康普茶是一种用茶叶制成的发酵饮料,尽管最近其他替代品被视为替代品,例如水果。使用不同类型的水果可能会影响基于水果的康普茶的特征。本研究通过随机块设计研究了基于水果的康普茶的物理化学和微生物特征,其类型(红色的果实,苹果,蛇,草莓,草莓,葡萄,梨,红番石榴和柑橘)是因素。分析了生产的康普茶饮料,并比较pH,总糖,总酚类化合物,总类黄酮,抗氧化活性和总微生物。统计检验(例如方差分析(ANOVA)和最小显着性不同(LSD)(α= 5%))。结果表明,康普茶的物理化学和微生物学特征与蛇果实康普茶的果实类型显着相关,显示了每个特征的最佳结果:总乙酸细菌和酵母菌的总酵母和酵母1.53×10 9 cfu/ml,pH,pH的总糖为3.07,总糖为2.41%。 DPPH清除活性为5.46μg/mL的1.75 mg QE/mL和IC 50。发酵的基于水果的康普班被认为是传统康普茶的健康替代品,因为它们提供了丰富的营养来源,从而增强了人类的福祉。
利用接骨木花色苷的pH指示作用研制了一种智能包装膜,解决了冷藏食品新鲜度监测问题。研究了接骨木花色苷对结冷胶、明胶复合膜性能的影响,以及作为新鲜度指标对鲜虾保鲜的影响。结果表明,接骨木花色苷-结冷胶/明胶膜的膜厚度(7.8×10 − 2 mm)、TS(拉伸强度)(14.57×10 3 MPa)、WVP(水蒸气渗透性)(36.96×10 − 8 g/ms Pa)有所提高,断裂伸长率(EAB)(17.92%)和水溶性(水溶时间为60.5 s)有所降低。SEM(扫描电子显微镜)和FTIR(红外光谱分析)表明其组分之间具有良好的兼容性。此外,接骨木花青素薄膜表现出良好的力学性能和pH指示效果,可认为该薄膜适用于鲜虾保鲜,研究结果可为新型活性智能包装薄膜的研发提供参考。
安全性和耐受性•在悲伤的队列中,最常见的治疗伴侣AE(TEAES)是头痛和腹部不适(表2)•在疯狂的队列中,最常见的茶点是头痛和背痛(表3)•表3)•在悲伤和疯狂的群体中,整个剂量组中,神经系统茶的率低(表4)。本研究中没有严重的茶,严重的茶水,也没有报道的死亡•大多数茶的严重程度是轻微的,并且通过研究的结论解决了•实验室价值的临床意义上没有有意义的趋势,也没有临床上有意义的趋势或治疗相关的发现,以确定与eCgs,ecgs,ecs,或s-ecs,s-s-st本研究中没有严重的茶,严重的茶水,也没有报道的死亡•大多数茶的严重程度是轻微的,并且通过研究的结论解决了•实验室价值的临床意义上没有有意义的趋势,也没有临床上有意义的趋势或治疗相关的发现,以确定与eCgs,ecgs,ecs,或s-ecs,s-s-st
2.0 NPK肥料MOMBASA CS农业和牲畜开发部Mithika Linturi在MOMBASA的肯尼亚港口管理局的NPK肥料两侧,这标志着通过KTDA购买的第一个通过KTDA购买的肥料来支持茶农。 政府热衷于通过将肥料提供到工厂水平来支持茶农。 该肥料将在港口接收,然后通过SGR分配给农民,并在最近的茶购买中心接触。 第二货运将在11月中旬左右到达。 正统茶将由于市场上的良好价格而增加农民的收入,并且政府渴望确保农民准备在短雨期间种植茶。2.0 NPK肥料MOMBASA CS农业和牲畜开发部Mithika Linturi在MOMBASA的肯尼亚港口管理局的NPK肥料两侧,这标志着通过KTDA购买的第一个通过KTDA购买的肥料来支持茶农。政府热衷于通过将肥料提供到工厂水平来支持茶农。该肥料将在港口接收,然后通过SGR分配给农民,并在最近的茶购买中心接触。第二货运将在11月中旬左右到达。正统茶将由于市场上的良好价格而增加农民的收入,并且政府渴望确保农民准备在短雨期间种植茶。
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a)pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b)deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc)预测产量已成为研究的重点领域,因为它在应对诸如自然灾害,市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中,茶产量预测尤为重要,印度是世界上最大的茶水出口商之一[11,13]。这项研究进行了文献计量分析,以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述,并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus,Web of Science,PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据,并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析,该研究试图提供有价值的见解:1。通过机器学习(ML)的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量,考虑到各种影响因素,例如天气状况,土壤健康,灌溉实践,作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型,这些模型比传统方法提供了更准确,可靠和及时的预测,从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词:茶产量预测,农业中的机器学习,作物产量预测,茶的ML技术,环境因素,土壤气候,遥感等。简介:茶是全球消费量最广泛的饮料之一,其耕种在印度,中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理,收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来,机器学习(ML)在农业研究中获得了重要的吸引力,因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业,从而提高生产率,提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集,ML算法实现精确的收益预测,优化资源使用情况,监控环境条件并检测植物疾病。特别是,茶产率预测已成为ML的关键应用,支持更好的
康普茶是利用 SCOBY(细菌和酵母的共生培养)将茶与糖溶液一起发酵制成的。康普茶发酵分为几个阶段,例如将糖转化为乙醇、将乙醇转化为乙酸以及将乙酸转化为二氧化碳。因此,康普茶发酵过程中必须涉及几种独特的微生物。我们之前的研究报告称,康普茶饮料(液相)中的可培养微生物都是细菌。此外,在本研究中,我们研究了 SCOBY 本身中的可培养微生物。在康普茶发酵过程中,每天使用无菌刀切割 SCOBY 片(约 1×1 厘米)。将 SCOBY 切片在马铃薯葡萄糖肉汤中富集,并在 37°C 下培养 24 小时。将富集的培养物接种到平板计数琼脂中,并在 37°C 下培养 24 小时。在 14 天的康普茶发酵过程中收集了四个不同的菌落,分别命名为分离物 (a)、(b)、(c)、(d)。疑似细菌菌落培养在营养琼脂中,而疑似霉菌或酵母菌落培养在马铃薯葡萄糖琼脂中。表征结果表明,分离物 (a) 具有与醋杆菌属相近的特征(革兰氏阴性、短杆状、不产生内生孢子),而分离物 (b) 为革兰氏阴性、长杆状并产生内生孢子。分离物 (c) 被怀疑为霉菌,分离物 (d) 被鉴定为酵母。关键词:细菌;发酵;康普茶;SCOBY;酵母
这项研究研究了使用连续的离子层吸附和反应方法(Silar)方法合成的锰(MNSE)薄膜的光学,结构和电性能(MNSE)薄膜,具有不同体积的三乙胺(TEA)作为络合物的浓度。MNSE薄膜在紫外线(UV)区域表现出很高的吸光度,根据茶浓度的不同,在0.61至0.91处达到峰值,并朝着近红外(NIR)区域下降。透射率从12.53%到92.17%不等,随着较高的茶浓度降低。膜的能带间隙从2.90 eV降低,用2 ml茶降低至2.30 eV,以10 mL的速度降低,突出了MNSE用于光伏应用的可调性。膜厚度从190.82 nm到381.63 nm不等,反映了与茶浓度的直接关系。从结构上讲,在立方相结晶的MNSE膜具有改善的结晶度和较高茶容量下的缺陷,这是晶体尺寸从20.10 nm增加到25.09 nm,并降低了位错密度和微疗法。形态分析揭示了中等茶浓度下的均匀谷物样结构,这对于光伏性能是最佳的。电性能强调了电阻率和电导率之间的权衡。膜在2 mL时表现出较高的2.72×10 s/cm的电导率,而10 mL时为1.02×10ିହs/cm。这些发现证实了MNSE薄膜对于太阳能电池中吸收层的适用性,尤其是在需要可调的光学和电气性能的情况下。通过改变茶浓度来控制这些特性的能力增强了材料在光伏以外的应用程序(包括光电和光电探测器设备)以外的应用。
这项研究用UV/VIS分光光度法定量地分析了商用茶饮料中的单宁含量。单宁是多酚化合物,会影响茶的风味,质量和健康益处。测量单宁含量的传统方法通常需要大量的样品制备,耗时并涉及危险试剂。该项目旨在使用更简单的方法简化过程:UV/VIS分光光度法。该研究包括从茶样品中提取和纯化单宁,校准曲线的创建以及各种商业茶类型的分析,包括茉莉绿茶,冰柠檬茶,白葡萄绿茶和芦荟和冰冰的红茶。结果表明,风味茉莉绿茶含有最高的单宁浓度(2.9166 ppm),而冰柠檬茶的浓度最低(2.284 ppm)。这些发现对于改善饮料行业的质量控制并提高消费者对茶营养价值的认识很有价值。
Thierry Tran,FrançoisVerdier,Antoine Martin,HervéAlexandre,Cosette Grandvalet等。食品微生物学,2022,105,pp.104024。10.1016/j.fm.2022.104024。hal-03648386