phương pháp trích ly dầu mè bằng enzyme phân tích sự pha trộn dầu bằng sắc kí khí

31 326 2
phương pháp trích ly dầu mè bằng enzyme  phân tích sự pha trộn dầu bằng sắc kí khí

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NƠNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA CƠNG NGHỆ THỰC PHẨM  PHƯƠNG PHÁP TRÍCH LY DẦU MÈ BẰNG ENZYME & PHÂN TÍCH SỰ PHA TRỘN DẦU BẰNG SẮC KÍ KHÍ • III PHÁT HIỆN & ĐỊNH LƯỢNG SỰ PHA TRỘN CÁC LOẠI GIỚI THIỆU CHUNG • I PHƯƠNG PHÁP TRÍCH LY DẦU MÈ BẰNG ENZYME • II DẦU MÈ NỘI DUNG • GIỚI THIỆU CHUNG I - Cây mè (Sesamum indicum L.) trồng nhiều Châu Á Dầu mè chứa chủ yếu linoleic 42,6%, dầu mè chứa 50-60% thành phần chất chống oxi hóa II • PHƯƠNG PHÁP TRÍCH LY DẦU MÈ A Các phương pháp trích ly: - Phương pháp ép Phương pháp dung môi Phương pháp enzyme: pectinase endo-protease B Phương pháp trích ly enzyme  Bố trí thí nghiệm: Thí nghiệm bố trí với yếu tố nồng độ khác thể bảng B Phương pháp trích ly enzyme  Tiến hành thí nghiệm: Mẫu Nước Dầu Trộn theo tỷ lệ Điều chỉnh pH Bổ sung enzyme Ủ 50 C Ly tâm 60 C, 15’ HCl pectinase Rung lắc Gia nhiệt Ủ 55 C NaOH Điều chỉnh pH endo-protease Bổ sung enzyme B Phương pháp trích ly enzyme  Kết thí nghiệm B Phương pháp trích ly enzyme  Xử lý số liệu Kết xử lý ANOVA C Ưu nhược điểm  Nhược điểm: Trích ly enzyme cho suất thấp so với phương pháp khác Phương pháp Hiệu suất (%) Dung môi a 59,97 ± 0,81 Ép b 42.00 ± 0.21 Enzyme c 36.65 ± 0.18  Ưu điểm: - Dầu mè trích ly phương pháp enzyme cho hàm lượng acid béo không bão hòa đa cao - Axit béo có nhiệt độ hóa cao nên khó xác định GC - Axit béo -> FAME dễ hóa Dùng GC để xác định Phương Pháp Điều Chế FAME Mạng nơron nhân tạo - N (inputs) nơron sẽ có N đường truyền - Đường truyền có trọng số lớn thì tín hiệu truyền qua lớn Nơron sẽ lấy giá trị đầu vào thứ nhân với trọng số đường vào thứ nhất, lấy giá trị đầu vào thứ hai nhân với trọng số đường vào thứ hai…rồi lấy tổng tất kết thu Trọng số tương đương với synapse nơron sinh học Support Vector Machine (SVM) - Là phương pháp phân lớp dựa lý thuyết học thống kê VD: Tìm đường thẳng cho bên trái tồn điểm đỏ, bên phải tồn điểm xanh (phân lớp tuyến tính) Phương pháp bình phương tới thiểu (PLS) Bình phương trung bình tối thiểu, phương pháp tối ưu hóa để lựa chọn đường khớp cho dải liệu ứng với cực trị của tổng các sai số thống kê (error) đường khớp liệu Nguyên liệu phương pháp a Nguyên liệu:  Chuẩn bị mẫu: 746 mẫu (720 mẫu dầu trộn 26 mẫu nguyên chất) b Phương pháp Kết thảo luận a Thành phần acid béo của mẫu b Phân tích dựa vào mạng nơron nhân tạo (ANN) c Xác định hàm lượng dầu mè hỗn hợp No Mô hình phân cấp để phát định lượng pha trộn dầu mè Các kết tương ứng PLS cho tỷ lệ dự đoán dầu mè Kết luận - Mục đích nghiên cứu: Phát triển triển khai phương pháp tự động để phát định lượng pha trộn dầu mè phòng thí nghiệm phân tích thực phẩm - Dầu mè ngun chất phân biệt phân loại theo tỷ lệ xác 100% theo kiểu pha trộn Các RMSEs cho dự đoán khoảng dầu mè từ 1,19% đến 4,29%, đáp ứng yêu cầu kiểm soát thực phẩm Cám ơn cô bạn ý lắng nghe! ... linoleic 42,6%, dầu mè chứa 50-60% thành phần chất chống oxi hóa II • PHƯƠNG PHÁP TRÍCH LY DẦU MÈ A Các phương pháp trích ly: - Phương pháp ép Phương pháp dung môi Phương pháp enzyme: pectinase... ĐỊNH LƯỢNG SỰ PHA TRỘN CÁC LOẠI GIỚI THIỆU CHUNG • I PHƯƠNG PHÁP TRÍCH LY DẦU MÈ BẰNG ENZYME • II DẦU MÈ NỘI DUNG • GIỚI THIỆU CHUNG I - Cây mè (Sesamum indicum L.) trồng nhiều Châu Á Dầu mè chứa... endo-protease B Phương pháp trích ly enzyme  Bố trí thí nghiệm: Thí nghiệm bố trí với yếu tố nồng độ khác thể bảng B Phương pháp trích ly enzyme  Tiến hành thí nghiệm: Mẫu Nước Dầu Trộn theo tỷ

Ngày đăng: 19/11/2017, 19:22

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • Slide 1

  • NỘI DUNG

  • Slide 3

  • Slide 4

  • Slide 5

  • B. Phương pháp trích ly bằng enzyme

  • B. Phương pháp trích ly bằng enzyme

  • Slide 8

  • Slide 9

  • Slide 10

  • Slide 11

  • - Khả năng chống oxy hóa của dầu mè

  • Slide 13

  • D. Kết luận

  • Slide 15

  • Slide 16

  • Slide 17

  • Phương Pháp Điều Chế FAME

  • 2. Mạng nơron nhân tạo

  • 3. Support Vector Machine (SVM)

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan