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摘要
青贮中微生物的数量是影响青贮料质量的关键因素。为了高效监控青贮微生物的生长情况，该研究以青贮乳酸菌、乙酸菌和丁梭菌等作为指示菌株，考察菌株生长过程0、2、4、8、12、24和48h共7个不同时间点共105个样本的三维荧光光谱、微生物菌落数和吸光值，通过平行因子法和BP神经网络等化学计量学建立微生物生长量预测模型。三维荧光光谱图显示指示菌株有2个荧光峰，波峰分别在225和275 nm附近，主要是微生物内源荧光酪氨酸和色氨酸类物质。随着微生物培养时间的增加，荧光强度逐渐增强，荧光波峰位置红移，峰宽增加。利用平行因子法对三维荧光光谱进行降维，获取组分数为6，特征波长差Δλ为50nm时，微生物生长荧光信息差异显著。以该二维光谱数据作为BP神经网络模型输入值，分别以微生物菌落数和吸光值作为模型输出值，对不同检测方法的微生物生长量进行建模训练。试验结果表明两种不同方法对应的训练集、验证集、测试集模型决定系数R2均接近1.0，均方误差均很小，说明该模型能较好预测微生物生长量。研究结果显示三维荧光光谱技术结合化学计量学对青贮中微生物生长量监测是可行的，项目为快速判定青贮发酵阶段提供了一种新的技术途径。
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