CN105954308B - 一种快速检测含油微生物含油量的方法 - Google Patents
一种快速检测含油微生物含油量的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105954308B CN105954308B CN201610279812.3A CN201610279812A CN105954308B CN 105954308 B CN105954308 B CN 105954308B CN 201610279812 A CN201610279812 A CN 201610279812A CN 105954308 B CN105954308 B CN 105954308B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- oil
- containing microorganism
- sample
- oil content
- magnetism
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 244000005700 microbiome Species 0.000 title claims abstract description 40
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 239000004519 grease Substances 0.000 claims abstract description 37
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 claims abstract description 32
- 238000000685 Carr-Purcell-Meiboom-Gill pulse sequence Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000002906 microbiologic effect Effects 0.000 claims abstract description 14
- 230000005311 nuclear magnetism Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 8
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 claims description 7
- 241000178290 Geotrichum fermentans Species 0.000 claims description 7
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims description 6
- 241001527609 Cryptococcus Species 0.000 claims description 5
- RTZKZFJDLAIYFH-UHFFFAOYSA-N Diethyl ether Chemical compound CCOCC RTZKZFJDLAIYFH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 241000223252 Rhodotorula Species 0.000 claims description 4
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 4
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 4
- 241001536303 Botryococcus braunii Species 0.000 claims description 3
- 241000235555 Cunninghamella Species 0.000 claims description 3
- 241000223233 Cutaneotrichosporon cutaneum Species 0.000 claims description 3
- 241000233866 Fungi Species 0.000 claims description 3
- 101000838507 Homo sapiens Developmentally-regulated GTP-binding protein 1 Proteins 0.000 claims description 3
- 101000979748 Homo sapiens Protein NDRG1 Proteins 0.000 claims description 3
- 102100024980 Protein NDRG1 Human genes 0.000 claims description 3
- 241000223253 Rhodotorula glutinis Species 0.000 claims description 3
- 241000221523 Rhodotorula toruloides Species 0.000 claims description 3
- 238000000944 Soxhlet extraction Methods 0.000 claims description 3
- 241000306282 Umbelopsis isabellina Species 0.000 claims description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000010997 low field NMR spectroscopy Methods 0.000 claims description 3
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 3
- 241000193830 Bacillus <bacterium> Species 0.000 claims description 2
- 241000195649 Chlorella <Chlorellales> Species 0.000 claims description 2
- 241000233652 Chytridiomycota Species 0.000 claims description 2
- 241000675108 Citrus tangerina Species 0.000 claims description 2
- 241000199914 Dinophyceae Species 0.000 claims description 2
- GUBGYTABKSRVRQ-QKKXKWKRSA-N Lactose Natural products OC[C@H]1O[C@@H](O[C@H]2[C@H](O)[C@@H](O)C(O)O[C@@H]2CO)[C@H](O)[C@@H](O)[C@H]1O GUBGYTABKSRVRQ-QKKXKWKRSA-N 0.000 claims description 2
- 241000159660 Nannochloropsis oculata Species 0.000 claims description 2
- 241000235070 Saccharomyces Species 0.000 claims description 2
- 240000004808 Saccharomyces cerevisiae Species 0.000 claims description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims description 2
- WORJEOGGNQDSOE-UHFFFAOYSA-N chloroform;methanol Chemical group OC.ClC(Cl)Cl WORJEOGGNQDSOE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 claims description 2
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 claims description 2
- 238000010353 genetic engineering Methods 0.000 claims description 2
- 239000008101 lactose Substances 0.000 claims description 2
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 claims description 2
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- QKGYJVXSKCDGOK-UHFFFAOYSA-N hexane;propan-2-ol Chemical compound CC(C)O.CCCCCC QKGYJVXSKCDGOK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 4
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 abstract description 4
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 abstract description 4
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 abstract description 3
- 125000005456 glyceride group Chemical group 0.000 abstract description 3
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 abstract description 2
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 abstract description 2
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 abstract description 2
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 abstract description 2
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 abstract description 2
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 33
- 235000019198 oils Nutrition 0.000 description 33
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- FRXSZNDVFUDTIR-UHFFFAOYSA-N 6-methoxy-1,2,3,4-tetrahydroquinoline Chemical compound N1CCCC2=CC(OC)=CC=C21 FRXSZNDVFUDTIR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 5
- 239000003960 organic solvent Substances 0.000 description 5
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000005864 Sulphur Substances 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 235000019197 fats Nutrition 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 3
- 206010013786 Dry skin Diseases 0.000 description 2
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 description 2
- 239000003225 biodiesel Substances 0.000 description 2
- 238000000855 fermentation Methods 0.000 description 2
- 230000004151 fermentation Effects 0.000 description 2
- 239000003317 industrial substance Substances 0.000 description 2
- 230000003834 intracellular effect Effects 0.000 description 2
- 239000010977 jade Substances 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 235000019871 vegetable fat Nutrition 0.000 description 2
- 206010000234 Abortion spontaneous Diseases 0.000 description 1
- 235000019737 Animal fat Nutrition 0.000 description 1
- 241000003595 Aurantiochytrium limacinum Species 0.000 description 1
- 241000195645 Auxenochlorella protothecoides Species 0.000 description 1
- 241000186216 Corynebacterium Species 0.000 description 1
- 241000199912 Crypthecodinium cohnii Species 0.000 description 1
- 241000580885 Cutaneotrichosporon curvatus Species 0.000 description 1
- 241001149409 Cystobasidium minutum Species 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 241000159512 Geotrichum Species 0.000 description 1
- 241000580812 Hasegawazyma lactosa Species 0.000 description 1
- 241000150860 Hyphopichia burtonii Species 0.000 description 1
- 241001480022 Lipomyces kononenkoae Species 0.000 description 1
- 241000235395 Mucor Species 0.000 description 1
- 241000306281 Mucor ambiguus Species 0.000 description 1
- 241000186359 Mycobacterium Species 0.000 description 1
- 241000509521 Nannochloropsis sp. Species 0.000 description 1
- 241000187654 Nocardia Species 0.000 description 1
- 235000019482 Palm oil Nutrition 0.000 description 1
- 235000019484 Rapeseed oil Nutrition 0.000 description 1
- 241000235015 Yarrowia lipolytica Species 0.000 description 1
- 125000001931 aliphatic group Chemical group 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010364 biochemical engineering Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 239000008157 edible vegetable oil Substances 0.000 description 1
- GCFHZZWXZLABBL-UHFFFAOYSA-N ethanol;hexane Chemical compound CCO.CCCCCC GCFHZZWXZLABBL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 238000004186 food analysis Methods 0.000 description 1
- 230000005283 ground state Effects 0.000 description 1
- 239000001963 growth medium Substances 0.000 description 1
- 231100000086 high toxicity Toxicity 0.000 description 1
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 208000015994 miscarriage Diseases 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000001225 nuclear magnetic resonance method Methods 0.000 description 1
- 239000002540 palm oil Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 239000010802 sludge Substances 0.000 description 1
- 235000012424 soybean oil Nutrition 0.000 description 1
- 239000003549 soybean oil Substances 0.000 description 1
- 208000000995 spontaneous abortion Diseases 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N24/00—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
- G01N24/08—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
本发明提供了一种快速检测含油微生物含油量的方法,包括制备若干与待测含油微生物相同品种的微生物菌体样品、采集各样品低场核磁信号、测定各微生物样品的含油量真实值、构建预测模型、采集待测样品的低场核磁CPMG衰减曲线谱图、检测待测样品含油量等。本发明方法无需破坏微生物菌体,测试速度快,准确性高;本发明方法样品不需要复杂的前处理,无需使用有毒的有机试剂,成本低,对环境污染小,充分体现了绿色环保的观念;本发明方法降低含油微生物油脂含量检测的成本、提高检测效率,促进微生物菌株的优选,促进微生物油脂产业发展,进一步保证油脂原料的稳定和连续供应。
Description
技术领域
本发明涉及一种快速测定微生物含油量的方法,属于微生物油脂测定的技术领域,特别涉及一种利用低场核磁共振技术测量微生物油脂含量的方法。
背景技术
长链脂肪酸甘油酯(油脂)是重要的食用品和化工原料。此外,随着能源的短缺现象加剧,油脂还被广泛应用于生产生物柴油燃料,油脂资源的需求量日益增加。目前,油脂资源的获取以动物油脂和植物油脂为主。然而,传统的油料来源受到耕地、季节和自然条件的制约,难以保证原料的稳定和连续供应。
自然界中一些微生物经过发酵,可在体内积累油脂。部分微生物油脂的脂肪酸组成和常见的植物油脂如菜籽油、棕榈油、大豆油等相似,可作为食用品、化工原料、生物柴油的替代品。此外,利用微生物生产油脂还具有不受季节和气候的影响、生产原料来源广泛、生产周期短、产品高值化等优点,因此具有重要应用前景。
目前,制约微生物油脂产业发展的瓶颈问题是昂贵的生产成本,其根本取决于微生物菌株的含油量,而含油量的提高相对降低了生产成本。因此,培育出生长迅速、适应性强、油脂含量高的微生物新品种是加快其产业化进程的关键环节。微生物油脂是胞内产物,因此,通常采取有机溶剂提取后称重的方式定量。现常用的方法有:索氏提取法(李超.食品分析原理与技术.北京:科学技术文献出版社,1987)、溶剂浸提法(李植峰,张玲.微生物学通报,2001,28(6),72)、酸热法(李植峰,张玲.微生物学通报,2001,28(6),72)、超声波辅助溶剂浸提法(Vicente G,Bautista LF,Rodríguez R,et al.Biochemical EngineeringJournal,2009,48(1),22)、微波辅助溶剂浸提法(Young JC.Journal of Agriculturaland Food Chemistry,1995,43(11),2904)等。上述方法的共同特点是:操作复杂,样品需要大量前处理过程,使用高毒性有机溶剂,易造成环境污染,耗时长,难以满足含有微生物大规模筛选的要求。因而,寻找快速高效测定微生物油脂含量的方法,对于富油微生物高通量筛选及胞内油脂含量的快速测定等具有重要意义。
低场核磁共振是近年来发展的一种快速检测方法。其基本原理是通过对处于恒定磁场中的样品施加射频脉冲,使氢质子发生共振,质子以非辐射的方式释放所吸收的射频波能量返回到基态,此过程将产生弛豫信号,该弛豫信号强度与被测样品中所含核自旋数目成正比,信号衰减过程与被测物质的成分结构密切相关。对弛豫信号进行反演分析,可以获得被测样品的各种成分和微观结构信息,从而达到了检测目的。低场核磁共振技术现已广泛应用于污泥中油含量的检测(CN201510166615.6)、液态食用油品质鉴定(CN201410495096.3、CN201010268825.3)等方面,具有分析结果准确,重复性好,测量时间短等优点。目前,将低场核磁共振技术应用于微生物胞内产物检测的技术暂未发现。
发明内容
本发明目的在于,提供一种简单、快速、准确、环保的检测微生物油脂含量方法,同时降低检测成本,进而,促进微生物菌株的优选,促进微生物油脂产业发展,进一步保证油脂原料的稳定和连续供应。
为达到上述目的,本发明提供了一种快速检测含油微生物含油量的方法,包括如下步骤:
S1、取若干与待测含油微生物相同品种的微生物菌体,干燥至恒重,得到微生物样品;
S2、采集步骤S1得到的各微生物样品的低场核磁CPMG衰减曲线谱图;采用一维反拉普拉斯算法作为横向弛豫时间谱反演算法,得到各微生物样品的弛豫时间谱T2曲线;
S3、提取步骤S1得到的各微生物样品的油脂、称重,得到各微生物样品含油量真实值;
S4、将步骤S2得到的各样品回波衰减曲线数据与步骤S3得到的各微生物样品的含油量真实值相关联,利用主成分分析和最小二乘回归方法进行拟合得到含油微生物含油量PLSR预测模型;
S5、将所述待测含油微生物烘干至恒重,得到待测含油微生物样品;采集所述待测样品的低场核磁CPMG衰减曲线谱图,分析谱图数据,调用步骤S4建立的预测模型,获得待测含油微生物的含油量。
优选方式下,步骤S1所述含油微生物为经发酵培养后,油脂含量超过细胞干重10wt%的真菌、微藻、细菌、基因工程菌、经过自然或人工改造的突变菌株;最优方式下,所述真菌为圆红冬孢酵母(Rhodosporidium toruloides)、白色隐球酵母(Cryptococcusalbidus)、弯曲隐球酵母(Cryptococcus curvatus)、亚罗解脂酵母(Yarrowialipolytica)、粘红酵母(Rhodotorula glutinis)、乳糖红酵母(Rhodotorula lactosa)、小红酵母(Rhodotorula minuta)、橘林油脂酵母(Lipomyces kononenkoae)、皮状丝孢酵母(Trichosporon cutaneum)、发酵性丝孢酵母(Trichosporon fermentans)、健强地霉(Geotrichum robustum)、深黄被孢霉(Mortierella isabellina)、卷枝毛霉(Mucorcircinelloides)、小克银汉霉(Cunninghamella)或伯顿拟内孢霉(Endomycopsisburtonii);所述微藻为布朗葡萄藻(Botryococcus braunii)、隐甲藻(Crypthecodiniumcohnii)、小球藻(Chlorella protothecoides)、微绿球藻(Nannochloropsis sp.)或裂殖壶菌(Schizochytrium limacinum);所述细菌为棒状杆菌(Corynebacterium)、诺卡氏菌(Nocardia)、分枝杆菌(Mycobacterium)。
优选方式下,步骤S2、步骤S5所述低场核磁分析的CPMG序列参数为:90度脉宽P1:13μs;180度脉宽P2:26μs;重复采样等待时间Tw:2000ms;模拟增益RG1:[10到20,均为整数];数字增益DRG1:[2到5,均为整数];前置放大增益PRG:[0到3];重复采样次数NS:4,8,16;回拨个数NECH:2000;接收机带宽SW:100,200,300KHz;开始采样时间的控制参数RFD:0.002-0.05ms;时延DL1:0.1-0.5ms进行核磁共振信号采集。
优选方式下,步骤S2所述采集样品低场核磁信号,每组所述含油微生物样品低场核磁CPMG谱图进行两次及以上的平行检测。
每组样品进行多次平行检测分析,一方面,可以了解前后两次或多次测试数据的误差,从而了解低场核磁共振方法在微生物油脂品质鉴定中的误判概率;另一方面,同一个样品多测几组,可以排除仪器误差。
优选方式下,步骤S3采用有机溶剂提取步骤S1制备的含油微生物样品的油脂。最优方式下,步骤S3提取所述含油微生物样品油脂的方法为氯仿-甲醇法、索氏抽提法、正己烷-异丙醇法、正己烷-乙醇法、乙醚-石油醚法中的一种或几种组合。
本发明的有益效果是:
1、与传统微生物含油量测定方法相比,本发明方法无需破坏微生物菌体,测试速度快,准确性高。
2、本发明方法仅前期建立模型涉及到提取微生物油脂过程,一旦建立模型后,之后含油量的测定不需要再提取油脂、直接低场核磁分析即可。因而,采用本发明方法检测时,样品不需要复杂的前处理,无需使用有毒的有机试剂,成本低,对环境污染小,充分体现了绿色环保的观念。
3、本发明方法降低含油微生物油脂含量检测的成本、提高检测效率,促进微生物菌株的优选,促进微生物油脂产业发展,进一步保证油脂原料的稳定和连续供应。
附图说明
图1为微生物油脂含量CPMG衰减曲线;
图2为微生物油脂含量横向弛豫图谱;
图3为微生物油脂含量PLSR模型残余方差和主成分数量关系图;
图4为校正集微生物油脂含量PLSR模型的预测值与真实值回归谱图;
图5为交互验证集微生物油脂含量PLSR模型的预测值与真实值回归谱图。
具体实施方式
下面通过具体实施实例对本发明做进一步说明。
实施例1
(1)发酵性丝孢酵母(Trichosporonfermentans CICC1368)培养方式参考文献(WuSG,ZhaoX,ShenHW,WangQ,ZhaoZK.BioresourceTechnology,2011,102(2):1803)。发酵液50ml,经120h限硫培养。其中,培养基中硫元素浓度设置6个梯度,硫元素(S)浓度分别为0.01,0.05,0.1,0.5,1.0,2.0,分别标记为1,2,3,4,5,6组,每个梯度设置3个平行,通过限制硫元素,获得不同含油量的菌体。发酵完毕后,将发酵液于6000rpm离心10min,收集菌体。菌体105℃干燥24h至恒重,将干菌体搜集后置于2ml试管中。
(2)低场核磁仪器(NM120-030H-I)经过校正后,设置CPMG序列参数为:90度脉宽P1:13μs,180度脉宽P2:26μs,重复采样等待时间Tw:2000ms,模拟增益RG1:12,数字增益DRG1:2,前置放大增益PRG:1,重复采样次数NS:16,回拨个数NECH:2000,接收机带宽SW:300KHz,开始采样时间的控制参数RFD:0.02ms,时延DL1:0.2ms。将所有样品进行核磁共振信号采集,获得含油菌体低场核磁CPMG衰减谱图(如图1所示),共6组样品。采用一维反拉普拉斯算法作为横向弛豫时间谱反演算法,得出微生物油脂的弛豫时间谱图T2曲线(如图2所示)。
(3)微生物油脂的提取:(1)中所述所有菌体使用酸热-有机溶剂法抽提获得油脂,称重计算菌体油脂含量,即得到微生物油脂质量的真实值,1,2,3,4,5,6组油脂量分别为0.155g,0.300g,0.445g,0.180g,0.140g,0.120g,。
(4)预测模型构建:将所获得的回波衰减曲线数据与所对应的油脂质量真实值相关联,利用主成分分析和最小二乘回归方法进行拟合,获得的CPMG序列回波衰减曲线数据与上述步骤中对应的微生物油脂质量进行拟合,获得微生物油脂质量PLSR预测模型。图4为校正集微生物油脂含量PLSR模型的预测值与真实值回归谱图,图5为交互验证集微生物油脂含量PLSR模型的预测值与真实值回归谱图;校正集和交互验证集相关系数Rcal 2和Rcv 2分别为0.9264,0.9037,均大于0.9;校正集和交互验证集的标准差RMSE分别为2.09%和2.38%,均较小,说明利用低场核磁共振仪准确地预测微生物油脂含量的方法切实可行。通过预测残余方差和主成分关系图来确定建立模型所需的最佳主因子数为1(如图3所示)。
(5)未知样品的测定:发酵性丝孢酵母(Trichosporon fermentans CICC 1368)发酵液20ml,经96h培养后,将发酵液于6000rpm离心10min,收集菌体,菌体105℃干燥24h至恒重。干菌体搜集置于2ml试管中,进行低场核磁快速测定。
按照所设参数分析样品,对所得数据利用Unscramb软件进行分析,再利用建立的预测模型获得预测值为0.1186g。
利用酸热-有机溶剂法抽提获得油脂,实际测量值0.1205g,相对误差为2%。因此,采用低场核磁技术测定的油脂含量与实测值相当,说明低场核磁法测量结果准确可靠。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种快速检测含油微生物含油量的方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、取若干与待测含油微生物相同品种的微生物菌体,干燥至恒重,得到微生物样品;
所述含油微生物为经发酵培养后,油脂含量超过细胞干重10wt%的真菌、微藻、细菌、基因工程菌、经过自然或人工改造的突变菌株;
S2、采集步骤S1得到的各微生物样品的低场核磁CPMG衰减曲线谱图;采用一维反拉普拉斯算法作为横向弛豫时间谱反演算法,得到各微生物样品的弛豫时间谱T2曲线;
所述低场核磁分析的CPMG序列参数为:90度脉宽P1:13μs;180度脉宽P2:26μs;重复采样等待时间Tw:2000ms;模拟增益RG1:[10到20,均为整数];数字增益DRG1:[2到5,均为整数];前置放大增益PRG:[0到3];重复采样次数NS:4,8,16;回拨个数NECH:2000;接收机带宽SW:100,200,300KHz;开始采样时间的控制参数RFD:0.002-0.05ms;时延DL1:0.1-0.5ms进行核磁共振信号采集;
S3、提取步骤S1得到的各微生物样品的油脂、称重,得到各微生物样品含油量真实值;
S4、将步骤S2得到的各样品回波衰减曲线数据与步骤S3得到的各微生物样品的含油量真实值相关联,利用主成分分析和最小二乘回归方法进行拟合得到含油微生物含油量PLSR预测模型;
S5、将所述待测含油微生物烘干至恒重,得到待测含油微生物样品;采集所述待测含油微生物的低场核磁CPMG衰减曲线谱图,分析谱图数据,调用步骤S4建立的预测模型,获得待测含油微生物的含油量;
所述采集待测含油微生物的低场核磁CPMG衰减曲线谱图的CPMG序列参数与步骤S2相同。
2.根据权利要求1所述快速检测含油微生物含油量的方法,其特征在于,步骤S1所述真菌为圆红冬孢酵母、白色隐球酵母、弯曲隐球酵母、亚罗解脂酵母、粘红酵母、乳糖红酵母、小红酵母、橘林油脂酵母、皮状丝孢酵母、发酵性丝孢酵母、健强地霉、深黄被孢霉、卷枝毛霉、小克银汉霉或伯顿拟内孢霉;所述微藻为布朗葡萄藻、隐甲藻、小球藻、微绿球藻或裂殖壶菌;所述细菌为棒状杆菌、诺卡氏菌、分枝杆菌。
3.根据权利要求1所述快速检测含油微生物含油量的方法,其特征在于,步骤S2所述采集步骤S1得到的各微生物样品的低场核磁CPMG衰减曲线谱图,每组所述含油微生物样品低场核磁CPMG衰减曲线谱图进行两次及以上的平行检测。
4.根据权利要求1所述快速检测含油微生物含油量的方法,其特征在于,步骤S3采用有机溶剂提取步骤S1制备的含油微生物样品的油脂。
5.根据权利要求4所述快速检测含油微生物含油量的方法,其特征在于,步骤S3提取所述含油微生物样品油脂的方法为氯仿-甲醇法、索氏抽提法、正己烷-异丙醇法、正己烷-乙醇法、乙醚-石油醚法中的一种或几种组合。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610279812.3A CN105954308B (zh) | 2016-04-29 | 2016-04-29 | 一种快速检测含油微生物含油量的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610279812.3A CN105954308B (zh) | 2016-04-29 | 2016-04-29 | 一种快速检测含油微生物含油量的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105954308A CN105954308A (zh) | 2016-09-21 |
CN105954308B true CN105954308B (zh) | 2018-09-28 |
Family
ID=56916461
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610279812.3A Active CN105954308B (zh) | 2016-04-29 | 2016-04-29 | 一种快速检测含油微生物含油量的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105954308B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108020575B (zh) * | 2016-10-28 | 2021-02-12 | 华东理工大学 | 一种定量测定培养液中油的方法 |
CN108445035B (zh) * | 2018-04-25 | 2021-02-02 | 中国农业大学 | 一种基于核磁共振cpmg衰减曲线鉴别玉米单倍体籽粒的方法 |
CN111307644A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-06-19 | 江苏厚生新能源科技有限公司 | 一种测量高强度薄膜化的聚烯烃多孔膜含油率的方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2352774C2 (ru) * | 2007-04-03 | 2009-04-20 | Яков Львович Белорай | Способ и устройство для магнитно-индикаторного трассирования нефтяных месторождений |
CN101566592A (zh) * | 2009-05-26 | 2009-10-28 | 江南大学 | 一种临床磁共振成像检测庆大霉素的方法 |
CN104950006A (zh) * | 2014-03-27 | 2015-09-30 | 中国科学院青岛生物能源与过程研究所 | 一种快速判定含油微生物细胞内多不饱和脂肪酸含量的方法 |
CN105116001A (zh) * | 2015-09-23 | 2015-12-02 | 中国石油大学(北京) | 基于二维核磁共振确定油泥中油水含量的方法及装置 |
CN105352986A (zh) * | 2015-09-25 | 2016-02-24 | 中国石油大学(北京) | 低场核磁共振岩石有机质检测方法和装置 |
-
2016
- 2016-04-29 CN CN201610279812.3A patent/CN105954308B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2352774C2 (ru) * | 2007-04-03 | 2009-04-20 | Яков Львович Белорай | Способ и устройство для магнитно-индикаторного трассирования нефтяных месторождений |
CN101566592A (zh) * | 2009-05-26 | 2009-10-28 | 江南大学 | 一种临床磁共振成像检测庆大霉素的方法 |
CN104950006A (zh) * | 2014-03-27 | 2015-09-30 | 中国科学院青岛生物能源与过程研究所 | 一种快速判定含油微生物细胞内多不饱和脂肪酸含量的方法 |
CN105116001A (zh) * | 2015-09-23 | 2015-12-02 | 中国石油大学(北京) | 基于二维核磁共振确定油泥中油水含量的方法及装置 |
CN105352986A (zh) * | 2015-09-25 | 2016-02-24 | 中国石油大学(北京) | 低场核磁共振岩石有机质检测方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105954308A (zh) | 2016-09-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Belt et al. | The Arctic sea ice biomarker IP25: a review of current understanding, recommendations for future research and applications in palaeo sea ice reconstructions | |
Sitepu et al. | An improved high-throughput Nile red fluorescence assay for estimating intracellular lipids in a variety of yeast species | |
CN105954308B (zh) | 一种快速检测含油微生物含油量的方法 | |
Chen et al. | A high throughput Nile red method for quantitative measurement of neutral lipids in microalgae | |
Hmelo et al. | Possible influence of bacterial quorum sensing on the hydrolysis of sinking particulate organic carbon in marine environments | |
Berman et al. | Novel 1 H low field nuclear magnetic resonance applications for the field of biodiesel | |
Orr et al. | Improvement of the Nile Red fluorescence assay for determination of total lipid content in microalgae independent of chlorophyll content | |
Del Bel Belluz et al. | Phytoplankton composition and environmental drivers in the northern Strait of Georgia (Salish Sea), British Columbia, Canada | |
Bono Jr et al. | Detection of algal lipid accumulation due to nitrogen limitation via dielectric spectroscopy of Chlamydomonas reinhardtii suspensions in a coaxial transmission line sample cell | |
Smernik et al. | Identification of RNA hydrolysis products in NaOH-EDTA extracts using 31P NMR spectroscopy | |
CN102033114A (zh) | 一种快速简便分析传统酿造用大曲微生物群落结构的方法 | |
Kanai et al. | Solid-state NMR characterization of triacylglycerol and polysaccharides in coffee beans | |
Bono Jr et al. | Measurement of lipid accumulation in Chlorella vulgaris via flow cytometry and liquid-state ¹H NMR spectroscopy for development of an NMR-traceable flow cytometry protocol | |
Reiche et al. | The impact of oxygen exposure on long-chain alkyl diols and the long chain diol index (LDI)–a long-term incubation study | |
CN109490393B (zh) | 大曲中理化指标特征值提取方法曲料品质分析方法及系统 | |
CN108982570A (zh) | 一种基于核磁共振技术的食用油品质鉴别方法 | |
CN102297875B (zh) | 一种植物体内羟基自由基的测定方法 | |
Maskow et al. | Observation of non-linear biomass–capacitance correlations: reasons and implications for bioprocess control | |
Liu et al. | Effects of irradiance on pigment signatures of harmful algae during growth process | |
CN107238597A (zh) | 一种研究木材细胞壁中木质素微观分布规律的方法 | |
CN110618159A (zh) | 一种楠木种子水分含量的lf-nmr测定方法 | |
Man et al. | The impact of humic and fulvic acids on the dynamic properties of liposome membranes: the ESR method | |
CN1588048A (zh) | 用磷脂脂肪酸谱图技术分析土壤微生物群落的多样性 | |
WO2015033154A1 (en) | Nmr sample analysis | |
NYUK et al. | Metabolite profiling of Scenedesmus regularis using nuclear magnetic resonance (NMR) |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |