基于酶传感器-人工神经网络的胶原蛋白酶解监控模型

来源：中国食品学报杂志2016年第5期北京时间：

作者：陈艳艳; 侯虎; 陈铁军; 彭喆; 刘璐璐; 李八方

单位：陈艳艳; 侯虎; 陈铁军; 彭喆; 刘璐璐; 李八方中国海洋大学食品科学与工程学院;,

摘要：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。

关键词：大马哈鱼皮;胶原蛋白;酶解进程;预测模型;BP神经网络

基金资助：国家自然科学基金项目(31401476); 教育部博士点基金新教师类课题(20130132120024); 中国博士后基金特别资助项目(2015T80751)