基于人工神经网络的海参岩藻聚糖硫酸酯酶解模型建立及抗氧化活性研究

论文摘要

本文以海地瓜岩藻聚糖硫酸酯为原料,用自主筛选的海洋细菌Flavobacteriaceae sp. CZ1127产生的FUCase酶解制备低分子质量产物（Am-LMF）,随机选取80组酶解数据作为训练样本用于构建误差反向传播神经网络（BP网络）,剩余10组作为预测样本检验网络的性能。建立起网络输入为酶浓度和酶解时间,输出为酶解产物分子质量的对数的单隐层BP网络模型（BP-ANNs）,通过优化设计,确定BP网络隐层节点数为7,隐层传递函数为logsig,输出层传递函数为purelin,训练函数为trainlm,并固定最优网络权值,使BP-ANNs经74次训练后,均方误差达到0.01以下,经测试网络预测值和实测值的相对误差控制在1.06%以内。经测定,不同分子质量的Am-LMF对超氧阴离子的清除能力具有显著差异。结果表明,本文成功建立了用于分子质量预测的海参岩藻聚糖硫酸酯酶解的人工神经网络,可为今后试验和实际生产中制取不同分子质量的SC-FUC及其构效关系的研究提供依据。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料与试剂
•   1.2 仪器与设备
•   1.3 试验方法
•     1.3.1 海地瓜岩藻聚糖硫酸酯的制备
•     1.3.2 CZ1127 FUCase的制备
•     1.3.3 模型样本采集
•     1.3.4 海参岩藻聚糖硫酸酯酶解的人工神经网络模型建立并预测性能
•     1.3.5 超氧阴离子生成抑制率测定
• 2 结果与分析
•   2.1 建立海参岩藻聚糖硫酸酯酶解的人工神经网络模型并预测性能
•     2.1.1 人工神经网络模型数据采集
•     2.1.2 BP-ANNs隐层数目的确定
•     2.1.3 BP-ANNs隐层节点数的确定
•     2.1.4 BP-ANNs其它参数的确定
•     2.1.5 BP-ANNs模型训练
•     2.1.6 BP-ANNs网络性能测试
•   2.2 不同分子质量海地瓜岩藻聚糖硫酸酯抗氧化能力比较
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 续晓琪,薛长湖,常耀光

关键词: 海参岩藻聚糖硫酸酯,人工神经网络,分子质量,岩藻聚糖硫酸酯,抗氧化

来源: 中国食品学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 中国海洋大学食品科学与工程学院,南京工业大学食品与轻工学院

基金: 国家自然科学基金项目(31471684,31801496)

分类号: TS201.4

DOI: 10.16429/j.1009-7848.2019.01.003

页码: 20-27

总页数: 8

文件大小: 342K

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