不同加热条件对ω-3鸡蛋中脂肪酸含量的影响

脂肪酸因其含有较多的不饱和双键而表现出不稳定性,在储存和加工过程中易被氧化。ω-3鸡蛋是一种新型的营养强化食物,以鸡蛋为载体,将ω-3脂肪酸进行营养强化,研究旨在探究ω-3鸡蛋中脂肪酸在加热条件下的变化情况,为ω-3鸡蛋的烹饪加工和食用提供参考。分别以ω-3鸡蛋的带壳鸡蛋和全蛋液为实验对象,将鸡蛋加工成为温泉蛋、溏心蛋及全熟蛋,利用气相色谱法测定其脂肪酸组成和含量,分析比较加热对鸡蛋中脂肪酸含量的影响。研究发现:由于强化方式、养殖方式等多重差异,不同品牌鸡蛋中脂肪酸含量相差较大,经加热处理后,壳蛋个体之间的差异同样表现较为明显,所以最终实验以全蛋液的处理结果为准。与鲜全蛋液相比,温泉蛋的加热过程对ω-3鸡蛋中脂肪酸含量的影响最小,多不饱和脂肪酸含量减少0.08%,必需脂肪酸含量减少0.14%,DHA含量减少1.15%;溏心蛋次之,多不饱和脂肪酸含量减少1.01%,必需脂肪酸含量减少0.55%,DHA含量减少4.23%;全熟蛋脂肪酸组成变化最大,多不饱和脂肪酸含量减少1.22%,必需脂肪酸含量减少1.29%,DHA含量减少5.77%。结果表明:加热过程会使ω-3鸡蛋中的脂肪酸有一定程度的损失,从生蛋、温泉蛋、溏心蛋到全熟蛋,随着成熟程度的增加,鸡蛋中脂肪酸的损失逐渐变大,但损失量总体上比较小,说明加热对ω-3鸡蛋中脂肪酸的影响不大。     

中国NMN市场蓄势爆发

随着资本的注入、生产的加码,NMN产品市场的爆发才刚刚开始。NMN产品无疑是2020年中国抗衰老营养保健品市场的弄潮儿。2020年6月,NMN产品在京东618战报中摘得健康保健领域销售额桂冠,同时在京东营养保健第三方店铺成交额前十名中有4个是NMN品牌。2020年7月,金达威在美国工厂生产的NMN产品在天猫国际旗舰店上市,这个消息引发资本市场的热捧,金达威的股价在中国A股上演10个交易日8个涨停板的神话,同时,雅本化学、兄弟科技、丰原药业、友阿股份等NMN概念股在疫情之下逆势领涨。     

大型实验设备共享平台中离心机的安全管理

高校大型设备共享平台能为用户提供多种仪器设备,离心机是众多仪器中的基础设备。高速离心机及超速离心机等贵重设备丰富了设备共享平台中离心机的种类。由于离心机的使用需要遵循一定的安全守则,仪器种类和数量增多而配备管理员岗位较少成为仪器运行和管理中的一个问题。为使多台离心机能安全高效地运行,更好地为教学和科研服务,针对离心机的安全管理模式和维护经验进行了探讨。     

直销进入云展业时代

直销的传统定义是直销员在固定经营场所以外的地方,以面对面的方式,直接把产品销售给顾客。除了无店铺,面对面销售是直销的一大特色,通过直销员与顾客面对面讲解和示范,能帮助顾客充分理解和体验产品,促进成交。随着移动互联网的普及应用,直销员可以在手机社交软件上与顾客随时沟通和交流,使直销方式更加多元;与此同时,直销企业从2018年以来也纷纷进行数字化转型,推出形式多样的社交电商平台和营销工具,支持直销员线上展业和消费者线上下单,并搭建现代化的仓储和物流配送。直销开始向社交新零售转变。而2020年初爆发的新冠肺炎疫情则推动直销正式进入云展业时代。     

针对性护理对习惯性流产患者心理状态的影响

探讨针对性护理对习惯性流产患者心理状态的影响.选取2018年10月至2019年3月接收的习惯性流产患者86例,随机将其均分成常规组、护理组.前者43例给予常规护理,后者43例在前者基础上实施针对性护理.比较两组心理状态、护理依从性及妊娠结局.两组护理后汉密尔顿焦虑、抑郁量(HAMA、HAMD)与护理前相比均降低(P＜0...     

阴极射线管色度转换的神经网络模型

利用神经网络技术实现了从阴极射线管(CRT)的R、G和B空间到CIE的标准色度空间的转换.用拟牛顿法训练网络模型,建立了从CRT的R、G和B到CIE的X、Y和Z色度空间变换的3 10 10 3神经网络模型.采用7点LOG空间分布方案的343个训练样本建模的试验表明,收敛性与训练时间及模型精度均优于前人采用3~4个隐层的方案,343个训练样本、216个检验样本和64组测试样本的平均转换精度分别为0.6个CIELUV色差单位,说明该模型的泛化能力很好.     

分层教学法在初中物理实验教学中的有效运用

将分层教学法运用于初中物理实验教学中能够收到良好的教学效果。本文首先对分层教学法的定义进行了阐述,介绍了将分层教学法运用于初中物理实验教学中的重要性,并论述了该如何有效开展分层教学。     

漫话潜水服

自由潜水潜水运动种类依不同标准有不同划分方式,以潜水方式为依据可分轻装备潜水(浮潜)、重装备潜水(水肺潜水)和自由潜水三种。浮潜对潜水者仅利用脚     

基于ARCH(q)模型的高频股票交易数据分析

在大数据背景下,数据的采集和存储技术迅猛发展,人们也越来越关注股市的日内高频交易规律.本文基于ARCH(q)模型对中国国贸(600007)股票的高频日内交易数据进行了实证分析,检验了数据的平稳性和异方差性,研究了模型的定阶问题和预测问题,并与传统预测方法进行了比较.拟合结果表明,本文所采用的方法较传统的方差齐性假设下所算得的置信区间更加精确.