气味指纹技术在肉品品质及安全检测中的应用

气味指纹技术是借助色谱、质谱以及传感器等技术手段,结合多元统计分析方法,对挥发性化合物进行分析用以表征样品信息的技术。近年来在食品中的应用领域越来越活跃,本文简要介绍气味指纹技术(odor finger-print technique),主要包括电子鼻技术、气质联用技术及其数据处理方法,综述其在肉品品质及安全检测中的应用,具体阐述其在肉品新鲜度、风味和微生物检测中的应用。同时展望气味指纹技术在肉品品质及安全检测中的存在问题及发展前景,为更好应用该技术对肉品质量安全控制提供参考。

应用近红外光谱技术评价冰鲜大黄鱼新鲜度的研究

水产品的新鲜程度是评价其品质优劣的重要指标,传统的评价方法费时、费力,无法满足实际的需求。本实验采用近红外光谱分析技术(NIRS)对冰鲜大黄鱼(Pseudosciaena crocea)不同贮藏时间下的新鲜度进行评价,以挥发性盐基氮(TVB-N)作为新鲜度的评价指标,比较了不同预处理方法单独或联合使用、不同建模方法以及不同波数范围所建模型定标集与验证集的相关系数与标准偏差,构建了最优市售冰鲜大黄鱼TVB-N定量模型,以期快速预测其新鲜度。研究表明,使用趋近归一化结合一阶导数(Ncl+Db1)和单位长度归一化结合一阶导数(Nle+Db1)作为光谱预处理方法,偏最小二乘法(PLS)作为建模方法以及选择波数范围5 000~7 144cm^(-1)7 404~10 000 cm^(-1)时可以达到最佳建模效果,其定标集相关系数为0.992,校正标准偏差(SEC)为1.045,验证集相关系数为0.999,预测标准偏差(SEP)为0.990。本试验尝试将多种光谱预处理方法结合起来使用并对波数范围进行了筛选,得到的模型效果良好,在大黄鱼新鲜度检测及品质评价方面具有较好的市场应用前景。

基于气味指纹预测养殖大黄鱼贮藏过程中的品质变化

在模拟市场环境冰鲜贮藏条件下,采用电子鼻对大黄鱼不同贮藏时间的挥发性气味及相关指标变化进行分析。以室温贮藏作对照,对电子鼻数据进行主成分分析与最小线性回归分析,并与挥发性盐基氮、三甲胺及菌落总数进行最小线性回归分析,建立大黄鱼在冰鲜贮藏条件下品质变化的预测曲线。结果表明:冰鲜和室温保存的大黄鱼挥发性盐基氮、三甲胺与菌落总数值均随着贮藏时间的延长而增多;电子鼻能很好地区分冰鲜和室温贮藏的大黄鱼随时间的气味变化;基于电子鼻最小线性回归分析拟合的气味信号值与该贮藏条件下的菌落总数、挥发性盐基氮、三甲胺相关系数,冰鲜贮藏条件下分别为0.9884、0.9889和0.9648,室温分别为0.9878、0.9915和0.9924。