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申请/专利权人：南京农业大学

摘要：本发明涉及了一种基于近红外光谱技术对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的一步生长预测的方法，通过采集近红外光谱数据和菌落数，分别获得近红外透射光谱值和预测菌落数，通过一步法同时构建一级模型和二级模型并估计得到微生物生长参数，将光谱模型结果进行高层次融合，得到高层次融合模型，构建出高质量的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的融合红外光谱定量分析模型，实现直接利用近红外光谱技术预测橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长。该方法可以快速准确地预测橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的含量及其动态生长，为橙汁生产加工中酸土脂环酸芽孢杆菌的快速识别预测与控制提供了技术支撑。

主权项：1.一种橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌生长预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、挑选大小形态一致、新鲜的脐橙，清洗、去皮、榨汁，用纱布过滤装于玻璃瓶中，并采用巴氏杀菌法进行灭菌处理。在无菌环境下，将活化的酸土脂环酸芽孢杆菌菌悬液接入橙汁，封口分装于10mL的离心管，分别置于4、20及40℃温度下分别贮藏288h、120h和46h；S2、对在不同温度下贮藏的橙汁样品，在适宜时间点进行近红外光谱采集，收集近红外原始光谱信息；其中，傅里叶变换近红外光谱仪主要由红外光源、分束器、干涉仪、样品池、探测器、计算机数据处理系统和记录系统等组成；采集模式为透射模式，扫描次数为32次，增益8x，分辨率为16cm-1，扫描波数范围为10000～4000cm-1；S3、对收集到的近红外光谱信息进行预处理，方法如下：1采用主成分分析法对三个温度橙汁样品光谱数据进行异常值剔除；2利用标准化进行光谱预处理；3对预处理后的近红外光谱值用偏最小二乘法建立模型；S4、按照标准方法，测定橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的菌落数含量；S5、将步骤S3提取到的光谱与步骤S4中对应的菌落数进行关联，将近红外光谱信息转换为预测菌落数据，通过一步法直接基于预测菌落数来建立橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长模型如下：根据一步法分析Huang模型和FulltemperaturerangeRatkowsky平方根的模型估汁得到a、b、T0、Tmax、A、m、Y0，4℃、Y0，20℃、Y0，40℃、ymax分别为0.0285、0.033、10.3℃、58.4℃、-4.07、2.09、3.37logCFUmL、3.81logCFUmL、4.22logCFUmL、5.41logCFUmL，其中，模型的MSE为0.0046logCFUmL，RMSE为0.068logCFUmL，AIC值为-66.383，与平板计数法构建的生长模型进行相关性分析，相关系数为0.963；根据一步法分析No-lagphase模型和SuboptimalRatkowsky平方根的模型估计得到a、T0、Y0，4℃、Y0，20℃、Y0，40℃、ymax分别为0.019、11.2℃、3.2logCFUmL、3.85logCFUmL、3.98logCFUmL、5.35logCFUmL，其中，模型的拟合优度MSE为0.030logCFUmL，RMSE为0.173logCFUmL，AIC值为-53.944，与平板计数法构建的生长模型进行相关性分析，相关系数为0.907；根据一步法分析No-lagphase模型和FulltemperaturerangeRatkowsky平方根的模型估计得到a、b、T0、Tmax、Y0，4℃、Y0，20℃、Y0，40℃、ymax分别为0.026、0.0332、10.3℃、59.2℃、3.17logCFUmL、3.72logCFUmL、4.21logCFUmL、5.47logCFUmL，其中，模型的拟合优度MSE为0.0131logCFUmL，RMSE为0.115logCFUmL，AIC值为-60.915，与平板计数法构建的生长模型进行相关性分析，相关系数为0.920；根据一步法分析Huang模型和SuboptimalRatkowsky平方根的模型估计得到a、T0、A、m、Y0，4℃、Y0，20℃、Y0，40℃、ymax分别为0.022、10.7℃、1.16、0.602、3.3logCFUmL、3.89logCFUmL、4.27logCFUmL、5.33logCFUmL，其中，模型的拟合优度MSE为0.0106logCFUmL，RMSE为0.103logCFUmL，AIC值为-65.168，与平板计数法构建的生长模型进行相关性分析，相关系数为0.949；S6、将Huang-FulltemperaturerangeRatkowsky模型、No-lagphase-SuboptimalRatkowsky模型、No-lagphase-FulltemperaturerangeRatkowsky模型、Huang-SuboptimalRatkowsky模型橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量预测值Y1、Y2、Y3、Y4与酸土脂环酸芽孢杆菌含量真实值Y建立多元线性回归方程，即Y＝1.11141Y1-0.01199Y2-0.28378Y3+0.0755Y4+0.36171。

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