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精品文档精品文档精品文档精品文档精品文档精品文档学校学年2010-2011第一学期课程名称食品实验优化设计专业年级考试方式案例分析论文学生姓名学号成绩食品科学研究中实验设计的案例分析—响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究摘要:选择对ACE抑制率有显著影响的四个因素:超声波处理时间(XI)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4),进行四因素三水平的响应面分析试验,经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42mm.超声波功率190.04W.超声波水浴温度55.051、酶解时间2.24h,在此条件下燕麦ACE抑制肽的抑制率87.36%。与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。关键字:Design-Expeil响应面分析比较分析表一响应面试验设计因素—水平-101超声波处理时间-K(min)203040超声波功率足132176220超声波水浴温度.tco505560的解时间X(h)123Design-Expert响应面分析分析试验设计包括:方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。优化四个因素(超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间)使响应值最大,最终得到最大响应值和相应四个因素的值。利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较,结果可以得到最优,通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。精品文档精品文档精品文档ltl«lii<X»«*D>»>lv精品文档ltl«lii<X»«*D>»>lvf««l»><l,精品文档精品文档精品文档精品文档2.1数据的输入2.2Box-Behnken响应面试验设计与结果凭C八Duom«aU*xndS«tQ厳度匕gtl—sGEt法H化复卢8轩如氏斜务-T.l.i-JfOrE^$>jWZUCWKarm«】Esvl^n<]Lj]nt■5附“-i]Pc«hMcW.«♦>1FMQ28"茨映刖53^«tw<c-fcwn«<(h)Ri120«1»£O$60)200勢纠238132£OS582854%S208Z»£OS5828wee4408Z»£OS582854566»l»veto匆•》H»今任e»l»vetoH»ei.w»l»veto匆•》3«e如讥s旳83i»34;S9208i7ca>S58103ei»ID408i7ca>S58103«»11208i7ca>S58,8544012<0«veto660)3«336213»l»i»a»匆•》23勢&1<»l»Z»£0匆•》231S132£O伍1820)asio16308Z»£O382817208i7ca>»«28as2DIB408i7ca>»«2854»19»«veto23傍2220<0«veto«••»23今识»l»i»a»660)H»9ixe22308Z»£OS58103a”»308132£OS58,854»308Z»£OS58,8«COWOT175WWOT2OT««»l»veto660)23»«$60)200計%|2.3选择模型KC:\Doom«at>xnd弘<2竺*\"“\廉“1“竺1"・^庄|1扶侃化潑4农轩如茯1|务為疹11:乞《1<丫-Dm.-ix”讥T.I.1LU.X-J,如ror卜:•:CW勿瞄SXfw»r?口G<<^CcArra0】t、—31r-#如皿債川L,-二-Bi€<*:・-百PertFttdKton>MHITuroJwr.I••;ft^mrtf|>)^zzz■fe"5|云gr>3rt«|Dto<fc4G<ya|2.4方差分析■icr・,・alt«lKC:\Ooom«atxxndSvttaaoXxc&cV^lXVxKacltiu&^fTtk^^^tfACK.dxT-Dcxt<a-ixp«rtT.!.1ltl«lii<X»«*D>»>lvf««l»><l,-Jror绅如*KN:•:CW卯MEJE對g>«7UG«^Cc«r«L-.如皿Ll-二-Bl€<*:・Pc«Htck>2n2l|l)>4*Tz"|h:AiMl/tH•(*<dUMe[2U"—“—-T>f»*$UM«<5qu««aMm*Y4fi«i»-r7243043•OCCOI£UZ•1021Eg®soCD>MHIJM/Jow02WSOW,心yew•5MW心yew•5MW0妙,曲OXi9a/1*ao»/\241\24«77aa”a咖1力“*aa»/&1«00»,T.S2R1201&2鴨W022”5Artfrtvc052PANCc<rct«i!««X940e*0<3倚44MT&0今栩M«n“p.鈴处9"河Z%0S1P>ciift-&»ar«0初Mlt551224AdMjfVeaE21^12M\CIwsaFM4M(ttirnM*•«(»•<■10*wrr<e<««1OX知3人电豪便灵舸和EOg1012•0药ia>ao?«<€-»5孩4,5WP<7».?0dwsanfitta-aw.Wxwcc■><在本例中,模型显著性检验pV)・05,表明该模型具有统计学意义。由图4知其自变量一次项A,B,D,二次项AC,A2.B-,C2fD2显著30.05)。失拟项用来表示所用模型与实验拟合的程度,即二者差异的程度。本例P值为0.0861>0.05,对模型是有利的,无失拟因素存在,因此可用该回归方程代替试验真实点对实验结果进行分析。C:\Ddom«atxxndSsttx»<x\x<8kc\^|t\x«ix斤底氏^化巫户81(內・氏斜备净多ME.<ixT-T.!.tBE®C:\Ddom«atxxndSsttx»<x\x<8kc\^|t\x«ix斤底氏^化巫户81(內・氏斜备净多ME.<ixT-T.!.tBE®」如22«t^rJRSS,抚Cw卯S502知EVUcwKtwL却L『RiiAn^7»OEa色Pgi.egr.V«»t~y'Trtrofwt»|运rt"wl|*>Mole!ECe(F>o>tci1[^4a(MG«afea1|IJISMC*04309^3WMrt$411"河CV<40$1M潮他务1254K912dRMBtSIm>4m4w.ciw.ar*cto«■・lOMV*gg102$知3g1012g•02$1WBQ空如mi05210120«W0%1WC・1W相&畑4)161012g011ICOd•■柏闻m1so1a121J21afDOAC2«xe-ao1021•o«02f£OAC•1161021■1«•070f£O*£»100g0Q1W&COttO100g0Q1WEOa炖100g0«1WCD•24XfO61021•04?04€f£0•ite1aid•203-1271»Bi■0461aid-o«•O£PB1»ci•IX1aid•1T1•0501019"ZHU■!T4IBM<4C^kdF«ct«<s:m•az-a•052-eo怖-c•ISO*0■ri.dogsbJOa>4图5由图5町知:校正决定系数R:(adj)(0.9788>0.80)和变异系数(CV)为0.51%,说明该模型只有2.12%的变异,能由该模型解释。进一步说明模型拟合优度较好,叫•用来对超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究进行初步分析和预测。精品文档ltl«14i<X»«*D>»>lv精品文档ltl«14i<X»«*D>»>lvf««l»><ly精品文档ltl«14i<X»«*D>»>lv精品文档ltl«14i<X»«*D>»>lvf««l»><ly精品文档精品文档精品文档精品文档2.5多元二次响应面回归分析^C:\Ducv»«atxxndSirU乂&<*\*«“\裁|k\xt:A<“joaG貢It氏便化攏庐口轩內・*2务RgML.dxY-Dw-Kx”八T.i.tLUl*Xl-J,如rorEHSXmv?LOBC^CcArrtK片*1lAf»4^ZM>4-J,如rorEHSXmv?LOBC^CcArrtK片*1lAf»4^ZM>4«***!*«•^Bs「--TrirafMnKar,l|a)从Nel4妙4J4C•OOC•25XC-CCG.MHITl*Z—利覧乡Cm*51JMK9R*t»wtWbw*nm^4MWeH»frw5WtBMb<*»weg>«a>s«ell*«>t・Xe*«<tse0o««e“yVkwMe«o01gJT«O<.U4f«4WhlHMW»»f|tibial.Son.MHITl*Z—利覧乡Cm*51JMK9R*t»wtWbw*nm^4MWeH»frw5WtBMb<*»weg>«a>s«ell*«>t・Xe*«<tse0o««e“yVkwMe«o01gJT«O<.U4f«4WhlHMW»»f|tibial.Sonspot?0ams坯tty.JJC'DiXUB•'“a>4MmI«iT4f«M<4Ac«wlFxQ«I:m•-14$10642・222«於・g«®»•沪幼QMt©."!O3•HIWSM-saiaxcce•沪後检阿gf)•娜&功直创Q02KCO・处05,加乂吃咖左朋•!K»S5ie?n*rr<i•Blimi^hi.4対2泾・5,•C29XXt-W・沪彼功圧伽)・・林灿小■taaaxt-w.沪紇».鼻*或尙・・柏假川•001^75・|£■农翻f$:T.2祕极g-0062160・血^才必细匸卩・0UMi4m;图6通过Design-Expeit软件进行二次响应面回归分析,得到如下多元二次响应面回归模型:H%)=—146.18542+2.23483X1+0.095966^2+6.40533X3+14.56083^4一0.016775X.2+5.68182x106XX—0.023300XX+0・00025XiXi-2.49225x104Xi2-4.59229x107^>%3一0.000625X1X4-0.052150Y?-0.0005XX-3.21125XF精品文档ltl«j4ilX»«<C»i»>lv精品文档ltl«j4ilX»«<C»i»>lv[jn>cnT««l»>«l>精品文档ltl«j4ilX»«<C»i»>lv精品文档ltl«j4ilX»«<C»i»>lv[jn>cnT««l»>«l>精品文档精品文档精品文档精品文档2.6数据点的分布图^C:\Duom«atxxndS«ttxa4x\x«s«\^|K\xKacl»td<A£K.dxT-T.1.10E®l-Jror卜卑知E7LCWKtWL却U*gn-jLL±R1iAna^7»«)hPc*<hedcwn'•r•<!>.F1y'Tiarofun法nStmrrf|a>4i*口祺云C^rortcsDesign-Expert?Softv/areR1ColorpointsbyvalueofR1:187.2380.36s-enprscapczlc寻2S>«£££as开魁•"Hl0••«<»<?»£<逐“eROResidualsvs.Predicted—■■®c5icP□■口口曰■—■口■■SIOO°oEl3.0?150-160•3B818305328707eocePredicted5JC"k&XVBMtCa>4.尖C八Dutr—Q*a&4S«ttin|:x\x<M\IISI\x«n|:Hjun*|PrSiattmP^^lXMl^^4»atJUK.dxT-DcxBia-fixpotT.I.I0|B®ltl«14i*.X»«*C»>K«l«yl«>sp)Y<»1>B«ly£l^e]匹」a]?21-JWZE如MS面抚0«枷1S5QE兰如MVL<wiCc««勺Eiatai-團L±JXS“-22FAM»?»»3thsw-色West初n'•r•«!>.”eFly*Trmttor-jM5»tmygMmMDe$»gr>-Expert?Soft\vareR1ColorpointsbyvalueofR1:87.2380.36pcupiMQPredictedvs.Actual87.X)—仍旳一S3&5—8183—旳(B—6644I6723eoce⑥・icr・・・RFrw<r?・81B83仍ActualSi»:々;371910精品文档精品文档精品文档精品文档精品文档精品文档精品文档精品文档決C:U>uyQ*a&4SKttin|:x\x«&c\<(ai\x«nElijun*irfltiattmPA^lXKM^^4fatACK.dxT-Kxp«rtT.I.1ltl«14i*.X»«*C»>K«l«yY<»1>B«ly一PW52z^rmisA|•r0«柳yTre«tarr»::flSowr^y3MuM忑CM^cotcc•gT□1^0]」翌」&\?_2\E・:^m)rtLCWiCurr*%MuAn-1T*14An*e<二rAM»*n>9lhsw•F:伽StYSnDe$»gr>-Expert?SoftwareR1ColorpointsbyvalueofR1:■87.2380.36D-VicrasafK.4.07203OK•203<07ExternallyStudentizedResidualsRunNumberFwcr?.从图7・9可知道,数据的分布的线性明显,没有出现异常的数据点。決C:U>uyQ*a&4SKttin|:x\x«&c\<(ai\x«nElijun*irfltiattmPA^lXKM^^4fatACK.dxT-Kxp«rtT.I.1EE®ltl«14i*.X»«*C»>K«l«yY<»1>B«ly□I^O]」翌」&\?_2\—Ir«*MWz&如ms面常0«柳1S50E兰如”,uCr^ftCci^fCc0】Eiatoi-團M/ntLtRl4An."<-22rf#

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