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关键词：
城市水,社会循环,水质,安全保障
发表时间：
2013-01-29 15:41:07
近红外光谱法在蛹虫草诱变筛选及其发酵条件优化中应用
陈世宏 | -> | 770| 0| 1.094351MB |近红外(NIR)光谱,蒙特卡罗偏最小二乘法(MCPLS),移动窗口偏最小二乘法(MWPLS),蛹虫草
摘 要 应用近红外( NIR) 光谱技术结合化学计量学法建立测定蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸4 种主要有效成分含量的定量分析模型, 可应用于蛹虫草高产突变株的筛选和发酵条件的优化。468 株蛹虫草突变株在不同的摇瓶发酵条件下进行发酵, 收集菌丝体粉末样品并采集NIR 光谱, 同时采用常规方法分别测定样品的4 种有效成分含量。偏最小二乘法( PLS) 用于建立NIR 光谱与有效成分含量间相关模型。采用蒙特卡罗偏最小二乘法(M CPLS) 识别异常样本和选择合适的校正集样本数; 采用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS) 筛选波长变量; 以逼近度( Da) 为考察指标, 选择最有效的光谱预处理方法和最适的PLS 隐变量数, 最终得到测定蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸含量的最优PLS 模型, 其校正集样本参考值与预测值间相关系数( Rc ) 分别为0 929 43, 0 984 79, 0 907 85 和0 851 31; 预测集误差( RMSEP) 为0 66714, 0 020 65, 0 011 31 和0 011 59, 表明模型具有很好的拟合度和预测性能, 应用该方法进行蛹虫草诱变筛选和发酵条件的优化是可行的。
蛹虫草( Cor dy cep s militar is ( L ) Link) 又名北虫草、北冬虫夏草, 其子座在春至秋季在半埋于林地上或腐枝落叶层下的鳞翅目昆虫蛹上长出。在我国各省均有分布, 是中国传
统珍贵中药材, 许多学者对蛹虫草的药理作用进行大量研究, 确认蛹虫草的药理作用基本上与冬虫夏草相同, 可以作为冬虫夏草的代用品[13] 。蛹虫草含有30 多种元素, 主要活性物质包括腺苷、蛋白、多糖和虫草酸等。目前蛹虫草生产主要以固体栽培为主, 液体深层发酵研究的时间不长, 蛹虫草发酵普遍存在生产成本高, 周期长, 产量低, 产品质量差等问题。而发酵水平的提高主要从两方面入手: 一是通过菌种改良方法, 二是发酵工艺的优化。然而在大量的菌种筛选工作和发酵工艺优化过程中, 采用常规的化学分析方法逐个有效成分含量的测定非常费时, 费力, 费资金[46] 。
近红外( near infra red, NIR) 光谱技术, 具有分析速度快、效率高、成本低、可多组分同时测定和直接对样品进行无损检测等优点[710] , 非常适合蛹虫草高产突变株筛选和发酵条件优化。但是由于NIR 光谱中有效信息率低, 对复杂样品进行NIR 光谱分析需从复杂、重叠、变动的光谱中提取微弱信息, 非常困难[ 11] 。偏最小二乘法( part ial least squar e,PLS) 由于具有较强的提供信息的能力而成为化学计量学中最受推崇的多变量校正方法, 目前是最有效地分析方法之一, 它从自变量矩阵和因变量矩阵中提取偏最小二成分, 有效地降维, 并消除自变量间可能存在的复共线关系, 明显改善数据结果的可靠性和准确度[ 12] 。然而在建立间接测量数学模型时, 模型的稳健性和泛化能力一直是个瓶颈问题, 选择具有代表性样本作为建立模型的样本可改善所建立模型的稳健性, 合理地选择校正集样本数量和预测集样本数量可有效提升模型的泛化能力, 防止模型出现过拟合现象。蒙特卡罗偏最小二乘法( MCPLS) 通过大量的随机计算和评估, 能
有效的识别模型中异常的样本和确定合理的校正集样本数和预测集样本数[ 13, 14] , 能较好地改善模型的稳健性和提升模型的泛化能力。近红外光谱的本质是物质的诸如振动和转动能级的反映, 相邻的波长通道一般具有高的相关性, 如果一个波长通道能够有资格用来建立校正模型, 那么以其为中心的一个区域也应该可以用来建立校正模型, 如果一个波长通道受到与目标物无关的性质的干扰, 那么以其为中心的区域也应该受到与目标物无关的性质的干扰, 基于这一特性, 可采用移动窗口偏最小二乘法( MWPLS) 有效筛选测定组分的特征波长变量[15, 16] 。
本文应用近红外光谱法结合偏最小二乘法( NIRPLS) 建立测定蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸的含量定量分析模型, 采用M CPLS 法识别异常样本和确定校正集样本数和预测集样本数, 采用MWPLS 法筛选波长变量等方法的优化, 得到稳健性和预测性能都比较好的定量分析模型。该方法可应用于蛹虫草高产突变株的筛选和发酵条件的优化。
统珍贵中药材, 许多学者对蛹虫草的药理作用进行大量研究, 确认蛹虫草的药理作用基本上与冬虫夏草相同, 可以作为冬虫夏草的代用品[13] 。蛹虫草含有30 多种元素, 主要活性物质包括腺苷、蛋白、多糖和虫草酸等。目前蛹虫草生产主要以固体栽培为主, 液体深层发酵研究的时间不长, 蛹虫草发酵普遍存在生产成本高, 周期长, 产量低, 产品质量差等问题。而发酵水平的提高主要从两方面入手: 一是通过菌种改良方法, 二是发酵工艺的优化。然而在大量的菌种筛选工作和发酵工艺优化过程中, 采用常规的化学分析方法逐个有效成分含量的测定非常费时, 费力, 费资金[46] 。
近红外( near infra red, NIR) 光谱技术, 具有分析速度快、效率高、成本低、可多组分同时测定和直接对样品进行无损检测等优点[710] , 非常适合蛹虫草高产突变株筛选和发酵条件优化。但是由于NIR 光谱中有效信息率低, 对复杂样品进行NIR 光谱分析需从复杂、重叠、变动的光谱中提取微弱信息, 非常困难[ 11] 。偏最小二乘法( part ial least squar e,PLS) 由于具有较强的提供信息的能力而成为化学计量学中最受推崇的多变量校正方法, 目前是最有效地分析方法之一, 它从自变量矩阵和因变量矩阵中提取偏最小二成分, 有效地降维, 并消除自变量间可能存在的复共线关系, 明显改善数据结果的可靠性和准确度[ 12] 。然而在建立间接测量数学模型时, 模型的稳健性和泛化能力一直是个瓶颈问题, 选择具有代表性样本作为建立模型的样本可改善所建立模型的稳健性, 合理地选择校正集样本数量和预测集样本数量可有效提升模型的泛化能力, 防止模型出现过拟合现象。蒙特卡罗偏最小二乘法( MCPLS) 通过大量的随机计算和评估, 能
有效的识别模型中异常的样本和确定合理的校正集样本数和预测集样本数[ 13, 14] , 能较好地改善模型的稳健性和提升模型的泛化能力。近红外光谱的本质是物质的诸如振动和转动能级的反映, 相邻的波长通道一般具有高的相关性, 如果一个波长通道能够有资格用来建立校正模型, 那么以其为中心的一个区域也应该可以用来建立校正模型, 如果一个波长通道受到与目标物无关的性质的干扰, 那么以其为中心的区域也应该受到与目标物无关的性质的干扰, 基于这一特性, 可采用移动窗口偏最小二乘法( MWPLS) 有效筛选测定组分的特征波长变量[15, 16] 。
本文应用近红外光谱法结合偏最小二乘法( NIRPLS) 建立测定蛹虫草菌丝体中腺苷、蛋白、多糖和虫草酸的含量定量分析模型, 采用M CPLS 法识别异常样本和确定校正集样本数和预测集样本数, 采用MWPLS 法筛选波长变量等方法的优化, 得到稳健性和预测性能都比较好的定量分析模型。该方法可应用于蛹虫草高产突变株的筛选和发酵条件的优化。
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