研究在气体浓度为8%O2+20%CO2、8%O2+30%CO2、8%O2+50%CO2、8%O2+80%,环境温度15℃下,贮藏5个月的稻谷食味品质及其相关理化指标动态变化。结果表明:(1)高浓度CO2气调贮藏能延缓稻谷含水量下降,贮藏5个月后各处理样品含水量均未低于14%,保证了稻谷的新鲜程度和食味品质;(2)在80%CO2气调储藏条件下,稻谷陈化度最低,能较大程度抑制不溶性直链淀粉含量和脂肪酸的上升趋势,利于保持稻谷最佳的食味品质;(3)低温15℃下稻谷贮藏5个月后,采用80%CO2气调贮藏条件下的稻谷食味品质最佳,炊制后的米饭加热吸水率3.38m L/g,米汤可溶性固形物含量2.16mg/m L,碘蓝值0.286/660nm OD、p H值6.88、米饭黏度/硬度(V/H)0.54。     

苹果杂交后代果实经济性状遗传规律分析

通过对8个杂交组合、644株苹果杂种实生苗果实性状的调查,分析了果实大小、果实形状、可溶性固形物含量、综合品质等主要经济性状的遗传规律.     

枣的贮藏保鲜技术

枣的营养价值高,是果品中的"补品王".鲜枣中的环磷酸腺苷含量高,其具有增强心肌收缩力、扩张冠状血管、抑制血小板聚集及抗肿瘤的作用.目前,鲜枣已成为筛选抗肿瘤药物的原料之一,但在一般条件下,枣果采后只有几天处于新鲜状态,不久就会变质腐烂,生产上多是以干枣保存.为此,鲜枣的贮藏保鲜技术显得十分重要.     

鲜枣烘干技术研究

传统小枣干果为自然晾晒,受自然条件制约,常造成枣果霉烂变质,同时因晾晒时间长,使枣果中的营养物质受到破坏,降低了枣果品质,既费工又费时。近几年,受恶劣气候的影响,小枣采收后在自然晾晒过程中,枣果大量霉烂,较轻年份烂果率达到30%,严重年份达到70%以上。     

西瓜新品种华太703的选育与评价

根据西瓜育种发展趋势,以选育优质抗病西瓜为目的,通过亲本选育、组合选配的方法,选育出西瓜新品种华太703。该品种全生育期92 d,果实发育期32 d,果实高圆形;果皮绿色底覆深绿色锐齿条纹,果皮厚0.5 cm;果皮硬,耐贮运,货架期长;瓤鲜红、肉质沙脆且致密,商品性优;果肉中心可溶性固形物含量在12.0%～13.1%,果肉边缘可溶性固形物含量9.5%左右;易坐果,植株综合性状优良;抗蔓枯病、炭疽病和病毒病;单瓜质量2～4 kg,产量61 875 kg/hm²。华太703品种具有一定的推广价值。详细介绍了华太703的培育过程及栽培技术要点。     

即食花蛤贮藏前后主要营养成分及氨基酸的比较

本文对即食花蛤贮藏前后的营养成分进行了测定,包括水分、粗脂肪、粗蛋白、灰分和游离氨基酸。试验结果表明:90d的贮藏降低了水分、粗蛋白和游离氨基酸的含量,粗脂肪和灰分的含量在贮藏前后无显著差异(p>0.05)。即食花蛤中粗蛋白、必需氨基酸和半必需氨基酸含量的降低表明其营养价值在贮藏后期降低,呈味氨基酸含量的降低引起了其在贮藏后期鲜味的下降和口感的降低。     

光纤光谱技术对猕猴桃品质及成熟度的无损检测

猕猴桃可溶性固形物含量(SSC)和硬度是评价其品质的关键参数,同时也是判别其成熟度的重要指标。为探究基于光纤光谱技术预测猕猴桃SSC、硬度和成熟度的可行性并寻求最佳预测模型。首先,采用光纤光谱(200～1 000nm)采集系统获取不同成熟期"贵长"猕猴桃的反射光谱,并测定SSC和硬度的参考值。接着,基于全光谱和参考值构建偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)预测模型。然后,应用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)选取特征波长,构建简化的多元线性回归(MLR)和误差反向传播(BP)网络预测模型。最后,通过偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和简化的K近邻(SKNN)算法,构建预测猕猴桃成熟度检测模型。结果表明:CARS-BP模型对SSC的预测性能最优,其预测集决定系数R_P~2=0.90,预测集均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别为0.64和3.22;CARS-MLR对硬度的预测性能相对最优,其R_P~2=0.83,RMSEP和RPD分别为1.67和2.47;PLS-DA模型对猕猴桃成熟度的检测性能最优,其正确识别率高达100%。该研究为水果品质和成熟度的无损检测提供重要指导。     

微型近红外光谱仪检测水果可溶性固形物

以滨松公司生产的C11708MA微型光谱仪为基础,在自行搭建的两套光谱采集平台上检测水蜜桃、梨子的可溶性固形物含量。采用了多种光谱预处理方法,结合PLS和LS-SVM建立水蜜桃、梨子可溶性固形物模型。实验结果表明,水蜜桃光谱经过标准化预处理,建立的LS-SVM模型效果最好,校正相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.8902和0.7703。梨子光谱经过CARS筛选得到46个变量,建立的PLS模型效果最好,Rp和RMSEP分别为0.7597和0.5783。验证了该光谱仪在水果可溶性固形物含量检测方面的应用的可行性,为进一步构建便携式水果可溶性固形物检测设备奠定了基础。     

基于最小二乘支持向量机的辣椒可溶性固形物和维生素C含量近红外光谱检测

应用傅里叶变换近红外光谱技术实现了鲜辣椒中可溶性固形物(SSC)和维生素C(Vc)含量的快速无损检测。分别采用7种预处理方法对原始光谱进行处理后,建立了SSC和Vc预测的偏最小二乘法(PLS)模型。将利用最小二乘法(PLS)提取的主成分(PC)和蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)提取的有效波长作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,分别建立了PC-LS-SVM和MC-UVE-LS-SVM模型,并与MC-UVE-PLS模型进行了比较。采用优化后的模型对27个预测集未知样品进行了预测。结果表明,对鲜辣椒中SSC含量预测最优的为MC-UVE-PLS模型,其预测集相关系数(rp)为0.971,预测集均方根误差(RMSEP)为0.382°Brix;对鲜辣椒中Vc含量预测最优的为MCUVE-LS-SVM模型,其rp为0.899,RMSEP为21.022mg/100g。研究结果表明:鲜辣椒中SSC和Vc的含量与近红外光谱具有显著的相关性。