导读:本文包含了小麦蛋白质论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:小麦,蛋白质含量,近红外光谱,检测模型
小麦蛋白质论文文献综述
张津源,张德贤,张苗[1]（2019）在《基于连续投影算法的小麦蛋白质含量近红外光谱预测分析》一文中研究指出为了快速无损检测分析小麦蛋白质含量,构建近红外光谱最优小麦蛋白质定量检测分析模型。利用一阶S-G平滑算法+SNV算法对光谱进行预处理。使用连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)提取光谱中的特征波段点,使全谱图的141个波段点降低到17个特征波段点。在选择的17个特征波段点基础上分别建立偏最小二乘回归(Partial least regression, PLSR)模型、支持向量机(Support vector machine, SVM)模型、多元线性回归(Multiple linear squares regression, MLR)模型和主成分回归(Principal component regression, PCR)模型。在构建的4种小麦蛋白质含量预测模型中,MLR预测分析模型的验证集均方根误差(RMSEV)和校正集均方根误差(RMSEC)最小,验证集相关系数(r_v)和校正集相关系数(r_c)最大,其r_v=0.968,r_c=0.976,RMSEV=0.300,RMSEC=0.275。因此,相比于其他3种检测模型,建立的MLR小麦蛋白质含量检测模型最优,稳定性和精确性最高。(本文来源于《江苏农业学报》期刊2019年04期）
张津源[2]（2019）在《基于近红外光谱的小麦蛋白质检测模型研究》一文中研究指出在小麦籽粒选种、面粉加工、市场交易、储藏等领域,如何快速有效得到某种类型小麦的品质信息具有非常重要的现实意义。目前获得的小麦的品质信息方法多采用化学法、X光扫描等方法,但是存在实验设备昂贵、实验周期过长等弊端。小麦蛋白质的含量作为小麦品质信息主要的表示信息,论文采用近红外光谱技术对小麦蛋白质含量信息进行评价分析,从而降低检测小麦品质信息的成本和处理时间,提高其检测的适用性和准确性。论文的具体研究内容如下:(1)光谱数据预处理。在对小麦籽粒进行光谱的扫描的过程中,存在内部因素(仪器)和外部因素(光照、温度等)对光谱数据产生负面的影响,因此扫描得到的近红外光谱数据中存在部分的干扰信息。如果把引入的干扰信息作为波长信息变量进行建模分析势必会影响建立模型的稳定性和预测性,故需要对小麦籽粒近红外光谱数据进行预处理,尽可能的减小内部因素和外部因素对光谱数据的影响。论文分别采用归一化(Normalize)、一阶导数(1st Derivative)、二阶导数(2st Derivative)、平滑(Smoothing)、标准正态(SNV)、多元散射(MSC)、基线(Baseline)、去趋势(Detrend)不同组合方法对光谱数据进行预处理,提出的Smoothing+1st Derivative+SNV组合方法对小麦光谱数据进行预处理得到的效果最佳。(2)提取特征波长。经近红外光谱仪扫描小麦籽粒得到的光谱数据,由于得到的光谱维度高,存在的波长信息变量多。如果用全光谱数据信息变量进行建立模型分析,虽然可以很好的得到性能良好的模型,但是提取的光谱数据中不仅存在有效的信息变量,还存在无信息和干扰信息变量。如果可以提取出光谱数据中存在的特征波长信息变量,从而剔除存在的无信息和干扰信息变量,建立模型的稳定性和预测性会得到提高。针对本论文的研究对象,提出了基于迭代保留信息变量算法(IRIV)和竞争自适应重加权算法(CARS)的小麦籽粒光谱数据特征波长提取方法,IRIV算法和CARS算法分别选择和提取了30个和28个特征波长。(3)不同模型对比分析。为了合理突出样本数据广泛适用性,用联合X-Y距离的样本集划分算法(SPXY)对281个小麦籽粒样本光谱数据进行划分,划分校正集小麦籽粒样本和预测集小麦籽粒样本。提出了基于偏最小二乘算法(PLSR)、极限学习机神经网络(ELM)、径向基神经网络(RBF)、BP神经网络(BP)四种算法对未经处理和处理后的对小麦籽粒光谱数据进行建模分析。用经SPXY算法划分得到的71个验证集样本数据对模型进行验证分析,提出的基于Smoothing-1st Derivative-SNV-IRIV-PLSR组合算法建立模型的预测性与稳定性最高,预测集均方根误差为0.1572,决定系数为0.9895。(本文来源于《河南工业大学》期刊2019-05-01）
郭兴凤,张莹莹,任聪,石长硕,孙小红[3]（2018）在《小麦蛋白质的组成与面筋网络结构、面制品品质关系的研究进展》一文中研究指出小麦中蛋白质的组成和含量是决定小麦粉最终用途的重要指标,蛋白质的组成和比例直接影响面团的流变学特性和面制品的品质。麦谷蛋白构成面筋网络的骨架结构,二硫键在维持面筋网络结构中起着至关重要的作用。对小麦中蛋白质的结构组成、加工过程中的影响因素以及面团中二硫键的测定方法进行了综述。(本文来源于《河南工业大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
吴婷婷,ARMSTRONG,P,R,张海辉,杨玲,高维瑞[4]（2018）在《全包围光源结构的单粒小麦蛋白质含量检测装置研究》一文中研究指出针对单粒小麦蛋白质含量等内部表型的实时检测需求,设计了基于近红外漫反射光谱的无损定量检测装置,阐述了光源结构设计、硬件系统设计和软件系统构建。选用近红外LED微型灯珠,以6行8列形式均匀分布于圆柱形铝合金灯筒壁上,形成向心全包围的物理结构,LED灯珠引脚通过16根导电铜柱并联连接,灯筒上顶部设有红外对射传感器,当检测到谷物经由灯筒内的玻璃滑道时,光谱仪通过一分二型光纤分别从灯筒上顶部和下底部收集漫反射光谱,基于C++语言的上位机软件将其转换为吸光度,再根据嵌入模型进行实时预测。获取了300粒单粒小麦900~1 700 nm范围的全包围漫反射光谱,进行归一化处理后,分别建立了基于全光谱(FS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长的单粒蛋白质含量预测模型。试验结果表明,两个模型校正集的R2分别为0.960 4和0.844 6,验证集R2分别为0.801 6和0.819;从实用性和预测效果出发,选择基于SPA特征波长的蛋白质模型作为嵌入式预测模型;分别验证了该装置的波长重复性、吸光度重复性和预测重复性,结果表明,本装置可以用于单粒谷物内部表型的实时、无损、定量检测。(本文来源于《农业机械学报》期刊2018年10期）
陈巧灵[5]（2018）在《基于全基因组关联分析对中国地方小麦蛋白质含量性状的解析》一文中研究指出现代农业育种造成小麦遗传多样性低和遗传基础变窄,因此新资源的开发成为研究的重点之一。中国地方小麦品种具有丰富的遗传变异、较强的适应性和亲和性,中国地方小麦的品质性状也具有很强的地域特点,是育种工作进行品种改良的重要种质资源。本研究以272份中国地方小麦品种为材料,通过连续3年在7个不同环境下的小麦籽粒蛋白质含量的测定,进行地方品种蛋白质含量的测定和分析;利用高通量Wheat660芯片对具有遗传多样性的272份材料在已获得群体结果和亲缘关系的基础之上结合本试验测定的蛋白质含量的表型数据进行全基因关联分析。取得主要研究结果如下:1.对种植在7个不同环境下(2015年崇州、2016年崇州、2016年绵阳、2016年雅安、2017年崇州、2017年绵阳和2017年雅安)的272份地方小麦进行蛋白质含量的测定,结果显示中国小麦地方品种平均蛋白质含量在所有的检测环境下平均值为13.77%,有45份高蛋白质含量小麦的品种,平均蛋白质含量在15%以上,有18份低蛋白质含量的小麦的品种,平均蛋白质含量在12%以下。中国地方小麦品种在7个不同环境间蛋白质含量均达到极显着正相关(r=0.543–0.705)。分析来自不同麦区地方品种蛋白质含量表明,来自东北春(播)麦区(VI-NEW)、北部春(播)麦区(VII-NS)、西北春(播)麦区(VIII-NWS)和新疆冬-春(播)麦区(X-XJ)地方小麦蛋白质含量偏低,且差异不显着,来自北部冬(秋播)麦区(I-NW)、黄淮海兼(秋播)麦区(II-Y&H)、长江中下游春(秋播)麦区(III-YTS)和西南春(秋播)麦区(IV-SAS)和华南春(秋播)麦区(V-SWAS)的蛋白质含量偏高,且差异也不显着。2.利用Wheat660芯片获得的基因型数据,对272份中国地方小麦品种进行蛋白质含量的全基因组关联分析,共检测到共检测到了46个与蛋白质含量性状显着关联的SNP标记位点(P<0.0001),18个QTL区段(10Mb),分布在2A、2B、3B、5B、5B、6A、6B、7A、7A、7A、和7B染色体上。单个关联位点表型变异贡献率(R~2)范围为6.2%～10.1%,这些染色体上的标记:AX-94913395～AX-109853556(2A)、AX-111127963(2B)、AX-109335297～AX-109975004(3B)、AX-108932412～AX-110979583(3B)、AX-109971694～AX-110487962(3B)、AX-108919027～AX-111600410(5B)、AX-108728520～AX-111801527(5B)、AX-109995708～AX-111614403(5B)、AX-110996588～AX-111139810(6A)、AX-111024271(6A)、AX-110914313(6B)、AX-111644024(6B)、AX-110535435～AX-110631409(7A)、AX-108873894(7A)、AX-109883919(7A)、AX-109536152(7A)、AX-111167265(7A)和AX-89654502～AX-111539331(7B)分别能在两个环境中都被检测到,贡献率最大的标记是AX-110996588～AX-111139810,表型贡献率是10.1%,贡献率最小的标记是AX-109971694～AX-110487962,单个关联位点的表型贡献率是6.3%。3.通过对272份中国地方小麦品种蛋白质QTL位点不同单倍型间方差分析鉴定了44份高蛋白质含量和17份低蛋白质含量的地方小麦品种。发现控制高蛋白质的主要是QTL5和QTL17,分别位于染色体3B和7A上,控制低蛋白质的主要是QTL11和QTL16,分别位于染色体6B和7A上。(本文来源于《四川农业大学》期刊2018-06-01）
韦紫玉,斯中发,王月[6]（2018）在《基于近红外漫反射光谱技术的小麦蛋白质含量检测》一文中研究指出收集来自国内3个主要小麦生产省份的小麦样品共73份,应用近红外光谱漫反射技术结合化学计量学方法建立小麦蛋白质含量的近红外光谱定量模型,并对模型的稳定性和可靠性进行评价。结果表明,光谱预处理的最佳条件为:Savitzky-Golay平滑+一阶导数处理,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立模型,校正集(Rc)和预测集相关系数(Rp)为0.936和0.925,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.23和0.28,表明模型准确可靠,可应用于小麦蛋白质含量的快速无损检测。(本文来源于《轻工科技》期刊2018年05期）
马晓[7]（2018）在《面包面条优质兼用型小麦蛋白质理化特性的研究》一文中研究指出面包品质是我国小麦改良的重点,面条是我国的传统主食和消费主体,面包、面条优质兼用型品种更符合我国国情。为了进一步了解面包、面条兼优型品种特性,本研究选取了12个面包、面条品质差异显着的典型小麦品种,于2014-2015、2015-2016两个年份,种植在济南(Jinan,JN)、菏泽(Heze,HZ)、青岛(Qingdao,QD)叁个地方,通过对其蛋白和面团特性及面包面条加工品质的测定,旨在明确环境和品种对蛋白质特性、面团特性与面包、面条品质的影响;确定蛋白特性、面团特性与面包、面条品质的关系,筛选影响面包、面条品质的关键指标;然后比较在品种与环境作用下,不同类型小麦品种的面包、面条品质及其关键指标的稳定性,从而为快速筛选面包、面条兼优型小麦及其育种、优质栽培提供理论依据;同时,通过面包、面条兼优品种与均劣品种的面粉按不同比例进行配粉,分析不同配粉比例间面包、面条品质的变化,结合前面的结果,综合分析蛋白质特性、面团特性对面包、面条品质的影响及作用机理,确认关键指标的重要作用,互相验证。本研究结果表明,面包、面条兼优型小麦的高分子量谷蛋白亚基组成多含5+10、13+16等优质亚基,而面包、面条均劣型小麦多含2+12等劣质亚基,其中,4+12亚基对我国小麦品种来说属于优质亚基。品种与环境对不同品种间蛋白特性、面团特性均有显着影响。品种对各项指标的影响起主导作用,其中,籽粒硬度、沉淀值、面筋指数和面团形成时间受品种的影响分别占到95%、74%、69%和53%。品种和环境对不同品种间面包、面条总分均存在极显着影响,而面包面条各项指标主要受品种的极显着影响,除面条色泽、面包体积外,其他指标受环境影响较小。此外,均值分析表明,适口性、韧性以及粘性是造成面条总评分差异的关键指标,体积的大小是造成面包总评分差异的关键指标。从稳定性上分析,面包面条兼优型小麦的蛋白理化特性、面团特性及面包、面条品质在不同环境下的变异系数要小于均劣型小麦品种,即兼优型小麦与均劣型小麦的各项指标相比,在不同环境下更加稳定。面包、面条品质对主要蛋白和面团特性要求是相近的,籽粒蛋白质含量、面筋指数、沉淀值、形成时间四个指标与面包、面条品质均呈极显着正相关,即籽粒蛋白含量、面筋指数、沉淀值、形成时间是影响面包、面条品质的关键蛋白、面团特性指标。其中沉淀值与面包、面条评分的相关系数最高,均达到了0.8以上,而且优质面包、面条小麦的沉淀值在46ml~54ml之间,劣质小麦的沉淀值在28ml~37ml之间,表明通过测定沉淀值,可以在不同的环境下更快捷、简便地选育出面包、面条兼优型小麦品种。配粉能够改善劣质粉面包、面条加工品质,从提升速度看,当劣质粉中添加30%的优质粉就可以明显改善面粉的品质,从而改善其面包和面条的加工品质,面包加工品质可提升30%左右,显着高于面条加工品质;但是从提升质量看,当优质粉添加到50%时,已经达到了面条优质粉的标准,虽未达到面包优质粉,但也接近面包优质粉的标准,结果表明,添加50%的优质粉,对劣质粉的面包、面条品质的提升质量最显着。配粉的面包、面条品质与面粉蛋白含量、沉淀值、形成时间、稳定时间、粉质质量指数等呈显着或极显着正相关关系,说明这些指标是影响配粉后面包、面条品质的关键指标,这与环境和品种影响面包、面条品质关键指标的结论基本一致。综上所述,面包、面条兼优型小麦的高分量谷蛋白亚基组成多含5+10等优质亚基,而面包、面条均劣型小麦多含2+12等劣质亚基;品种与环境对小麦的蛋白特性、面团特性、面包面条加工品质均有显着影响,其中品种的影响起了主导作用;籽粒蛋白含量、面筋指数、沉淀值、形成时间是影响面包、面条兼用型品种的关键指标,通过配粉得到了进一步验证;与劣质型小麦相比,面包、面条兼优型品种的蛋白、面团特性及面包面条品质,在不同环境下更加稳定;配粉能显着改善劣质粉的面包、面条品质,当添加50%的优质粉时,劣质粉的加工品质改善效果显着。(本文来源于《山东农业大学》期刊2018-05-10）
胡松青,黄政,刘光,黄滟波,李琳[8]（2017）在《结构域对小麦蛋白质二硫键异构酶性质的影响》一文中研究指出小麦蛋白质二硫键异构酶(wPDI)由4个硫氧还蛋白结构域a-b-b'-a'和C-末端c尾组成.为考察wPDI各结构域对活性的影响,通过亚克隆表达了8个不同结构域组成的wPDI截短蛋白,表达产物经分离纯化后进行了酶学性质研究和蛋白质电泳分析.结果表明,所设计的8个wPDI截短蛋白在大肠杆菌BL21中得到了表达,金属螯合亲和层析和分子排阻层析后获得了纯度较高的wPDI截短蛋白;活性测定结果表明,wPDI的所有结构域对其二硫键氧化还原活性和分子伴侣活性都有贡献,c尾缺失不影响其异构活性,但提供了分子伴侣活性的关键氨基酸结合位点;对截短蛋白A和A'的电泳分析发现,wPDI的a结构域活性位点主要以氧化态为主,而a'结构域主要以还原态为主.研究结果为深入理解wPDI的功能性质奠定了基础.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2017年11期）
宋雨宸,宦克为,韩雪艳,石晓光,赵环[9]（2017）在《基于蒙特卡洛变量组合集群分析法的小麦蛋白质近红外光谱变量选择》一文中研究指出小麦是我国重要的粮食之一,提高对小麦蛋白质含量预测的精准性对保证小麦质量具有重要的意义。采用不同地区的小麦共93个样本近红外光谱与化学值作为建模数据。首先利用小波包(WTP)对光谱信号进行降噪处理,消除外界噪音信号对光谱的影响。其次利用蒙特卡洛变量组合集群分析法(MC-VCPA)进行变量选择,最后利用偏最小二乘法(PLS)建立小麦蛋白质预测模型,并对预测集样本进行预测。对比其他的建模方法,MC-VCPA所选择的10个特征变量代替了全光谱256个变量,预测均方根误差(RMSEP)值由0.4974降低到0.3295,提高了33%,优于其他建模方法。结果表明,基于MC-VCPA的近红外光谱分析方法对小麦蛋白质含量进行定量分析是可行的。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2017年05期）
曹佩,卫娜,刘光,王敬敬,徐勇[10]（2017）在《小麦蛋白质二硫键异构酶的毕赤酵母表达及重组酶性质研究》一文中研究指出为开发天然健康的酶制剂型面粉改良剂,利用毕赤酵母表达了小麦蛋白质二硫键异构酶(wheat protein disulfide isomerase,wPDI)。以克隆质粒pMD19-T-wpdi为基因模板,亚克隆至毕赤酵母表达载体pPIC9K中,并以毕赤酵母GS115为宿主菌进行真核表达,表达产物经硫酸铵沉淀和阴离子交换层析纯化后,与大肠杆菌重组wPDI的酶学性质进行了比对,并利用粉质仪探究了重组wPDI对面粉品质的影响。结果表明,克隆的wpdi基因含有1347个碱基,共编码449个氨基酸,分子量约为50.2 ku。Western blot结果显示,构建的重组酵母表达系统成功表达了重组wPDI;阴离子交换层析获得的wPDI的酶学性质研究表明,酵母重组wPDI表现出了二硫键氧化还原活性和分子伴侣活性,其还原活性高于大肠杆菌重组wPDI,氧化活性和分子伴侣活性低于大肠杆菌重组wPDI。粉质实验结果表明,相对于大肠杆菌重组wPDI,酵母重组wPDI表现出了更强的弱化面粉加工品质能力。研究结果为wPDI的深入研究及其在面制品中的应用奠定了基础。(本文来源于《现代食品科技》期刊2017年05期）
小麦蛋白质论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在小麦籽粒选种、面粉加工、市场交易、储藏等领域,如何快速有效得到某种类型小麦的品质信息具有非常重要的现实意义。目前获得的小麦的品质信息方法多采用化学法、X光扫描等方法,但是存在实验设备昂贵、实验周期过长等弊端。小麦蛋白质的含量作为小麦品质信息主要的表示信息,论文采用近红外光谱技术对小麦蛋白质含量信息进行评价分析,从而降低检测小麦品质信息的成本和处理时间,提高其检测的适用性和准确性。论文的具体研究内容如下:(1)光谱数据预处理。在对小麦籽粒进行光谱的扫描的过程中,存在内部因素(仪器)和外部因素(光照、温度等)对光谱数据产生负面的影响,因此扫描得到的近红外光谱数据中存在部分的干扰信息。如果把引入的干扰信息作为波长信息变量进行建模分析势必会影响建立模型的稳定性和预测性,故需要对小麦籽粒近红外光谱数据进行预处理,尽可能的减小内部因素和外部因素对光谱数据的影响。论文分别采用归一化(Normalize)、一阶导数(1st Derivative)、二阶导数(2st Derivative)、平滑(Smoothing)、标准正态(SNV)、多元散射(MSC)、基线(Baseline)、去趋势(Detrend)不同组合方法对光谱数据进行预处理,提出的Smoothing+1st Derivative+SNV组合方法对小麦光谱数据进行预处理得到的效果最佳。(2)提取特征波长。经近红外光谱仪扫描小麦籽粒得到的光谱数据,由于得到的光谱维度高,存在的波长信息变量多。如果用全光谱数据信息变量进行建立模型分析,虽然可以很好的得到性能良好的模型,但是提取的光谱数据中不仅存在有效的信息变量,还存在无信息和干扰信息变量。如果可以提取出光谱数据中存在的特征波长信息变量,从而剔除存在的无信息和干扰信息变量,建立模型的稳定性和预测性会得到提高。针对本论文的研究对象,提出了基于迭代保留信息变量算法(IRIV)和竞争自适应重加权算法(CARS)的小麦籽粒光谱数据特征波长提取方法,IRIV算法和CARS算法分别选择和提取了30个和28个特征波长。(3)不同模型对比分析。为了合理突出样本数据广泛适用性,用联合X-Y距离的样本集划分算法(SPXY)对281个小麦籽粒样本光谱数据进行划分,划分校正集小麦籽粒样本和预测集小麦籽粒样本。提出了基于偏最小二乘算法(PLSR)、极限学习机神经网络(ELM)、径向基神经网络(RBF)、BP神经网络(BP)四种算法对未经处理和处理后的对小麦籽粒光谱数据进行建模分析。用经SPXY算法划分得到的71个验证集样本数据对模型进行验证分析,提出的基于Smoothing-1st Derivative-SNV-IRIV-PLSR组合算法建立模型的预测性与稳定性最高,预测集均方根误差为0.1572,决定系数为0.9895。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小麦蛋白质论文参考文献
[1].张津源,张德贤,张苗.基于连续投影算法的小麦蛋白质含量近红外光谱预测分析[J].江苏农业学报.2019
[2].张津源.基于近红外光谱的小麦蛋白质检测模型研究[D].河南工业大学.2019
[3].郭兴凤,张莹莹,任聪,石长硕,孙小红.小麦蛋白质的组成与面筋网络结构、面制品品质关系的研究进展[J].河南工业大学学报(自然科学版).2018
[4].吴婷婷,ARMSTRONG,P,R,张海辉,杨玲,高维瑞.全包围光源结构的单粒小麦蛋白质含量检测装置研究[J].农业机械学报.2018
[5].陈巧灵.基于全基因组关联分析对中国地方小麦蛋白质含量性状的解析[D].四川农业大学.2018
[6].韦紫玉,斯中发,王月.基于近红外漫反射光谱技术的小麦蛋白质含量检测[J].轻工科技.2018
[7].马晓.面包面条优质兼用型小麦蛋白质理化特性的研究[D].山东农业大学.2018
[8].胡松青,黄政,刘光,黄滟波,李琳.结构域对小麦蛋白质二硫键异构酶性质的影响[J].华南理工大学学报(自然科学版).2017
[9].宋雨宸,宦克为,韩雪艳,石晓光,赵环.基于蒙特卡洛变量组合集群分析法的小麦蛋白质近红外光谱变量选择[J].长春理工大学学报(自然科学版).2017
[10].曹佩,卫娜,刘光,王敬敬,徐勇.小麦蛋白质二硫键异构酶的毕赤酵母表达及重组酶性质研究[J].现代食品科技.2017