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粗蛋白含量分析

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粗蛋白含量分析相关的论坛

  • 求助蛋白样品中Cu2+的含量的测定

    请问有人知道蛋白（具体说就是酶)样品中Cu2+含量可以用[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Wp][color=#3333ff]原子吸收光谱[/color][/url]法测吗？如果可以，请提供一个测定单位？还有对样品有什么要求？谢谢帮忙

  • 【原创】粗蛋白测量方法

    什么是粗蛋白， 粗蛋白跟蛋白质又有什么区别，如何测量饲料中粗蛋白的含量，粗蛋白的含量高是不是一定代表着蛋白质的含量高。我想，当你看到这个题目时，肯定会联想到这一连串的问题中的其中几个。那么接下来，我就来详细介绍下粗蛋白的概念、粗蛋白测量和其他关于饲料中粗蛋白含量的问题。粗蛋白概念：粗蛋白不仅包括蛋白质这一物质，它涵盖的范围更广，包括含氮的全部物质。粗蛋白含量：下面我介绍几种常见物质的粗蛋白含量，仅供大家参考。薏苡仁 粗蛋白含量：13%-14%棉粕 粗蛋白含量：可达40%以上农大白早糯玉米 粗蛋白含量：3.41%蠡玉168 粗蛋白含量：9.63％台湾大青枣 粗蛋白含量：0.86%上文介绍了几种农产品或水果的粗蛋白含量情况，如果需要更多的资料，大家可自己查阅。粗蛋白测定：方法一：最简便也是最快键的方法，就是用蛋白质测定仪（参见www.top17.net/product/993.html）来测量。本标准参照采用ISO 5983—1979 《动物饲料──氮含量的测定和粗蛋白含量计算》。 1 主题内容与适用范围　　本标准规定了饲料中粗蛋白含量的测定方法。　　本标准适用于配合饲料、浓缩饲料和单一饲料。2 引用标准　　GB 601　化学试剂　滴定分析（容量分析）用标准溶液的制备3 原理　　凯氏法测定试样中的含氮量，即在催化剂作用下，用硫酸破坏有机物，使含氮物转化成硫酸铵。加入强碱进行蒸馏使氨逸出，用硼酸吸收后，再用酸滴定，测出氮含量，将结果乘以换算系数6.25，计算出粗蛋白含量。4 试剂4.1 硫酸（GB 625）：化学纯，含量为98％，无氮。4.2 混合催化剂：0.4g硫酸铜，5个结晶水（GB 665），6g硫酸钾（HG 3—920）或硫酸钠（HG 3—908），均为化学纯，磨碎混匀。4.3 氢氧化钠（GB 629）：化学纯，40％水溶液（m/V）。4.4 硼酸（GB 628）：化学纯，2％水溶液（m/V）。4.5 混合指示剂：甲基红（HG 3—958）0.1％乙醇溶液，溴甲酚绿（HG 3—1220）0.5％乙醇溶液，两溶液等体积混合，在阴凉处保存期为三个月。4.6 盐酸标准溶液：邻苯二甲酸氢钾法标定，按GB 601制备。4.6.1 盐酸标准溶液：c（HCl）=0.1mol/L。8.3mL盐酸（GB 622，分析纯），注入 1 000mL蒸馏水中。4.6.2 盐酸标准溶液：c（HCl）=0.02mol/L。1.67mL盐酸（GB 622，分析纯），注入1 000mL蒸馏水中。4.7 蔗糖（HG 3—1001）：分析纯。4.8 硫酸铵（GB 1396）：分析纯，干燥。4.9 硼酸吸收液：1％硼酸水溶液1 000mL，加入0.1％溴甲酚绿乙醇溶液10mL，0.1％甲基红乙醇溶液7mL，4％氢氧化钠水溶液0.5mL，混合，置阴凉处保存期为一个月（全自动程序用）。5 仪器设备5.1 实验室用样品粉碎机或研钵。5.2 分样筛：孔径0.45mm（40目）。5.3 分析天平：感量0.0001g。5.4 消煮炉或电炉。5.5 滴定管：酸式，10、25mL。5.6 凯氏烧瓶：250mL。5.7 凯氏蒸馏装置：常量直接蒸馏式或半微量水蒸气蒸馏式。5.8 锥形瓶：150、250mL。5.9 容量瓶：100mL。5.10 消煮管：250mL。5.11 定氮仪：以凯氏原理制造的各类型半自动，全自动蛋白质测定仪。6 试样的选取和制备　　选取具有代表性的试样用四分法缩减至200g，粉碎后全部通过40目筛，装于密封容器中，防止试样成分的变化。7 分析步骤7.1 仲裁法7.1.1 试样的消煮　　称取试样0.5～1g（含氮量5～80mg）准确至0.0002g，放入凯氏烧瓶（5.6）中，加入6.4g混合催化剂（4.2），与试样混合均匀，再加入12mL硫酸（4.1）和2粒玻璃珠，将 凯氏烧瓶（5.6）置于电炉（5.4）上加热，开始小火，待样品焦化，泡沫消失后，再加强火力 （360～410℃）直至呈透明的蓝绿色，然后再继续加热，至少2h。7.1.2 氨的蒸馏（蒸馏步骤的检验见附录A）7.1.2.1 常量蒸馏法　　将试样消煮液（7.1.1）冷却，加入60～100mL蒸馏水，摇匀，冷却。将蒸馏装置（5.7）的冷凝管末端浸入装有25mL硼酸（4.4）吸收液和2滴混合指示剂（4.5）的锥形瓶内。然后小心地向凯氏烧瓶（5.6）中加入50mL氢氧化钠溶液（4.3），轻轻摇动凯氏烧瓶（5.6），使溶液混匀后再加热蒸馏，直至流出液体积为100mL。降下锥形瓶，使冷凝管末端离开液面，继续蒸馏1～2min，并用蒸馏水冲洗冷凝管末端，洗液均需流入锥形瓶内，然后停止蒸馏。7.1.2.2 半微量蒸馏法　　将试样消煮液（7.1.1）冷却，加入20mL蒸馏水，转入100mL容量瓶中，冷却后用水稀释至刻度，摇匀，做为试样分解液。将半微量蒸馏装置（5.7）的冷凝管末端浸入装有20mL硼酸（4.4）吸收液和2滴混合指示剂（4.5）的锥形瓶（5.8）内。蒸汽发生器 （5.7）的水中应加入甲基红指示剂数滴，硫酸数滴，在蒸馏过程中保持此液为橙红色，否则需补加硫酸。准确移取试样分解液10～20mL注入蒸馏装置（5.7）的反应室中，用少量蒸馏水冲洗进样入口，塞好入口玻璃塞，再加10mL氢氧化钠溶液（4.3），小心提起玻璃塞使之流入反应室，将玻璃塞塞好，且在入口处加水密封，防止漏气。蒸馏4min降下锥形瓶（5.8）使冷凝管末端离开吸收液面，再蒸馏1min，用蒸馏水冲洗冷凝管末端，洗液均流入锥形瓶内，然后停止蒸馏。　　注：7.1.2.1和7.1.2.2蒸馏法测定结果相近，可任选一种。7.1.2.3 蒸馏步骤的检验　　精确称取0.2g硫酸铵（4.8），代替试样，按7.1.2或7.2.2步骤进行操作，测得硫酸铵含氮量为21.19±0.2％，否则应检查加碱、蒸馏和滴定各步骤是否正确。 7.1.3 滴定　　用7.1.2.1或7.1.2.2法蒸馏后的吸收液立即用0.1mol/L（4.6.1）或0.02mol/L（4.6.2）盐酸标准溶液滴定，溶液由蓝绿色变成灰红色为终点。7.2 推荐法7.2.1 试样的消煮　　称取0.5～1g试样（含氮量5～80mg）准确至0.0002g，放入消化管中，加2片消化片（仪器自备）或6.4g混合催化剂（4.2），12mL硫酸（4.1），于420 ℃下在消煮炉上消化1h。取出放凉后加入30mL蒸馏水。7.2.2 氨的蒸馏　　采用全自动定氮仪（5.11）时，按仪器本身常量程序进行测定。　　采用半自动定氮仪（5.11）时，将带消化液的管子插在蒸馏装置上，以25mL硼酸（4.4）为吸收液，加入2滴混合指示剂（4.5），蒸馏装置（5.7）的冷凝管末端要浸入装有吸收液的锥形瓶内，然后向消煮管中加入50mL氢氧化钠溶液（4.3）进行蒸馏。蒸馏时间以吸收液体积达到100mL时为宜。降下锥形瓶，用蒸馏水冲洗冷凝管末端，洗液均需流入锥形瓶内。7.2.3 滴定　　用0.1mol/L的标准盐酸溶液（4.6.1）滴定吸收液，溶液由蓝绿色变成灰红色为终点。8 空白测定　　称取蔗糖0.5g，代替试样，按第7章进行空白测定，消耗0.1mol/L盐酸标准溶液（4.6.1）的体积不得超过0.2mL。消耗0.02mol/L盐酸标准溶液（4.6.2）体积不得超过0.3mL。9 分析结果的表述9.1 计算见下式：粗蛋白质（％）=（V2-V1）• c×0.0140×6.25/（m×V＇/V） ×100 式中：V2── 滴定试样时所需标准酸溶液体积，mL； V1── 滴定空白时所需标准酸溶液体积，mL； c── 盐酸标准溶液浓度，mol/L； m── 试样质量，g； V── 试样分解液总体积，mL； V── 试样分解液蒸馏用体积，mL； 0.0140── 与1.00mL盐酸标准溶液〔c（HCl）=1.000mol/L〕相当的、以克表示的氮的质量。 6.25── 氮换算成蛋白质的平均系数。 9.2 重复性　　每个试样取两个平行样进行测定，以其算术平均值为结果。　　当粗蛋白质含量在25％以上时，允许相对偏差为1％。　　当粗蛋白含量在10％～25％之间时，允许相对偏差为2％。　　当粗蛋白质含量在10％以下时，允许相对偏差为3％。

  • 植物蛋白中是否会天然合成（掺杂）三聚氰胺（或者混淆粗蛋白含量的其他同类有害物质）？

    植物蛋白中是否会天然合成（掺杂）三聚氰胺（或者混淆粗蛋白含量的其他同类有害物质）主要是想了解一下，已知的，天然植物中，是否会天然合成类似三聚氰胺这类，明显影响总氮含量的其他的非蛋白含氮化合物（除游离氨基酸、嘌呤、吡啶、尿素、硝酸盐、氨等）？也就是说，植物中粗蛋白含量高的植物类，中是否有已知的，类似三聚氰胺这类，含一点儿，就能严重影响总氮量的物质？如果有，你知道的都是哪些？问题可能实在是非专业了点，敬请各位指点迷津。谢谢。

  • 下面这个是大豆与羊毛动物纤维，蚕丝二组分混合物分析方法，溶解大豆蛋白，利用蛋白含量来确定大豆蛋白复合纤维含量，有点不可理解？

    下面这个是大豆与羊毛动物纤维，蚕丝二组分混合物分析方法，溶解大豆蛋白，利用蛋白含量来确定大豆蛋白复合纤维含量，有点不可理解？

    下面这个是大豆与羊毛动物纤维，蚕丝二组分混合物分析方法，溶解大豆蛋白，利用蛋白含量占大豆蛋白复合纤维的比例来确定大豆蛋白复合纤维含量，有点不可理解？大豆蛋白复合纤维，目前是大豆蛋白和聚乙烯醇复合，仅仅用蛋白溶解后，剩余的聚乙烯醇的含量来‘推算’出来大豆蛋白复合纤维的含量，是有点欠妥，虽然规定了大豆蛋白复合纤维的蛋白含量，但是实际的大豆蛋白复合纤维中，大豆蛋白和聚乙烯醇含量的比例不一定的，也就是说比例不是那么固定的，这样的检测方法对检测公司来说是没有任何问题的，也是标准的一个进步，但对生产企业来说，确实是致命的，没有规定大豆蛋白复合纤维的配比必须是多少，这个检测很可能每批次大豆与羊毛动物纤维，蚕丝产品的标示和实际检测结果是不合格的。而实际生产添加的各成分是标准的？比如填充，大豆与羊毛动物纤维，蚕丝混合，生产企业是烘干后，按照回潮率计算，按重量比添加混合的，这样企业就根据这样的比例进行标示，这个是最准确的，也是最合理的？大家认为呢？[img=,690,172]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/201710250916_01_2154459_3.png!w690x172.jpg[/img][img=,690,138]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/10/201710250913_01_2154459_3.png!w690x138.jpg[/img]

  • 请教如何定性定量分析角蛋白材料

    请教如何定性定量分析角蛋白材料

    请教一下该图为一角蛋白材料，请问能分析出有哪些氨基酸成分吗？根据文献内应含约17种，请问应如何分析？能否定量测出各种氨基酸含量？http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2012/10/201210230158_398636_2032315_3.jpg

  • 【求购】吸收差发测蛋白含量

    用UV-1750型分光光度计中的多波长法测蛋白含量，我将蛋白含量稀释到光密度在0.2-2.0之间，但是仪器自带的计算公式算出的结果和用双縮脲法测出的结果不一样，仪器自带的公式有谁知道？？还是我用的方法有什么问题？？ 方法：用生理盐水将蛋白稀释后（光密度在0.2-2.0之间），仪器自动算出蛋白质含量，根据含量乘以稀释倍数得到最终含量!

  • 粗蛋白的消化时间对检测结果的影响

    粗蛋白的消化时间对检测结果的影响

    1 设备凯氏定氮蒸馏仪消化炉2 原理试样在催化剂存在下用硫酸消解，反应产物用碱中和后蒸馏。释放出的氨被硼酸溶液吸收，吸收液用硫酸溶液滴定，测定氮含量并计算粗蛋白质含量。3 实验步骤蛋白质的测定常用凯氏定氮法进行检测。凯氏定氮法主要包括试样的消煮、氨的蒸馏、滴定三个环节。本实验主要研究试样的消煮对蛋白质的检测结果的影响。4 消煮时间和温度对检测结果的影响采用温度分别420℃和350℃，时间分别为2h、3h、4h的消化条件，对鱼粉（高蛋白质含量）、豆粕（中蛋白质含量）、DDGS（低蛋白质含量）三种样品进行检测分析。详细如表1和表2。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2015/12/201512162213_578369_2721667_3.pnghttp://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2015/12/201512162213_578370_2721667_3.png 4.1 消煮时间对蛋白质的检测结果的影响从表1和表2中可以明显看出，相同消煮温度下，样品的消煮效果随着消煮时间的延长而提高。4.2 消煮温度对蛋白质的检测结果的影响从表1和表2中可以明显看出，相同消煮时间下，样品的消煮效果随着消煮温度的提高而提高。5 结论蛋白质的检测需要足够的消煮时间和温度。建议按420℃消煮4h。6 参考文献 GBT6432-1994 饲料中粗蛋白测定方法

  • 蛋白质氨基酸残基组成分析以及蛋白预测软件

    http://img.dxycdn.com/trademd/upload/asset/meeting/2013/09/06/A1378379551.jpg 氨基酸是蛋白质的基础组成单位，通过研究蛋白质中氨基酸的性质和组成来预测蛋白质的结构和功能，蛋白质氨基酸残基组成分析主要是通过氨基酸分析仪来完成的，本文推荐了2个基于氨基酸组成进行蛋白质预测软件。基于氨基酸组成的蛋白质预测软件根据组成蛋白质的20种氨基酸的物理和化学性质可以辨析电泳等实验中的未知蛋白质，也可以分析已知蛋白质的物化性质。ExPASy工具包包涵的程序：AACompIdent：与把氨基酸序列在SWISS-PROT库中搜索不同，AACompIdent工具利用未知蛋白的氨基酸组成去确认具有相同组成的已知蛋白。该程序分析时需提交的相关信息包括：蛋白质的氨基酸组成、等电点pI和分子量(如果知道)、正确的物种分类及特别的关键词。此外，用户还需在六种氨基酸“组合”中作出选择，这影响到分析如何进行。例如，某种“组合”会把残基Asp/Asn(D/N)和Gln/Glu(Q/E)组合成 Asx(B)和Glx(Z);或者某种残基会在分析中被完全除去。对数据库中的每一个蛋白序列，算法会对其氨基酸组成与所查询的氨基酸组成的差异打分。由电子邮件返回的结果被组织成三级列表：第一张列表中的蛋白都基于特定的物种分类而不考虑pI和分子量;第二张列表包含了不考虑物种分类、pI和分子量的全体蛋白;第三张列表中的蛋白不但基于特定物种分类，并且将 pI和分子量也考虑在内。虽然计算所得结果各不相同，但零分表明了该序列与提出的组成完全相符。AACompSim：AACompIdent的一个变种，AACompSim提供类似的分析，但与前者以实验所得的氨基酸组成为依据进行搜索不同，后者使用SWISS-PROT中的序列为依据。有报道称，氨基酸组成在物种之间是十分保守的(Cordwell等，1995)，并且通过分析氨基酸的组成，研究者能从低于25%序列相似性的蛋白之间发现弱相似性(Hobohm和Sander，1995)。因此，在“传统的”数据库搜索基础上辅以组成分析，能为蛋白质之间关系提供更多见解。PROSEARCH：PROPSEARCH也提供基于氨基酸组成的蛋白质辨识功能。用144种不同的物化性质来分析蛋白质，包括分子量、巨大残基的含量、平均疏水性、平均电荷等，把查询序列的这些属性构成的“查询向量”与SWISS-PROT和PIR中预先计算好的各个已知蛋白质的属性向量进行比较。这个工具能有效的发现同一蛋白质家族的成员。可以通过Web使用这个工具，用户只需输入查询序列本身。分子量搜索(MOWSE)分子量搜索(MolecularWeightSearch，MOWSE)算法利用了通过质谱(MS)技术获得的信息。利用完整蛋白质的分子量及其被特定蛋白酶消化后产物的分子量，一种未知蛋白质能被准确无误地确认，给出由若干实验才能决定的结果。由于未知蛋白无需再全部或部分测序，这一方法显著地减少了实验时间。MOWSE的输入是一个纯文本文件，包含一张实验测定的肽段列表，分子量范围在0.7到4.0Kda之间。计算过程基于在OWL非冗余蛋白质序列库中包含的信息。打分基于在一定分子量范围内蛋白中一个片段分子量出现的次数。输出的结果是得分最佳的30个蛋白的列表，包括它们在OWL中的条目名称、相符肽段序列、和其它统计信息。模拟研究得出在使用5个或更少输入肽段分子量时，准确率为99%。该搜索服务可通过向mowse@daresburg.ac.uk发送电子邮件实现。为获得更多关于查询格式的细节信息，可以相该地址发送电子邮件，并在消息正文中写上“help”这个词。蛋白质氨基酸组成分析用盐酸在110 ℃将蛋白或多肽水解成游离的氨基酸，用氨基酸分析仪测定各氨基酸的含量。采用经典的阳离子交换色谱分离、茚三酮柱后衍生法，对蛋白质水解液及各种游离氨基酸的组分含量进行分析。仪器基本结构同普通HPLC相似，但针对氨基酸分析进行了细节优化(例如氮气保护、惰性管路、在线脱气、洗脱梯度及柱温梯度控制等等)通常细分为两种系统：蛋白水解分析系统(钠盐系统)和游离氨基酸分析系统(锂盐系统)，利用不同浓度和pH值的柠檬酸钠或柠檬酸锂进行梯度洗脱。其中钠盐系统一次最多分析约25种氨基酸，速度较快，基线平直度好;锂盐系统一次最多分析约50种氨基酸，速度较慢，基线一般不如钠盐系统好。分析效果：从目前已知的氨基酸分析方法比较来看，除灵敏度(即最低检测限)比HPLC柱前衍生方法稍低以外(HPLC：0.5 pmol;氨基酸分析仪：10 pmol)，其他如分离度、重现性、操作简便性、运行成本等方面，都优于其他分析方法。蛋白质氨基酸残基组成分析的主要步骤包括：首先是蛋白被水解为氨基酸，其次是采用离子色谱等方法进行游离的氨基酸含量和组成的分析。总之利用蛋白可以分析氨基酸，利用氨基酸也可以研究蛋白质。

  • 【原创大赛】近红外光谱快速检测人血白蛋白原液蛋白质含量的建模研究

    【原创大赛】近红外光谱快速检测人血白蛋白原液蛋白质含量的建模研究

    [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]快速检测人血白蛋白原液蛋白质含量的建模研究摘要：本研究建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]定量分析模型，对浓缩液蛋白含量进行快速及有效的测定。在实验室条件下配置不同浓度的蛋白样品，建立用于蛋白含量测定的定量分析模型，以实现浓缩液蛋白含量的快速及有效的判断。关键词：[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术；人血白蛋白；定量分析模型1材料1.1 试剂供试品：人血白蛋白原液；生理盐水。1.2 仪器和软件AntarisⅡ傅里叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]（美国Thermo Fisher scientific公司）；内径4×50 mm的玻璃小管（Kimble Chase，德国）； MATLAB 2015a（美国Mathworks公司）；PLS_Toolbox工具箱（美国Eigenvector Research公司）。2方法2.1 蛋白含量的测定及样品溶液的配制2.1.1 蛋白质含量的测定取生产过程中超滤浓缩后的人血白蛋白原液为实验供试品，用半微量凯氏定氮法测定蛋白质浓度，浓度应不低于26.5%。2.1.2样品溶液的配制根据试验需要，将供试品溶液用生理盐水进行稀释得到多个不同蛋白质浓度的实验样品。2.2 样品光谱的采集本实验使用AntarisⅡ傅里叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]，采用透射分析模块，采用仪器自带的RESULT-Intergration软件编写采集光谱的工作流程。光谱分辨率为8 cm-1，扫描范围为10000-4000 cm-1，扫描次数为32次，用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）方法建立定量模型。2.3 校正集和验证集的划分校正集中的样品应包含使用该模型预测的未知样品的所有化学成分。且校正集中的样品的化学成分浓度范围应覆盖使用该模型预测的未知样品中可能存在的浓度范围。而且验证集中的样品应涵盖使用模型分析的待测样品中的化学组成，测定浓度范围也应尽可能覆盖该模型分析的待测样品可能存在的浓度范围，且分布均匀。所以，需要选择合理的样品集划分方法，以提高模型的应用性及准确性。2.4 预处理方法的选择为了消除噪声和产生的基线漂移，提高模型的预测能力，得到稳健的模型，需要在模型建立前对样品的原始光谱进行预处理，常用的谱图处理方法有均值中心化（Mean Center）、标准化（Auto scale）、平滑和导数等。导数是常用的基线校正和光谱分辨预处理方法，但也会放大噪声的信号，降低光谱的信噪比；为消除光谱变换带来的噪声，常对原始光谱进行平滑后求导，能有效提高信噪比；均值中心化可增大不同样品之间的差异，从而使模型的稳健性和预测能力得到提高；标准化可以使光谱中所有波长变量的权重相同，增加光谱之间差异化，适合于低浓度成分的建模。本研究中对Auto scale、Mean Center、一阶导数（First Derivative，FD）SG13点平滑、二阶导数（Second Derivative，SD）SG13点平滑等预处理方法进行了考察，以模型的RMSEP为指标，选择最合适的预处理方法。2.5 光谱区间的选择[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]信息十分复杂，在建立校正模型的过程中选择有效的建模变量是十分必要的。本研究选用间隔偏最小二乘法（Interval Partial Least Squares Regression, iPLS)），以RMSECV值为评价标准，选择变量区间以建立最佳的定量模型。3 实验结果3.1 蛋白质含量的测定结果采用半微量凯氏定氮法进行蛋白含量的测定，测定得到17个样品的蛋白含量。用生理盐水稀释样品，共得到49个不同蛋白质含量的样品。3.2 样品的原始光谱图1为49个蛋白样品的原始光谱，原始光谱图中可见各样品的光谱差异不明显，因此需要使用化学计量学方法对样品光谱进行处理。[align=center][img=,494,237]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151606_01_1626619_3.png[/img][/align][align=center]图1 样品原始光谱图[/align]3.3 校正集和验证集的划分结果本研究采用Kennard-Stone（K-S）分类的算法，按照2:1的比例进行样品集的划分，划分为33个校正集样品和16个验证集样品。图2为校正集样品和验证集样品的主成分得分图，图中灰色点为校正集样品，红色点为验证集样品，从主成分得分图中可以看出，校正集样品和验证集样品分布比较均匀，且验证集样品比较均匀的分布在校正集样品之间，符合理想校正集和验证集的要求。[align=center] [img=,467,301]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151608_01_1626619_3.png[/img][/align][align=center]图2 样品主成分得分图[/align]3.4 光谱预处理的结果建模过程中，分别采用各种方法对光谱数据进行预处理，包括标准化（Auto scale）、均值中心化（Mean Center）、一阶导数（First Derivative，FD）、SG13点平滑、二阶导数（Second Derivative，SD）等处理方法，以RMSEP作为评价模型的参数，通过对比预处理后的建模结果，选出最合适的预处理方法。表1列出了预处理后各模型的评价参数，通过比对，可以较直观的选出一阶导数SG13点平滑和Mean Center的组合为最佳预处理方法。图3所示为用经过一阶导数SG13点平滑和Mean Center 预处理后的光谱所建立的模型的结果，从图3中可以看出，建模效果较好，预测能力较高，Rc2=0.994，Rp2=0.986，RMSEC=0.1993%，RMSEP=0.2585%，RMSECV=0.2518%。[align=center]表1 不同预处理后各模型参数[/align][align=center][img=,629,241]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151613_01_1626619_3.png[/img][/align][align=left]FD+SG：一阶导数+SG13点平滑[/align][align=left]SD+SG：二阶导数+SG13点平滑[/align][align=center][img=,572,305]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151616_01_1626619_3.png[/img][/align][align=center]图3 一阶导数+SG平滑+ Mean Center[/align]3.5 光谱区间的选择结果通过筛选光谱区间，可以选择与样品白蛋白含量相关性大的光谱变量进行建模，去掉大量无关信息，减少模型的计算量，使得模型的效果更好。本实验采用iPLS进行变量的选择。将光谱进行SG13点平滑+一阶导数+ Mean Center预处理后，分别采用Forward iPLS和Reverse iPLS方法选择最佳的光谱区间，改变窗口宽度，分别选择最佳变量，以RMSECV为标准选择谱区。3.5.1Forward iPLS选择波段采用FiPLS的方法以RMSECV为标准选取最佳的光谱区间，分别选择50、100、200个变量进行自动选择，如表2所示窗口宽度为100个变量时建模结果较佳，结果图4所示。[align=center]表2 Forward iPLS结果[/align] [align=center][img=,645,163]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151618_01_1626619_3.png[/img][/align][align=center][img=,517,246]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151619_01_1626619_3.png[/img][/align][align=center]图4 Forward iPLS波段结果图[/align]由图4中可以看出，绿色部分为建模的波段，图5为建模预测结果图。[align=center][img=,551,291]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151620_01_1626619_3.png[/img] [/align][align=center]图5 Forward iPLS建模结果图[/align]3.5.2 Reverse iPLS选择波段采用Reverse iPLS的方法选取最佳的光谱区间，同样，分别选择50、100、200个变量进行自动选择，如表3所示窗口宽度为50个变量时建模结果较佳，波段选择结果如图6所示。[align=center]表3 Reverse iPLS结果[/align][align=center][img=,652,456]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151622_01_1626619_3.png[/img][/align] [align=center]图6 Reserve iPLS 选波段结果图[/align]如图6中所示，其中绿色部分为建模波段，图7为预测结果。[align=center][img=,520,228]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151624_01_1626619_3.png[/img][/align][align=center]图7 Reserve iPLS 建模结果图[/align]通过采用Forward iPLS和Reservei PLS波段选择方法建立PLSR模型，经过两种方法中选择的最优变量的对比（见表4），选择窗口宽度为100变量的Forward iPLS变量选择方法建立的模型最佳。最终建立的PLSR模型结果：模型的参数为Rc2=0.997，Rp2=0.987，均方根误差RMSEC=0.1394%，RMSEP=0.2560%，RMSECV= 0.1831%，建模结果较好。[align=center]表4不同变量选择方法的建模结果[/align][align=center][img=,641,142]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151629_01_1626619_3.png[/img][/align]3.6 一级数据与预测值比较对16个验证集样品的传统方法获得的蛋白含量和NIRS蛋白含量预测值进行偏差分析，结果见表5所示。蛋白含量一级数据和预测值的平均偏差和相对平均偏差的计算公式见式1和式2，蛋白含量NIRS的预测值和一级数据间的平均偏差为0.17，相对平均偏差为0.81，两者都较低，说明了NIRS和传统的凯氏定氮法结果相差较小，表明NIRS用于蛋白含量测定的准确性和可靠性。[align=center][img=,372,89]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151631_01_1626619_3.png[/img][/align]式中yi, actual为传统凯氏定氮方法得到的一级数据值，yi, predicted为NIRS得到的预测值，n为验证集样品数量。[align=center]表5 验证集样品方法结果比较表[/align][align=center][img=,585,86]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151632_01_1626619_3.png[/img][/align]3.7 预测值的精密度通过重复测量光谱计算，建立的蛋白含量校正模型的预测精密度。随机选取验证集样品中的1号、15号、35号、42号和47号样品，每个样品重复测量10次，然后采用建立的蛋白含量模型采集以上样品的光谱，得到样品的预测值。然后计算每个样品预测值的平均值、标准偏差和相对标准偏差，用这些指标来表示预测的精密度，结果见表6。如表中所示， RSD值均在1.0%以下，远远低于5.0%，证明了模型的精密度良好。[align=center]表6 模型精密度考察结果[/align][align=center][img=,584,394]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/09/201709151636_01_1626619_3.png[/img][/align]4结论和讨论本研究建立了人血白蛋白生产过程中蛋白含量测定的近红外定量模型，用于人血白蛋白原液蛋白质含量的测定，为下一步原液的生产配制提高依据。首先，取生产过程中的样品17个，用凯氏定氮法测得各个样品的蛋白含量，然后在实验室条件下，用生理盐水配制成49个不同浓度的蛋白样品。对49个样品进行[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的采集，然后对样品进行校正集和验证集的划分，对光谱进行预处理方法和不同的变量选择方法进行了考察；采用Kennard-Stone（K-S）分类的算法，按照2：1的比例进行样品集的划分，优先选出Mean Center +一阶导数SG13点平滑的预处理方法，并采用窗口宽度为100变量的Forward iPLS变量选择方法选出变量区间，最终建立最佳的近红外定量模型。最终建立的PLSR模型结果：Rc2=0.997，Rp2=0.987，均方根误差RMSEC=0.1394%，RMSEP=0.2560%，RMSECV= 0.1831%。除此之外，对模型进行了重复性考察，从结果可知模型具有较好的重复性。在模型的建立中，选用Kennard-Stone（K-S）分类的算法进行样品集的划分，通过PCA分析得到具有代表性的校正集和验证集样品。在预处理方法的选择中，分别选用Autoscale、Mean Center、SG平滑一阶导数以及各预处理方法的组合进行预处理方法的考察，其中SG平滑中，不同的窗口宽度会对平滑产生不同的效果，窗口宽度越宽平滑效果越好，但也会丢掉有用的信息，经过考察选择13点平滑时结果较佳。参考文献吴清, 周法根. 脑梗死治疗中白蛋白应用价值的探讨 . 心脑血管病防治, 2005, 5(2): 49-50.王华平, 米宇俊. 人血白蛋白治疗肾综合征出血热低血压休克患者疗效观察 . 医师进修杂志, 2001, 24(8):20-21.郑红光, 杨志藩, 关欣. 静脉输注人血白蛋白对肾病综合征的正负临窗效应观察 . 中国实用内科杂志, 2003, 23(1):25-27.刘丽萍. 人血白蛋白在肝硬化资料中的应用 . 中国医院用药评价与分析, 2013, 13(5):388-390.常花蕾, 史涛. 人血白蛋白临床不合理应用及改进措施 . 中国药物应用与监测, 2014, 11(1): 52-54.孙世光, 余明莲, 王建民, 张国辉. 人血白蛋白的临床应用误区及其对策 .解放军药学学报, 2009, 25(4):366-368.

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    【分享】生物质谱在糖蛋白结构分析中的应用

    生物质谱在糖蛋白结构分析中的应用项目完成人：桑志红 蔡 耘项目完成单位：国家生物医学分析中心 随着人们对糖蛋白参与生命活动机理的日益深入了解，对天然糖蛋白及重组糖蛋白类药物的分析越来越受到重视。重组糖蛋白类药物的质量控制更是直接关系到药物的疗效及至人类的健康。九十年代以来，随着带有反射功能的基质辅助激光解吸附电离飞行时间质谱（MALDI-TOF-MS）和纳升电喷雾串联质谱（nano-ESI-Q-TOF）等具有软电离方式的现代质谱 技术的发展，质谱以其高灵敏度和强有力的分析混合物的能力，提供了生物大分子的分子量、序列、一级结构信息以及结构转换、修饰等方面的信息，使糖基化分析有了重要的进展。 通常研究糖蛋白的方法是把蛋白链上的寡糖切下来，分别研究蛋白部分和寡糖部分的结构，因此无法研究与两部分共同相关的结构问题，也不能区分不同糖基化位点上切下来的寡糖。自90年代初，国外有人开始用质谱法研究糖蛋白的结构，同时描述了各个位点的不均一性。我们用建立的现代生物质谱技术研究糖蛋白一级结构的方法，将其应用与基因重组糖蛋白的结构分析。为糖蛋白结构分析及基因重组糖蛋白类药物的质量控制提供新的手段。一、 生物质谱研究糖蛋白结构方法的建立实验所用仪器为：1.德国BRUKER 公司的REFLEXIII型基质辅助激光解吸附电离飞行时间质谱仪，N2激光器，波长337nm，线性飞行距离150cm，加速电压2kv。2.英国Micromass 公司Q-TOF型电喷雾串联质谱仪。源温80°C，气体流速40L/h，枪头电压650V，检测频率2.4S，氩气碰撞池压力6*10-5mbar。1. 基质的选择，在MALDI-TOF-MS分析中，基质起着相当重要的作用。不同的基质对不同类的物质响应不同，a-氰基-4-羟基肉桂酸用于测定糖蛋白核糖核酸酶B效果相对较好。2. 糖蛋白分子量的测定，糖蛋白核糖核酸酶B由124个氨基酸组成，在34位Asn处连有一个高甘露糖型N-糖链。由于糖链的微不均一性，与普通蛋白质及核酸不同，其分子离子峰在MALDI-TOF-MS 质谱图上表现为一簇峰，各峰之间约相差一个糖基。正是由于这种微不均一性，使得其分子离子峰变宽，灵敏度降低。糖链分子量越大，峰越宽，灵敏度越低，所以一般只有糖链较短，蛋白的质量不太大的糖蛋白才能测定其平均分子量。用MALDI-TOF可直接测定糖蛋白核糖核酸酶B的平均分子量为 15208.6Da。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2011/03/201103211511_284179_1604317_3.jpg3. 糖含量的测定，采用O聚糖酶及内糖苷键酶F分别作用于核糖核酸酶 B，只有内糖苷键酶F能够是其分子量发生变化，表明核糖核酸酶B分子中不存在O-连接糖链存在着N-连接糖链。内糖苷键酶F切断N-糖链五糖核心最内侧的GlcNAc-GlcNAc糖苷键，得到含一个GlcNAc的肽链，减去GlcNAc，可以计算出准确的肽链分子量T=13695.6，与糖蛋白平均分子量之差为糖链的平均分子量G=1513.4，平均糖含量为：(糖链大小/糖蛋白分子量)×100%=9.95%。4. 糖基化位点的确定，研究糖基化类型及糖基化位点的策略：采用蛋白酶酶解与糖苷内切酶酶解相结合的方法，通过酶切前后含糖肽片的位移，结合网上数据库检索，可以确定糖基化类型和糖基化位点。以不同类型的糖苷内切酶作用于糖蛋白（N-糖苷键酶或O-糖苷键酶），在MALDITOF-MS 上观察其质量的变化，可以直接确定糖蛋白中是否含有响应类型的糖链，这是我们确定糖蛋白中糖苷键类型的基础。我们采用先将核糖核酸酶B还原烷基化，加Glu-C酶切，产物再用内糖苷肩酶F酶切，可观察到含糖肽段出现位移，将核糖核酸酶B的肽质量指纹图进行数据库检索，证实发生位移的肽段中含有N-糖链特异连接位点，由此确定34位Asn为糖基化位点。另外我们采用内糖苷键酶F及肽-N-聚糖酶F两种酶进行差位酶切法对含糖肽段进行验证，两种酶酶切后分子离子峰的差值除以GlcNAc的质量，结果就是N-糖基化位点的个数5. 质谱测定氨基酸序列， 我们对核糖核酸酶B肽质量指纹谱中的含糖肽段进行了串联质谱测定，首先在一级质谱图中选择离子4972.23，在串联质谱的碰撞活化室以氩气与其碰撞产生碎片，从碎片的质荷比推算出此肽片中的一段氨基酸序列，检索结果为核糖核酸酶B，从而判断其理论序列是否一致。6. 糖链结构的研究，凝集素对糖肽的亲和提取，进一步分析糖肽序列及糖链结构的关键是含糖肽段的提取。核糖核酸酶B中糖链为高甘露糖型，我们选用对其有特异性吸附的伴刀豆球蛋白对其进行提取利用这种简捷的亲和质谱的方法，对糖肽段进行了分析。建立了亲和质谱分析糖肽类物质的方法，为今后糖肽序列分析及糖链结构分析奠定了基础。二、基因重组糖蛋白人促红细胞生成素（rhEPO）的结构分析。 利用以上建立的方法，我们对样品重组人促红细胞生成素进行了分析，断定此样品为非完全糖基化，样品中只存在N-连接的糖链，无O-糖链。应用酶切法用肽-N-聚糖酶处理后，得到两个含糖肽段，进行数据库检索，测得38位及83位为N-糖基化位点，与文献报道相符，结果可靠。因此，该项课

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  • 【原创大赛】饲料粗蛋白的快速测定

    饲料粗蛋白的快速测定1 实验意义 饲料是畜牧养殖生产中的重要生产资料，饲料中蛋白质含量是判定饲料营养价值的一项重要指标，对饲料质量进行监管检测十分必要。本文开发了饲料粗蛋白的快速测定方法，比常用的国标法、凯氏定氮法以及强碱蒸馏法更加方便、快捷。采用双氧水—硫酸法是消解饲料样品，减少了消化时间。在我公司饲料快速检测仪特定波长下进行比色测定，根据溶液吸光度（颜色深度）与浓度呈正比关系，转换出粗蛋白含量，，无需滴定，适合实际检测使用。2 测定原理 浓硫酸和30%浓度的双氧水都是强氧化剂。饲料中的有机物接触到浓硫酸便会被脱水炭化，但是在高温条件下，往未被硫酸氧化完全的饲料中加入30%的双氧水，会使饲料中的有机物彻底氧化、分解，放出CO2、SO2，而释放出的氨气则和硫酸结合生成硫酸铵。NH-4+-N在碱性条件下与纳氏试剂络合生成黄色络合物，在特定波长下进行比色测定，氮含量和溶液吸光度（颜色深度）呈线性关系。3 操作步骤 取样品0.2±0.0002g于100ml三角瓶中，后各加入2ml浓硫酸摇匀，管口放一只弯颈小漏斗，三角瓶内放3-4颗玻璃珠，放在电炉上加热，使瓶内液体保持微沸，硫酸大量冒烟，消化液呈酱油色时，将三角瓶取下冷却至不烫手，向管内加入30%双氧水30-40滴，加热消化。反复多次，直至管内溶液澄清透明为止。消化结束后冷却，分别过滤转移至100ml容量瓶中，加水定容至刻度。再各从中吸取2ml定容至另一100ml容量瓶，为待测液。显色后测定吸光度。4 回收率试验 用该方法进行了添加实验和测试结果与常规的比对试验，结果表明，方法回收率在90%—110%之间，与常规测试结果绝对差值符合《GB/T18823-2002饲料检测结果判定的允许误差》标准要求，有关的数据如下：4.1 样品添加实验数据： 样品量mg添加量mg添加后mg回收率%4.4510.4615.76108.134.3310.8015.68105.097.5511.4418.9699.747.21 11.1918.1797.9411.83 11.4423.2599.9111.6311.4423.0699.914.2 速测结果与常规测试结果比对数据： 测试方法样品1样品2样品3速测法蛋白含量41.2%40.5%47.3%常规法蛋白含量40%41%46%绝对误差（%）1.20.51.35 结论 [size=

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    最近要做大豆豆血红蛋白含量的测定，方法我已经知道，最后要比色，可是我查不到有关测定豆血红蛋白含量标线的方法！！！！太早的文献真的很难找到，希望各位大侠能多多指教，给与帮助！我将万分感谢 ！

  • 方便面里应该含多少蛋白

    主管部门说：我们要保证食品的营养，所以要规定方便面里的蛋白质含量；生产厂家说：我们的“高端”方便面用的是低蛋白的面粉，蛋白含量的规定阻碍了“高端”产品的发展；消费者说：方便面里的蛋白含量比牛奶还高？黑心厂家会不会往里加三聚氰胺？那么，方便面里到底应该含有多少蛋白质呢？一、面粉中的蛋白质营养价值很低不管是牛肉面、鲜虾面还是排骨面、鸡汤面，方便面里蛋白质主要还是来源于面粉。虽然面粉都来自于小麦，但是不同的加工工艺获得的面粉其蛋白质含量略有差异。全粉（或叫“头粉”）是所有能够从小麦中取出的面粉，蛋白含量在13～15%左右。从其中分离出来的高档面粉“粉心粉”，蛋白含量大概11～13%，而剩下的“清粉”则可能高到17%。根据蛋白含量的不同，面粉通常被分为“高筋”“中筋”和“低筋”，其中高筋面粉的蛋白含量可达14%，而用来烤蛋糕的低筋面粉可能只有8%。面粉中的蛋白主要是通常说的“面筋蛋白”。它的氨基酸组成跟人体需求相差很大。比如说，人体需要的赖氨酸，它含得很少；而它富含的那些，人体却又要不了那么多。在食品科学上，人们用一个“蛋白质消化校正计分”来表示一种蛋白质满足人体需求的效率。鸡蛋蛋白、牛奶蛋白、纯化的大豆蛋白最好，得分为1，而面筋蛋白只有0.25。也就是说，如果只吃一种蛋白质的话，为了满足人体的氨基酸需求而吃的的面筋蛋白将会是上诉几种“优质蛋白”的4倍。另一方面，面筋蛋白是一种过敏源，大约有1%的人对它过敏，所以有一些食品甚至以“不含面筋蛋白”为卖点。面筋蛋白因此被当作“劣质蛋白”，在配方食品中几乎不被当作蛋白质的来源。面筋蛋白在食品中的作用只要是功能性的而不是营养性的。不含面筋蛋白的面粉主要就是淀粉，无法产生“韧性”——也就是我们通常所说的“筋道”。蛋糕远不如面包“筋道”，就是因为蛋糕粉中的面筋蛋白远远低于面包粉。二、方便面的成本与蛋白含量与没有必然联系方便面除了油炸干燥的那种类型含有很多油之外，其营养成分与传统的面条并没有本质差异。传统面条可以用各种面粉来作，方便面也可以。一方面，这些不同的面粉中的蛋白含量可能不同；另一方面，面粉之外的成分（主要是油）含量也不同，这样成品方便面的蛋白含量就有了比较大的差异。既然面粉的蛋白含量并不是衡量面粉品质的标准（“粉心粉”是最好最贵的面粉，其蛋白含量甚至要低一些），方便面的成本也就跟蛋白含量基本上没有什么关系。对于厂家所宣称的“高端”方便面，如果为了加工性能或者口感色泽的考虑加入淀粉的话，蛋白含量下降了，成本却要增加。三、方便面中应该含有多少蛋白无论是方便面、馒头、面包，还是传统的面条、烧饼，其中的蛋白都不是人体蛋白质的主要来源。它们主要都只是提供碳水化合物。无论规定其中的蛋白含量是多少都没有太大的意义——如果长期单一地依靠这些食物，即使是高筋面粉，也同样造成蛋白不足的“营养不良”；如果考虑食谱的全面均衡，不含蛋白的淀粉同样作出足够的贡献。四、国家标准与三聚氰胺疑虑热议中的方便面国家标准中要求蛋白含量不低于8%。应该说这个含量并不难实现。有的消费者担心这个含量差不多是牛奶中蛋白含量的三倍，会不会导致黑心厂家加入三聚氰胺之类的东西来牟利。这个疑虑基本上没有必要。牛奶中的固体含量只有百分之十几，其它的都是水。三聚氰胺加到牛奶里，可以把不要钱的水变成牛奶的价格。而方便面中，面粉是最便宜的原料，甚至价格便宜的面粉中蛋白含量还要高一些。所以，一般的方便面中加入三聚氰胺无助于厂家“牟利”。如果那些所谓的“高端”方便面加入了淀粉而导致蛋白含量下降，又非要显示“高”蛋白含量的话，倒是有理论上的可能。不过，既然是“高端”产品，自然也就是高价。通过合理配方，比如加入外来蛋白；或者改进工艺，比如减少油的吸收吸附，也并不难满足“国家标准”的要求。基于面食中蛋白的营养价值和含量，强制性的规定蛋白含量并没有太大的必要，反倒容易误导消费者以为方便面“富含”蛋白质，不如强制性要求标明蛋白质、油、碳水化合物以及盐等主要添加剂的含量，而不是简单地给一个“合格”还是“不合格”的标签。就促进行业健康发展而言，保证产品的内容与厂家的宣称相一致，是更难但是更有意义的事情。

  • 高蛋白含量样品的前处理方式

    最近实验的样品蛋白质含量有点儿高，大概氨基氮含量在1.3g/100 ml，所以搅拌的时候会产生很多泡沫，导致过滤困难。想请教一下，除了过膜处理之外，在不造成样品的挥发性物质损失或损失度较小都有什么除蛋白处理方式呢

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