采用广义回归神经网络建立酪蛋白乳化性与疏水性关系

• 作者: 张克平 杨敏 杨晰 杨继涛 王江鱼
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 神经网络 蛋白质 pH 牦牛乳酪蛋白 琥珀酰化 乳化性 疏水性 广义回归神经网络预测
• 年，卷（期）: 2014,（19）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 332-338
• 页数: 7页
• 分类号: Q518.4
• 字数: 4166字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.19.040

摘要

为了研究琥珀酰化修饰后酪蛋白乳化性与疏水性关系，该文以琥珀酰化牦牛乳酪蛋白为研究对象，分析了不同酰化程度酪蛋白乳化性及疏水性变化趋势，采用广义回归神经网络建立了牦牛乳酰化酪蛋白乳化性与疏水性关系模型。结果显示，琥珀酰化牦牛乳酪蛋白乳化性和疏水性均与酰化程度、pH值有关，pH值为5以上，随着酰化程度的增加，酪蛋白乳化活性增大；等电点附近，酪蛋白乳化活性较差，等电点之后乳化活性迅速增大。pH值介于2-6时，所有酪蛋白乳化稳定性较强，pH值介于6-11之间时，酪蛋白乳化稳定性差异较小，pH值为12时乳化稳定性有所增加。酪蛋白内荧光与1-苯胺基萘-8-磺酸（1-aniline napthalene-8-sulfonic acid, ANS）外源荧光最大荧光强度和最大发射波长随酰化程度及 pH 值变化表现出较为复杂的关系。通过广义回归神经网络（generalized-regression-neu-network，GRNN）建立了牦牛乳酪蛋白疏水性参数、pH值、酰化程度与乳化性关系，网络模型对乳化性的预测相对误差小于10%，预测结果良好。研究结果为酪蛋白乳化性研究提供了参考依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张克平	甘肃农业大学工学院	63	308	8.0	14.0
2	杨敏	甘肃农业大学理学院	62	343	10.0	15.0
3	杨晰	甘肃农业大学理学院	15	61	5.0	7.0
4	杨继涛	甘肃农业大学理学院	24	86	5.0	7.0
5	王江鱼	甘肃农业大学理学院	2	6	2.0	2.0