優化催芽溫度及CaCl2溶液濃度提高發芽小米中γ-氨基丁酸含量

程建軍，徐 麗，歐才智，郭蓮東，張高鵬，倪春蕾，丁陽月，江連洲

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優化催芽溫度及CaCl2溶液濃度提高發芽小米中-氨基丁酸含量

程建軍，徐 麗，歐才智，郭蓮東，張高鵬，倪春蕾，丁陽月，江連洲※

（東北農業大學食品學院，哈爾濱 150030）

-氨基丁酸（-amino butyric acid，GABA）是一種非蛋白質氨基酸，具有多種生理活性。為進一步提升富含GABA食品的市場占有率，以小米為原料，通過發芽處理提高小米的營養價值，提高GABA的含量。為提高發芽小米中GABA的含量，通過單因素試驗、Plackett-Burman因素篩選試驗、最陡爬坡試驗和響應面試驗，優化發芽條件提高小米中GABA含量。在單因素試驗的基礎上，經過Plackett-Burman設計篩選出對GABA含量影響顯著的3個因素：浸泡時間、CaCl2溶液濃度和發芽溫度。經最陡爬坡試驗，確定對GABA含量影響顯著的三因素在響應面中心點水平：浸泡時間13 h、CaCl2溶液濃度3.5 mmol/L和發芽溫度31 ℃。經響應面優化試驗得出發芽小米積累GABA的最優工藝條件為：浸泡時間13 h、浸泡溫度35 ℃、CaCl2溶液濃度3.5 mmol/L、發芽時間48 h和發芽溫度31 ℃，此時制得的發芽小米中GABA質量分數為251.46 mg/100 g，比小米中的初始GABA質量分數86.72 mg/100 g提高了2.90倍。研究結果得到了最佳小米發芽條件，為富含GABA健康小米食品的制備提供理論支持。

農產品；品質控制；氨基酸；小米；發芽；-氨基丁酸；Plackett-Burman試驗

0 引 言

小米，禾本科狗尾草屬草本植物，具有生育期短、抗干旱和耐貧瘠等優點，是北方地區廣泛種植的一種小雜糧[1]。小米具有很高的營養價值，含有人體必需的多種礦物質，以及適合人體吸收的多種營養素，是理想的營養來源[2]。明代李時珍《本草綱目》記載:“粟米氣味咸，微寒無毒，主治養賢氣，去脾胃中熱。益氣，陳者苦寒，治胃熱消渴，利小便”[3]。-氨基丁酸（-amino butyric acid，GABA）是廣泛分布于動物和植物中的非蛋白質氨基酸，是存在于哺乳動物腦、脊髓中的抑制性神經傳遞物質，在人或動物體內參與腦循環生理活動[4]。GABA是一種生物活性物質，有降血壓、調節心血管和神經營養、活化肝腎功能、防止動脈硬化等功能，能夠增強食品風味[5-7]。

發芽處理被認為是一種方便且有效的改善谷物食用品質和營養價值的方法。其成本低廉，可以有效提高谷物的營養價值和生物活性成分含量，提升GABA的含量。在發芽期間，內源種子酶被活化，一些儲備化合物如蛋白質和碳水化合物被水解成小分子，而生成新的細胞成分和植物化學化合物[8]。幾乎所有的谷類種子，如大米、玉米、小米、蕎麥等，都可用于發芽。有學者發現，發芽時，植物GABA通過GABA支路和多胺代謝2種途徑，使L-谷氨酸在谷氨酸脫羧酶催化下脫羧生成GABA，同時，在內源蛋白酶等多種酶的作用下，多胺降解生成GABA。GABA又在GABA轉氨酶的催化下形成琥珀酸半醛，GABA的合成是一個動態的過程，不同的發芽條件都會影響GABA的含量[9-15]。有研究表明，通過響應面方法優化發芽條件可提高谷物中GABA含量，例如發芽糙米中的GABA質量分數達到232.8 mg/100 g[16]；發芽黑玉米中的GABA質量分數從15.27提升至53.17 mg/100 g[8]；發芽虹豆、蕎麥的GABA質量分數達到203.53和 127.96 mg/100 g[5,17]；發芽小米中GABA質量分數分別從6.36和9.36提升至35.70和47.43 mg/100 g[18-19]。

為了進一步提高發芽小米中GABA含量，采用多試驗設計，優化小米發芽條件。本研究通過Plackett-Burman設計，從浸泡時間、浸泡溫度、CaCl2溶液濃度（下面簡稱：CaCl2濃度）、發芽時間和發芽溫度因素中篩選出對發芽小米中GABA含量有顯著影響的因素，避免在后期的優化試驗中由于因素太多或部分因素不顯著而浪費資源。然后，采用最陡爬坡試驗快速逼近最優值，確定顯著因素的最佳區域；最后用響應面法對小米發芽工藝條件進行優化，以GABA生成量為響應值，得到富集GABA的最佳小米發芽工藝條件，為富含GABA健康小米食品的制備提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

小米（龍谷38號，GABA質量分數：（86.72±2.10）mg/ 100 g）來自黑龍江省農業科學院；硼酸（天津市天力化學試劑有限公司）；四硼酸鈉（天津市天力化學試劑有限公司）；苯酚（北京索萊寶科技有限公司）；次氯酸鈉（天津市天力化學試劑有限公司）；乙醇（天津市天力化學試劑有限公司）；氯化鈣（天津市津東天正精細化學試劑廠）。

1.2 儀器與設備

LHS-100CL型恒溫恒濕箱（上海一恒科學儀器有限公司），HZQ-F100型振蕩培養箱（哈爾濱市東聯生化儀器有限公司），UVmini-1240型分光光度計（島津儀器（蘇州）有限公司）。

1.3 方法

1.3.1 小米發芽工藝流程

流程為：小米→除雜→沖洗→浸泡→發芽→干燥→保存。

操作要點[18-19]：浸泡：將小米與含有不同濃度CaCl2的浸泡液以1∶10（質量體積比）比例混合；發芽：將小米均勻攤放于底部墊有濾紙的平皿內，蓋上6層紗布，按試驗要求控制發芽時間（1260 h）和發芽溫度（2040 ℃）；干燥：將發芽小米于45 ℃下干燥8 h，使最終小米含水率達到7%8%；保存：置于18 ℃條件下保存待測。

1.3.2 浸泡和發芽條件對發芽小米中GABA含量的影響

1）不同浸泡時間對發芽小米中GABA含量的影響

按上述1.3.1的操作方法，分別在浸泡時間4、8、12、16、20 h，浸泡溫度30 ℃，不添加CaCl2，發芽時間48 h，發芽溫度25 ℃條件下，比較不同浸泡時間對發芽小米中GABA含量的影響。

2）不同浸泡溫度對發芽小米中GABA含量的影響

按1.3.1的操作方法，分別在浸泡時間12 h，浸泡溫度25、30、35、40、45 ℃，不添加CaCl2，發芽時間48 h，發芽溫度25 ℃條件下，比較不同浸泡溫度對發芽小米中GABA含量的影響。

3）不同CaCl2濃度對發芽小米中GABA含量的影響

按1.3.1的操作方法，分別在浸泡時間12 h，浸泡溫度30 ℃，CaCl2濃度0、1、2、3、4 mmol/L，發芽時間48 h，發芽溫度25 ℃條件下，比較不同浸泡時間對發芽小米中GABA含量的影響。

4）不同發芽時間對發芽小米中GABA含量的影響

按1.3.1的操作方法，分別在浸泡時間12 h，浸泡溫度30 ℃，不添加CaCl2，發芽時間12、24、36、48、60 h，發芽溫度25 ℃條件下，比較不同發芽時間對發芽小米中GABA含量的影響。

5）不同發芽溫度對發芽小米中GABA含量的影響

按1.3.1的操作方法，分別在浸泡時間12 h，浸泡溫度30 ℃，不添加CaCl2，發芽時間48 h，發芽溫度20、25、30、35、40 ℃條件下，比較不同發芽溫度對發芽小米中GABA含量的影響。

1.3.3 Plackett-Burman因素篩選試驗

依據單因素試驗結果，每個因子的最佳水平被定義為“基礎限值”，將“基礎限值”在次優水平方向乘以或除以1.5獲得另一個限值，該限值和基礎限值作為Plackett-Burman試驗中的“＋1”和“－1”水平，選用11因素、12次試驗的Plackett-Burman表，實際考察5個因素的影響顯著[20]。根據單因素試驗結果，將各自變量按其取值范圍進行編碼，Plackett-Burman因素篩選試驗因素水平編碼如表1所示。

表1 Plackett-Burman試驗因素水平編碼表

1.3.4 最陡爬坡試驗

經Plackett-Burman試驗篩選的顯著因素，按其與指標相關性，正相關因子逐漸增加單因素試驗結果中最佳水平的值，負相關因子逐漸減少最佳水平值，從而形成最陡爬坡試驗表。根據Plackett-Burman試驗篩選出的因素顯著性大小設定各取值之間的間距即水平變化的“步長”。完成爬坡試驗并取得結果后，選擇具有最高GABA含量的試驗處理，并將相應的處理因子值用作Box-Behnken優化試驗中的“0水平”。

1.3.5 響應面試驗設計

在單因素試驗的基礎上，按照爬坡試驗確定的Box-Behnken試驗各因素的“0水平”，再選擇涵蓋次優水平的步長，從零水平數值計算得到“1”和“1”水平。以GABA作為響應值，運用Design-Expert 8.0.6.1進行Box-Behnken試驗設計，對發芽生產高GABA小米進行工藝優化。

1.3.6 GABA測定

稱取粉碎過的發芽小米粉1.00 g，用蒸餾水定容到10 mL后，振蕩提取2 h，過濾后再過0.22m的濾膜。取濾液1 mL，加入pH 值9.0的硼酸緩沖液1 mL，5%的重蒸酚溶液2 mL，有效氯為7%的次氯酸鈉1 mL，充分振蕩混勻；沸水浴10 min，然后冰浴20 min，直至有藍綠色化合物出現，再加入60%乙醇2 mL，于640 nm波長下測吸光度[21-23]。繪制標準曲線得回歸方程為= 0.006 9+ 0.008 3，2 = 0.999 2。通過GABA標準品的濃度及對應吸光值算出標準曲線，計算GABA的含量。

1.4 數據分析

每組試驗重復3次，試驗數據分析采用Design expert 8.0.6.1、Minitab 17、Microsoft Excel 2007、SPSS16.0分析軟件，OriginPro 2017繪圖軟件。采用Tukey HSD 方法進行顯著性分析。

2 結果與分析

2.1 浸泡和發芽條件對發芽小米中GABA含量的影響

2.1.1 浸泡時間、浸泡溫度和CaCl2濃度對發芽小米中GABA含量的影響

由圖1a中可以看出，發芽小米中GABA的含量隨著浸泡時間的延長而呈現先上升后下降再上升的趨勢，在浸泡12 h時，小米中的GABA質量分數達到最高值（145.22±1.09）mg/100 g。在浸泡4、8 h時，發芽小米中GABA的質量分數與未發芽小米的GABA質量分數（86.72±2.10）mg/100 g無顯著性差異（>0.05），這是因為，在浸泡初期，在濕度梯度推動下，小米開始吸水，是物理吸漲過程，因此對GABA含量的影響不顯著。浸泡中期，胚乳中的干物質通過酶的作用轉化為可溶性物質，供給胚乳呼吸、發芽所需的營養，為GABA的生成奠定了基礎，所以發芽小米中的GABA含量上升。但當浸泡時間過長時，細胞結構受到損害，大量水溶性物質溶出，生成GABA的底物含量減少，所以發芽小米中的GABA含量下降[24-25]。當浸泡時間進一步延長時，GABA含量又開始升高，這可能是因為，此時的小米已經結束了休眠，開始萌芽過程，這相當于增加了發芽時間，從而使GABA含量升高。

注：不同字母表示發芽小米中GABA存在顯著性差異（P < 0.05）下同。

由圖1b中可以看出，發芽小米中GABA的含量隨著浸泡溫度的升高而呈現先上升后下降的趨勢，在浸泡溫度為35 ℃時，小米中的GABA質量分數達到最高值（156.72±1.27）mg/100 g。這是因為浸泡溫度越高，小米吸水速度越快，胚乳中大分子物質在酶的作用下分解為小分子物質，為下一步GABA的生成奠定了物質基礎[13]。當浸泡溫度過高時，發芽小米中GABA含量反而呈現出下降趨勢，這可能是因為浸泡過程中，隨著溫度升高，吸脹越快，吸水飽和后，對細胞結構的破壞更加嚴重，從而導致生成GABA的底物的溶出[24-25]。

由圖1c中可以看出，當CaCl2濃度為0和1 mmol/L時，發芽小米中GABA含量并沒有顯著性差異（> 0.05），在CaCl2濃度為3 mmol/L時，小米中的GABA質量分數達到最高值（190.77±3.56）mg/100 g，顯著高于圖1a、圖1b、圖2a和圖2b中發芽小米中GABA含量最高值，盡管隨著濃度的進一步增加，發芽小米中GABA的含量呈現下降趨勢，但發芽小米中GABA的含量依舊處在較高水平。這是因為在浸泡液中添加一定濃度的Ca2+促進了GABA的產生，主要是因為Ca2+能活化谷氨酸脫羧酶，刺激酶活性，從而促進谷氨酸轉化為GABA，達到增加GABA含量的目的[26]。

2.1.2 發芽時間和發芽溫度對發芽小米中GABA含量的影響

由圖2a中可以看出，發芽時間為12、24、36 h時，發芽小米中GABA的含量無顯著性變化，但相比小米未發芽時的GABA質量分數（86.72±2.10）mg/100 g，均有顯著性升高（< 0.05）。在發芽時間48 h時，小米中的GABA質量分數達到最高值（149.03±3.10）mg/100 g，在發芽時間60 h時，小米中的GABA質量分數（143.96±1.69）mg/100 g，GABA含量呈現下降的趨勢，但和發芽48 h小米中GABA含量相比無顯著性變化（0.05）。這是因為，發芽處理會激活谷氨酸脫羧酶的活性，進而催化小米中原有的谷氨酸脫羧生成GABA，從而使GABA含量升高，同時，小米中的蛋白質在蛋白酶的水解作用下，進一步生成谷氨酸，為谷氨酸脫羧酶提供充足的底物，使GABA含量升高。但隨著發芽時間的增加，發芽小米中GABA的含量持續升高，刺激了GABA轉氨酶的活性，從而將GABA轉化為琥珀酸半醛，導致GABA和消耗速率大于生成速率，所以在發芽后期GABA的含量呈現下降的趨勢[27-29]。

由圖2b中可以看出，發芽小米中GABA的含量隨著發芽溫度而呈現先上升后下降的趨勢，在發芽溫度為35 ℃時，小米中的GABA質量分數達到最高值（152.46±2.85）mg/100 g，發芽溫度30、35 ℃并沒有顯著性差異（> 0.05）。這是因為，發芽溫度太低或者太高都會抑制谷氨酸脫羧酶的活性，進而抑制谷氨酸脫羧產生GABA這一過程，從而造成GABA含量下降[30]。

2.2 Plackett-Burman因素篩選試驗

Plackett-Burman因素篩選試驗結果如表2所示，各因素顯著性排序如圖3所示，發芽溫度、浸泡時間、CaCl2濃度為顯著性最前的3位，而值分析在0.95的置信水平上，前3個因素具有顯著性，因此，選擇這3個因素進行最陡爬坡試驗。

注：不同字母表示發芽小米中GABA存在顯著性差異（P < 0.05）。

表2 Plackett-Burman試驗結果

圖3 Plackett-Burman試驗的Pareto圖

2.3 Box-Behnken試驗水平確立

根據Plackett-Burman試驗設計篩選出的3個影響顯著的因素：發芽溫度、浸泡時間、CaCl2濃度，利用Plackett-Burman試驗設計的實驗結果模擬5個因素對GABA含量的一階線性模型，方程如下

GABA = 175.8 – 7.11– 0.680+

16.85– 0.365+ 3.894（1）

根據該模型指導3個主效因素的步長和爬坡方向，浸泡時間對于指標表現出負相關性，CaCl2濃度和發芽溫度對于指標都表現出正相關性。其中，浸泡時間、CaCl2濃度和發芽溫度的顯著效應值分別為7.11、16.85和3.89，結合Plackett-Burman試驗中浸泡時間、CaCl2濃度和發芽溫度的步長分別為3、0.5和6，從單因素試驗結果中最優水平開始，采用0.1倍步長增大/減少試驗處理水平，計算采用2.133、0.842 5和2.336 4倍步長，實際采用2、1和2倍步長增大試驗處理水平。顯著因素最陡爬坡試驗結果見表3[31-32]。

表3 最陡爬坡試驗結果

由表3可知，第2組試驗處理得到的GABA含量最多，所以選擇第2組試驗方案即浸泡時間13 h、CaCl2濃度為3.5 mmol/L和發芽溫度31 ℃作為Box-Behnken試驗各因素的“0水平”。

2.4 發芽條件優化

2.4.1 Box-Behnken試驗設計與結果

對浸泡時間（）、CaCl2濃度（）和發芽溫度（）進行三因素三水平響應面Box-Behnken試驗結果如表4所示。

通過Design-Expert 8.0.6軟件對數據進行多元回歸擬合分析，方程如下

GABA =2 918.5 + 56.181 8+ 127.129+ 165.2170.223 4+ 0.114 73+ 0.712 562.397 5221.85922.671 82（2）

2.4.2 回歸方程顯著性分析

為了考察模型的擬合度，尋找主效應顯著性以及各因素之間的相互作用，并對回歸方程進行方差分析，其結果如表5所示。

表4 Box-Behnken試驗結果

從表中可以看出，模型達到極顯著水平（< 0.01），失擬項= 0.4713不顯著（> 0.05），這表明所選模型合理。同時，模型的決定系數2= 0.998 3，校正決定系數2adj = 0.996 0，模型擬合程度良好，因此，可以用此模型分析和預測發芽條件對GABA含量的影響。通過值檢驗結果發現，該模型一次項、、和二次項2、2、2的值小于0.000 1，對模型貢獻大，對GABA含量影響極顯著，而交互項的值小于0.05，表明其對GABA含量影響顯著。

2.4.3 響應曲面交互作用分析

利用Design-Expert 8.0.6.1對表5和表6中的數據進行交互作用分析，結果見圖4。

表5 響應面試驗二次回歸結果方差分析表

注：**表示差異極顯著（< 0.01）；*表示差異顯著（< 0.05）。

Note:**means extremely significant（< 0.01）;*means significant differences（< 0.05）.

圖4 交互作用對發芽小米GABA含量的影響

圖4直觀地反映了交互作用對發芽小米中GABA含量的影響。等高線的形狀能夠反映出交互作用的強弱，若接近橢圓形，則交互作用顯著；若接近圓形，則交互作用不顯著[5]。從響應曲面形狀可反映各自變量之間的交互作用對發芽小米GABA含量的影響，曲面形狀越陡峭，對響應值的影響則越顯著。通過比較發現，CaCl2濃度和發芽溫度對發芽小米GABA含量的交互作用最為顯著，浸泡時間和發芽溫度的交互作用次之，浸泡時間和CaCl2濃度的交互作用最弱。

整體上，隨著浸泡時間、CaCl2濃度和發芽溫度的上升，發芽小米GABA含量也隨之升高，但當達到最高值后，各水平進一步增加，發芽小米中GABA含量減少。從圖4a和圖4b中可以看到，浸泡時間為13 h附近時，發芽小米中GABA的含量達到最大值；從圖4b和圖4c中可以看到，CaCl2濃度3.5 mmol/L為發芽小米中GABA的含量達到最大值；從圖4a和圖4c中可以看到，發芽溫度32 ℃附近時為發芽小米中GABA的含量達到最大值[17]。

2.4.4 發芽小米積累GABA工藝條件的優化

通過回歸模型預測小米發芽的最優條工藝件是：浸泡時間12.32 h、CaCl2濃度為3.36 mmol/L和發芽溫度31.63 ℃，在此條件下發芽小米的GABA質量分數是254.19 mg/100 g。考慮到試驗的可操作性，小米發芽的工藝條件為：浸泡時間12.5 h、CaCl2濃度為3.4 mmol/L和發芽溫度31.5 ℃。

采用上述最優發芽條件參數進行3次驗證，發芽小米GABA質量分數的實際值是（249.47±1.23）mg/100 g，實際值與預測值之間的相對誤差為1.9%，發芽小米GABA含量的實際值與模型預測值較吻合，說明上述模型擬合度好，具有實際應用性。可以良好的預測并優化各發芽工藝參數對發芽小米GABA含量的影響。但是，該最優方案實測值低于響應面試驗中心點實測值（251.46±1.93）mg/100 g，因此，為實際應用方便，選擇浸泡時間13 h、CaCl2濃度為3.5 mmol/L和發芽溫度 31 ℃作為實際生產操作的最優方案，該方案相比初始GAGB含量提高了2.9倍。

3 結 論

1）通過單因素試驗和Plackett-Burman試驗篩選出對GABA影響最顯著的3個因素：浸泡時間、CaCl2濃度和發芽溫度。

2）利用最陡爬坡試驗逼近GABA含量最大的響應值區域，確定響應面試驗的中心點為：浸泡時間13 h、浸泡溫度35 ℃、CaCl2濃度3.5 mmol/L、發芽時間48 h和發芽溫度31 ℃。

3）通過響應面Box-Behnken試驗設計得到浸泡時間、CaCl2濃度和發芽溫度的最優水平。小米發芽的工藝條件為：浸泡時間13 h、浸泡溫度35 ℃、CaCl2濃度 3.5 mmol/L、發芽時間48 h和發芽溫度31 ℃。在該條件下，發芽小米中GABA質量分數達到（251.46±1.93）mg/100 g，較優化前提高了2.90倍。

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Optimization of germination temperature and CaCl2concentration to improve-amino butyric acid content in germination millet

Cheng Jianjun, Xu Li, Ou Caizhi, Guo Liandong, Zhang Gaopeng, Ni Chunlei, Ding Yangyue, Jiang Lianzhou※

150030,

Millet is an ancient crop and used as a staple food grain in many semi-arid and tropical areas of the world due to its strong vitality in drought prone areas and very poor soils where other crops fail to grow. Because of its varieties essential nutrients for the human body, and suitable ratio of nutrients, millet has been considered extensively an ideal source of nutrition.-amino butyric acid, a non-protein amino acid with four-carbon components, has showed many health benefits. Germination is a biochemical process that can improve effectively the nutrients in whole grains. Especially, germination can increase the content of-amino butyric acid of cereals. The germinated millet is a potential source of functional food. To improve the content of the-amino butyric acid in germinated millet, the optimal technological conditions was performed through the single factor experiment, Plackett-Burman experiment, steepest ascent path experiment and response surface methodology. Through the Single factor experiment, the optimum level of each factor was soaking time of 12 h, soaking temperature of 35℃, CaCl2concentration of 3 mmol/L, germination time of 48 h and germination temperature of 35℃. On the base of the single factor experiment, soaking time, CaCl2concentration and germination temperature which affected significantly the content of the γ-amino butyric acid were selected through the Plackett-Burman experiment. By use of Minitab software, a first-order model was fitted to the date obtained from the experiment. The effects of the five factors: soaking time (), soaking temperature (), CaCl2concentration (), germination time () and germination temperature () were calculated to be GABA = 175.8 – 7.11– 0.680+16.85– 0.365+ 3.894. At the same time, the first-order linear model of all factors and the content of- amino butyric acid were formulated according to the results. Based on the formula and the three important effect factors above, the steepest ascent path experiment was carried out to determine the levels that affected significantly (<0.05) the content of- amino butyric acid at the central point of response surface experiment. It was obtained that the optimal processing for the accumulation of-amino butyric acid in germinated millet. The millet was soaked in 3.5 mmol/L CaCl2solution at 35℃ for 13 h and germinated at 31℃ for 48 h. The content of-amino butyric acid was obtained 251.46 mg/100 g in germinated millet under optimized condition, which was 2.90 times higher than the initial-amino butyric acid 86.72 mg/100 g. The maximum predicted value 254.19 mg/100 g of GABA content in germinated millet obtained by Response surface methodology was close to the actual value 249.47 mg/100 g, indicating that the formula designed by Response surface methodology was close to the actual situation and the suitability of the formula to be used in optimizing the conditions of germination for the millet. It can be seen that the Single factor experiment, Plackett-Burman experiment, Steepest ascent path experiment and Response surface methodology can effectively screen and optimize the significant factors affecting the GABA content in the germinated millet, and greatly increase the GABA content.

agricultural products, quality control, amino acid, millet; germinated;-amino butyric acid; Plackett-Burman experiment

程建軍，徐 麗，歐才智，郭蓮東，張高鵬，倪春蕾，丁陽月，江連洲.優化催芽溫度及CaCl2溶液濃度提高發芽小米中-氨基丁酸含量[J]. 農業工程學報，2019，35(3)：301－308. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.03.000 http://www.tcsae.org

Cheng Jianjun, Xu Li, Ou Caizhi, Guo Liandong, Zhang Gaopeng, Ni Chunlei, Ding Yangyue, Jiang Lianzhou. Optimization of germination temperature and CaCl2concentration to improveamino butyric acid content in germination millet[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(3): 301－308. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.03.038 http://www.tcsae.org

2018-08-29

2019-01-18

國家重點研發計劃（2017YFD0401200）

程建軍，教授，博士，研究方向為糧食、油脂及植物蛋白工程。Email：cheng577@163.com

江連洲，教授，博士，研究方向為糧食、油脂及植物蛋白工程。Email：jlzname@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.03.038

TS210.4; S515

A

1002-6819(2019)-03-0301-08