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关键词： 南瓜籽多糖   分离纯化   酶活力   3T3-L1脂肪细胞   降血糖   作用机制  

摘要： 南瓜籽提油后会产生大量废弃饼粕，而多糖是南瓜籽粕主要活性成分之一，为减少资源浪费并充分利用其价值，该研究以提油后的南瓜籽粕为原料，经连续相变萃取装置大批量提取南瓜籽粗多糖后，采用95%乙醇醇沉、Sevage法与酶法相结合除蛋白、DEAE-52和Experdex-75柱进行分离纯化，最后结合体外酶活抑制实验和3T3-L1脂肪细胞实验探究与比较各组分的降血糖活性，并初步探索其降糖机制。研究发现，南瓜籽多糖纯化后得到5种多糖组分（PSP、PSP-1、PSP-1-1、PSP-1-2、PSP-1-3），其中PSP-1-1、PSP-1-2、PSP-1-3的单糖组成及摩尔比有一定差异。体外α-淀粉酶和α-葡萄糖苷酶抑制实验表明，效果最佳的PSP-1-1组分的IC50值分别为0.88mg/mL和3.92mg/mL。细胞实验则表明，PSP-1-1显著提高细胞摄取葡萄糖能力，同时极显著提高高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）含量至257%，而甘油三酯（TG）、总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）含量分别降低了48.65%、55.43%、50%，说明其能通过改善糖脂代谢来缓解细胞的胰岛素抵抗。并猜测其降血糖机制为PSP-1-1通过促进胰岛素受体底物（IRS-1）/磷脂酰肌醇3激酶（PI3K）/蛋白激酶B（PKB，也称AKT）通路中基因的表达，恢复细胞正常代谢，达到降血糖效果。该研究提高了南瓜籽副产物的综合利用价值，为开发毒副作用低的降糖功能食品提供了理论支撑。

关键词： 燕麦分离蛋白   Pickering乳液   乳化特性   流变特性   体外消化  

摘要： pH通常会影响蛋白颗粒的结构及理化性质，从而影响以其为乳化剂制备的Pickering乳液的性质。本文着重探究了燕麦分离蛋白（OPI）在不同pH（3、5、7、9和11）下的微观结构、Zeta电位和蛋白质亚基等特性，以及不同pH下以OPI作乳化剂的Pickering乳液（固定油水比为3:7时）的乳化特性、氧化稳定性和体外消化特性等。随着OPI悬浊液pH的升高，蛋白粒径先增大后减小，最小约0.27 μm。蛋白溶解度和Zeta电位绝对值先降低后升高，溶解度最高约12.96%，Zeta电位值最大约-38.01 mV。OPI悬浊液在pH为5时因靠近等电点而不稳定，制备的乳液短时间内出现分层。体系pH为3、9和11时，乳液粒径较小，乳化活性较高，流动性较强，并且显示更多的纤维结构。其中，pH为11时乳液液滴最小，约0.93 μm，Zeta电位值约-62.69 mV，EAI约38.70 m2/g，脂质氧化较慢，乳液较稳定，且游离脂肪酸最终释放率高达70.27%。结果表明，OPI在pH为3、9和11时都可以制备较稳定的Pickering乳液。这将有助于拓宽OPI的应用范围，并为OPI稳定的Pickering乳液提供一定理论基础。

关键词： 黑茶   分离鉴定   固态发酵   苦荞   冠突散囊菌   营养成分   功能成分  

摘要： 从8种市售黑茶中分离和鉴定冠突散囊菌，并固态发酵苦荞籽粒。测定发酵前后的营养物质总淀粉、可溶性蛋白、脂肪、还原糖，以及功能成分总黄酮和总多酚的含量，并分析两种重要生物转化酶（苯丙氨酸解氨酶和多酚氧化酶）的活性以及与营养功能成分间的关系，以比较不同冠突散囊菌对苦荞营养功能成分的转化作用。结果表明，分离菌中7株为冠突散囊菌，1株为谢瓦氏曲霉；经冠突散囊菌发酵后，苦荞籽粒营养物质中的总淀粉、可溶性蛋白和脂肪含量皆显著低于发酵前，而多糖以及功能成分总黄酮和总多酚的含量多数显著高于发酵前；总黄酮含量较高的为LB和YZ菌株，总多酚含量较高的为JW和YZ菌株。相关性分析显示，发酵苦荞的总黄酮、总多酚分别与苯丙氨酸解氨酶、多酚氧化酶活性呈显著正相关，而还原糖和总淀粉呈显著负相关，提示发酵苦荞营养物质的变化与冠突散囊菌的生物转化过程密切相关。本研究为基于益生菌发酵工艺开发新型苦荞产品提供了理论依据。

关键词： 肺炎克雷伯氏菌   苏打盐碱地   全基因组测序   耐盐碱基因  

摘要： 【背景】近年来，大庆地区土壤盐碱化问题日渐严峻，严重威胁作物生长。盐碱土中存在的耐盐碱促生菌可缓解盐碱环境对作物的胁迫。【目的】从水稻根际土壤中获取耐苏打盐碱的促生菌资源以提高水稻对盐碱环境的抗性，促进水稻生长。【方法】利用改良后的培养基筛选获得耐盐碱细菌，利用功能培养基测定其促生能力；通过16S rRNA基因序列分析鉴定菌株，并结合全基因组分析菌株基因组信息。【结果】筛选得到菌株NP36，鉴定结果为肺炎克雷伯氏菌（Klebsiella pneumoniae），其在pH 3.0-11.0及苏打盐80-200 mmol/L的LB培养基中均可生长。菌株NP36具有产吲哚乙酸（indole-3-acetic acid， IAA）能力，其量可达（87.27±0.11） mg/L；具有溶无机磷能力，最大有效磷增量为（93.22±1.94） mg/L。与无菌水浸种处理相比，1.0×107CFU/mL菌悬液浸种显著促进水稻胚根和侧根的生长。通过全基因组测序分析发现，菌株NP36具有合成有机酸和运输磷酸盐的基因。此外，在菌株NP36基因组中还发现氨基酸合成和K+转运的相关基因，分析菌株NP36通过细胞氧化还原反应和维持渗透压来抵抗盐碱胁迫。【结论】本研究验证了菌株NP36对水稻的促生能力，并在基因组水平分析菌株NP36解磷和耐盐碱的机制，为开发耐盐碱促生菌生物肥料提供理论依据和菌种资源。

关键词： 安全判定准则   回追碰撞不等式   多体分离   前向抛罩   安全边界  

摘要： 多体分离安全边界研究是为了寻找合适的安全设计准则或系统分析方法，为相关专业设计提供参考，以求对安全分离设计提供优化的依据以及解决方案。针对高马赫数前向抛罩分离安全边界展开研究，提出典型保护罩与弹体前向分离安全边界判定准则和保护罩体回追碰撞不等式。安全边界判定准则用于保护罩轴推分离阶段的安全性研究，也可以为分离方案设计、发动机选型等提供依据。回追碰撞不等式建立起自由运动初始时刻运动参数和保护罩运动加速度之间的联系，为预测保护罩后期运动的规律提供了参考。利用安全边界判定准则和回追碰撞不等式可以根据初始状态对保护罩分离过程的安全性进行判别，为分离设计相关专业提供参考。

关键词： 声操控   稳定性   变幅杆   有限元  

摘要： 声操控技术可以对高温熔融物进行非接触式的悬浮与检测。通常要求悬浮节点尽量远离换能器，以便留出空间安装各类检测设备。该文针对上述需求，为了解决对换能器距离增加且调节范围受限导致悬浮能力下降的问题，提出了一种仅通过改良变幅杆几何外形即可提高换能器远距离悬浮性能的优化策略。该文利用有限元方法对不同参数组合的变幅杆进行振动模态仿真，得到了组合中最优的变幅杆几何设计，并通过对数值结果的进一步地分析，解释了参数影响变幅杆优化的机理。

关键词： 运动神经信息传导系统   有色噪声   伽辽金谱方法   稳定性分析   数值模拟  

摘要： 运动神经系统是一个小型但复杂的综合系统,运动神经系统信息传导过程常常受到外界环境变化、细胞内部生化反应随机性、离子通道开关随机性等产生噪声的影响.研究有色噪声对神经系统信息传导过程的影响,对于深入理解神经元的信息处理机制具有重要意义.本文对有色噪声干扰下的随机FitzHugh-Nagumo神经系统信息传导模型,提出了全离散伽辽金谱方法,分析了该算法数值解的稳定性.通过数值实验,模拟了随机FitzHugh-Nagumo神经系统在单个有色噪声样本干扰下的信息传导过程以及在多个有色噪声大样本平均意义下的信息传导过程,并与无噪声干扰的确定性神经信息传导过程作比较,分析了有色噪声对神经系统信息传导的影响,有助于解释复杂运动神经系统在噪声影响下信息传导的动力学行为.

关键词： 表面组装生产   智能故障诊断   知识图谱   故障实体抽取  

摘要： 针对表面组装生产工艺复杂,生产过程易出现设备故障和工艺缺陷的特点,本文设计了一种基于故障知识图谱的面向表面组装生产的智能故障诊断模型.同时针对知识图谱构建过程的关键技术——故障实体抽取进行研究,设计并实现了一种基于BERT-Residual-BiLSTM-CRF的面向表面组装生产故障日志的故障实体抽取模型.首先根据SMT故障日志文本构建故障实体抽取模型的训练、测试数据集,其次采用TensorFlow框架搭建SMT故障实体抽取模型,最后利用训练好的模型进行对照试验.结果表明,所设计的故障实体抽取模型的故障实体识别精确率、召回率和F值平均值较基础模型BERT-BiLSTM-CRF分别提高了约0.26、0.28和0.24.

关键词： 电动汽车   智能驾驶员模型   驾驶风格识别   能源效率   模型预测控制  

摘要： 研究显示融合运行车辆未来动力需求预测信息的动力系统优化控制策略能够显著提高能源效率.另一方面,智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model, IDM)提供了一种利用车联网技术所提供的信息定量地估计车辆运行状态的算法.本文通过融合驾驶风格识别提出了一种改进的IDM以实现更高精度的前车运行状态预测.在此基础上,提出了基于模型预测控制的电动汽车能源效率优化控制的数学描述.将能耗作为优化指标,而为了进一步扩大车辆能耗效率的优化空间,本文利用松弛处理方法,提出了改进的基于固定车头时距的跟车模型作为约束条件,从而保证了运行车辆节能与安全的前提下,进一步提升了道路的通行效率.最后,利用多模态交通场景模拟软件SUMO以及Matlab仿真软件构建了仿真实验平台.通过与采用IDM实现跟车控制的基准策略对比,仿真实验结果显示本文提出的基于模型预测控制的策略不仅能够提高车辆的通行效率,同时在三种不同的信号交叉路口运行场景下,能耗效率分别提升了5.05%, 3.2%及4.15%.

关键词： 变电站   智能运检   深度学习   边缘代理  

摘要： 随着物联网和人工智能技术日趋发展，巡检机器人已在变电站开展研究并取得了较多成效，但因受现场地形、电磁等环境影响，以及监测对象安装位置的局限性，实用性存在一定不足，且受限于作业时间窗口，无法对重点设备重点对象实现实时在线监测。为此文中提出了以边缘代理集成轻量化深度学习算法作为变电站重要设备的运检补充手段。文中在基于开源的深度学习模型基础上进行了裁剪优化，采用了百度较为先进的飞桨Paddle Lite框架，实现了在边缘代理装置上集成部署，并以变压器油温表计读数识别为典型应用案例进行研究。实验结果验证了文章研究成果实现了在边缘代理设备有限的硬件资源下的集成部署深度学习模型，并满足了变压器油温表识别的准确率和性能的应用要求。研究成果可应用在变电站内对人员身份识别、违章违规作业、环境安全监控、仪表自动读数等智能运检业务领域，具备较好的先进性和推广性。