简介:采用生物传感器-人工神经网络建立基于游离氨基酸含量对胶原蛋白胰酶酶解进程的预测模型,以实现对酶解进程的在线监控,获得最大量的目标活性肽。以大马哈鱼皮为原料制备胶原蛋白,对其酶解,建立不同条件下的酶解动力学曲线。结果显示:酶解液中游离氨基酸含量随酶解时间的延长而增加,与胶原蛋白的水解度呈良好的线性关系。以酶浓度、底物浓度、游离谷氨酸含量、赖氨酸含量、谷氨酸和赖氨酸含量为输入参数,水解度DH为输出参数,建立基于谷氨酸含量、赖氨酸含量以及谷氨酸赖氨酸含量的蛋白酶传感器-人工神经网络预测模型。对3个模型的水解度样本值与拟合值进行比较分析,R2分别为0.98,0.9805和0.981,对样本值拟合度很高。利用模型进行独立试验验证,理论值与实验值相符合,水解度实验的相对误差范围分别为0.404%~6.45%,0.76%~2.27%和1.67%~2.72%。3个模型在一定程度上实现了仿真监控,可用来在线预测水解反应的动态进程。
简介:以果胶结构单元D-半乳糖醛酸和木素前驱物松柏醇-β-D-葡萄糖苷为原料,在多种生物酶的协同作用下合成了半乳糖醛酸-木素脱氢聚合物复合体(GDHPC),并分别用酶解(果胶酶)和碱法(1mol/L的NaOH)对GDHPC进行处理。FT-IR和13C-NMR分析表明,D-半乳糖醛酸和木素脱氢聚合物之间形成了以苯甲醚键和酯键2种形式连接的木素-碳水化合物连接键;酶解和碱法处理都能在一定程度上削弱D-半乳糖醛酸的特征峰;碱法处理能降解酯键,但对苯甲醚键的降解作用并不明显;酶解对酯键和苯甲醚键的降解效果均较差。