二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究

为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1~14d的400~1 000nm范围的可见/近红外反射光谱,经过标准正态变量变换(SNV)处理后,基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后,依据TVB-N实测值,从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0,36,72,108,144,180,216,252,288和324h),利用一阶导数对光谱进行预处理后,根据不同样本之间的光谱差异,选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱,从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长,并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型,模型效果有所改善,预测集决定系数R2p由0.792 1上升至0.865 8,误差从3.658 2mg·(100g)^(-1)下降至3.246 0mg·(100g)^(-1)。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的,该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量,这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内(4, 8和20℃环境)挥发性盐基氮(TVB-N)的近红外光谱(NIR)检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑(SGS)、移动平均平滑(MAS)等平滑处理方法,以及归一化(Normalization)、中心化(Centering)、标准化(Autoscaling)等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法(PLS)预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样(MCS)法及马氏距离法(MD)消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法划分总样本的75%(87个)为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)、改进的无信息变量消除法(IUVE)和连续投影算法(SPA)提取特征光谱得到的波长个数分别为14, 713, 144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、 IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数(RC2)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数(RV2)和验证均方根误差(RMSEV)分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。

MIV波长优选改善VIS/NIR光谱TVB-N模型性能研究

挥发性盐基氮(TVB-N)是衡量肉品新鲜的重要理化指标,利用可见/近红外(VIS/NIR)光谱对TVB-N含量进行定量检测具有重要意义。预测模型是VIS/NIR光谱检测TVB-N含量性能的关键要素,使其兼顾准确性与稳健性可有效改善TVB-N的定量分析结果。以猪肉为例,采集51组不同新鲜度样本的VIS/NIR光谱数据,去除低信噪比区间200~450和900~1000 nm,选取有效波段450~900 nm的光谱数据用于建模。随后利用主成分分析(PCA)对光谱信息降维,构建一个反向传播神经网络(BPNN)模型。在此基础上,提出用平均影响值(MIV)方法从有效波段中优选与肉质TVB-N含量强相关的特征波长,最终基于221个优选波长,构建一个MIV-PCA-BPNN预测模型。实验表明,初步构建的PCA-BPNN非线性预测模型,校正相关系数(R_C)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.96和1.47 mg/100 g,预测相关系数(R_P)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.93和1.74 mg/100 g,模型稳健性指标为1.18,优于经典的线性预测模型主成分分析回归和偏最小二乘回归,证明TVB-N具有较强的非线性效应。最终构建的MIV-PCA-BPNN预测模型的R_C和RMSEC分别为0.98和1.21 mg/100 g,R_P和RMSEP分别为0.96和1.12 mg/100 g,模型稳健性指标为1.08,在所构建的预测模型中,RMSEC和RMSEP最小,RC和RP最大,模型的准确性和稳健性最佳。另外,MIV方法筛选出的特征波长集中在7个波峰附近,皆分布于肉品中化学成分的吸收区内,且与TVB-N中的含氢基团的特征吸收峰表现出高度一致性,为利用MIV方法筛选波长变量提供了理论依据。研究结果显示,MIV波长优选可有效改善预测模型的性能,为利用神经网络剔除无关波长变量提供了新思路,所构建的MIV-PCA-BPNN预测模型满足了肉质中TVB-N定量分析的需求。

应用三甲胺评价鱼类新鲜度与TVBN/TMA比值的研究

对四种淡水鱼和两种海产鱼在贮存过程中的三甲胺(TMA)和挥发性盐基氮(TVBN)含量变化情况进行了时间跟踪,结果表明,鱼体中TMA含量与TVBN含量高度正相关;TMA指标不仅能判定海产鱼类的新鲜度,而且也可作为淡水鱼的鲜度指标。探讨了用TVBN/TMA比值评价海鱼和淡水鱼新鲜度的适用性。

基于近红外光谱特征的冷冻小龙虾鲜度快速检测方法

为建立快速检测冷冻小龙虾鲜度的近红外光谱模型,采集解冻的小龙虾虾尾、虾仁及虾糜的近红外光谱,分别利用一阶导数、多元散射校正、小波变换(wavelet transform,WT)和标准正态变换进行预处理,并利用偏最小二乘(partial least squares,PLS)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法将预处理前后的光谱数据分别与总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量关联,构建定量预测模型并比较建模效果,选取较佳模型,探究模型预测准确度和适用性。结果显示,预处理方法明显影响了建立模型的精度,光谱经预处理建立的CNN模型与PLS模型相比,具备更好地预测小龙虾TVB-N含量的能力。其中,虾仁光谱经WT预处理建立的CNN模型对验证集的预测准确度最高,校正集与验证集的相关系数分别为0.97、0.96,校正集与验证集的均方根误差分别为1.26、0.93mg/100g。近红外光谱的准确度、精密度与灵敏度均在合理范围内,方法学验证结果良好。综合考虑实际应用中快速、准确、低损伤等需求,确定WT-CNN-虾仁模型为预测冷冻小龙虾中TVB-N含量的最优模型。这些结果表明,WT-CNN-虾仁模型在预测冷冻小龙虾TVB-N含量、快速评价新鲜度方面具有巨大潜力。

萘酚-苯并噻唑衍生物的合成及其琼脂糖凝胶对三文鱼新鲜度双通道无损检测

为了弥补单一比色法颜色区分不明显导致对鱼肉新鲜度的误判,本研究以萘酚为荧光团,通过与苯并噻唑盐缩合,合成萘酚-苯并噻唑衍生物(naphthol-benzothiazole derivative,HBO),其能够对有机胺比色和荧光双响应识别,并应用于三文鱼肉新鲜度的无损检测。HBO在EtOH/H2O(1∶9,V/V)体系中对12种胺都能产生明显响应,具有较低的检测限(精胺:0.4μmol/L),并可在活细胞中对精胺荧光成像。以琼脂糖为基质,将探针负载后制备传感凝胶HBO琼脂糖凝胶(HBO agarose gel,HBOAL),当凝胶与三文鱼鱼肉共同贮藏时,HBOAL日光下为浅红色,紫外光照射为黄色荧光时表明鱼肉已腐败。该凝胶对三文鱼鱼肉的3种等级颜色区分明显,评价结果准确,可用于实时监测三文鱼鱼肉的新鲜度。

基于传感器阵列的小黄鱼新鲜度检测电子鼻设计

为设计一款可用于农产品新鲜度测定的电子鼻,以小黄鱼为研究对象,在恒定条件下开展腐败试验,以传感器响应值为自变量,小黄鱼挥发性盐基氮(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)值为因变量,并分别通过多元线性回归、偏最小二乘法和BP神经网络,建立小黄鱼鱼肉品质等级的预测模型,并通过对比3种模型对TVB-N值预测的相关系数R和平均误差百分比RE-mean,分析模型性能优劣。结果表明,利用预测模型电子鼻能够分辨出小黄鱼的新鲜腐败样品,应用BP神经网络的预测算法对样品实现最好的预测,多元线性回归模型与最小二乘法预测模型性能较差。

中高氧气调包装对冷鲜鸭肉品质的影响

探究中高氧气比例的气调包装对冷鲜鸭肉品质的影响,以延长冷鲜鸭肉的货架期。采用不同比例氧气(0,50%,70%,80%)和恒定CO_(2)含量(20%)的气调包装对冷鲜鸭肉在4℃下贮藏8 d。结果表明,贮藏期间,中高氧气调包装组的菌落总数显著低于空气对照组(p<0.05),且氧气含量越高,菌落总数越低;在贮藏第6~8天,中氧气含量组硫代巴比妥酸值(Thiobarbituric acid reactive substances,TBARS)显著低于高氧组(p<0.05),且菌落总数、挥发性盐基氮值(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)、色泽与高氧组差异不显著(p>0.05),剪切力维持在较好水平。综上所述,与对照组相比,中高氧气调包装能有效控制冷鲜鸭肉的细菌繁殖,延长其保质期;中氧气含量组(20%CO_(2)+50%O_(2)+30%N_(2))综合保鲜效果较好,满足实际生产需要。

普鲁兰多糖在草鱼鱼肉保鲜中的应用

探讨普鲁兰多糖溶液对草鱼鱼肉的保鲜效果。以pH值、感官质量评价、细菌总数、挥发性盐基氮和过氧化值等为鲜度指标,鱼块经不同浓度的普鲁兰多糖溶液处理5min后,于模拟常温(25℃)贮藏,测定不同时间点其鲜度的变化。结果表明:普鲁兰多糖溶液对鱼肉有明显的保鲜效果,经0.50%多糖溶液处理的鱼肉,在模拟常温条件下贮藏12h后细菌总数和TVB-N值分别为2.15×105CFU/g和19.74mg/l00g,均低于淡水产品二级鲜度的要求,保鲜效果最好。

用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg.(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。

基于电子鼻的带鱼货架期预测模型

为探索通过气味分析判断海产品贮藏品质的方法,利用电子鼻对带鱼在不同贮藏温度与贮藏时间下的挥发性气味变化进行了分析,对所获数据进行了主成分分析与货架期分析,并与理化品质指标值挥发性盐基氮(totalvolatile basicnitrogen,TVBN)相联系,建立了带鱼在273～283K下的货架期预测模型。结果表明:电子鼻18个金属传感器能很好地将贮藏于273与283K下的带鱼随着贮藏时间变化的气味进行区分。贮藏于不同温度条件下的带鱼的TVBN值与菌落总数值均随着贮藏时间的增加而增长,且均符合一级化学动力学模型(R2>0.9)。基于电子鼻货架期分析获得的273～283K下的气味变化结果与该温度下理化品质指标变化具有较好的对应关系,采用Arrhenius动力学模型推导公式求得带鱼在(273～283K)温度段内TVBN的Q10(温差为10K的货架寿命之比)值,对照该温度段下电子鼻货架期分析获得的气味变化货架期分析值,得到带鱼在该温度段内的Q10货架期预测模型,经验证,其预测误差小于20%。可根据获得的货架期预测模型对带鱼在273～283K条件下的货架期进行预测。

基于稳态空间分辨光谱的猪肉新鲜度检测方法

该文探索肉品光学参数与新鲜程度变化之间的关系,从而为无损、快速地评定猪肉新鲜度提供一种方法。基于生物光子学原理,应用近红外稳态空间分辨光谱技术,设计了可见-短波近红外多通道光学参数检测装置,在系统校准基础上获得猪肉在新鲜度变化过程中的有效衰减系数谱。研究了逐日获得的猪肉有效衰减系数与反映肉品新鲜程度的挥发性盐基氮(TVB-N)含量之间的关系,并辅以菌落总数检测与感官指标评价等作为参考依据。研究结果表明,当肉品发生腐败,胞膜发生溶解破裂,其组织结构的改变导致散射变化;有效衰减系数在940、960nm波长处与TVB-N含量变化呈显著相关。由此得出:在短波近红外范围内可以建立近红外光谱与TVB-N的相关关系,从而达到评价肉类新鲜度的目的。

羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮（TVB-N）通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术（HSI）快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像（400~1 000nm）,并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮（TVB-N）的化学值。选择感兴趣区域（ROIs）提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归（SMLR）、偏最小二乘（PLSR）和主成分分析（PCR）建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正（MSC）、一阶导数、Savitzky-Golay（S-G）平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数（R）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.92和3.00mg·（100g）-1,预测集的相关系数（r）、预测均方根误差（RMSEP）和相对分析误差（RPD）分别为0.92,3.46mg·（100g）-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。

豆豉、腐乳蛋白质降解物限量标准研究

目的:测定豆豉、腐乳中包括挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值、三甲胺、硫化氢、生物胺在内的蛋白质分解产物含量,确定豆豉、腐乳中蛋白质的腐败程度,为生产更安全的豆豉、腐乳等发酵豆制品提供依据。方法:参考GB/T 5009.44—2003《肉与肉制品卫生标准的分析方法》、GB/T 5009.179—2003《火腿中三甲胺氮的测定》、GB/T 16489—1996《水质:硫化物的测定:亚甲基蓝分光光度法》及其他文献分别对样品中TVB-N值、三甲胺及硫化氢等进行测定。结果:豆豉中TVB-N值、总生物胺、腐胺、三甲胺及硫化氢的含量分别为8.20~372.72 mg/100 g、15.67~2 057.56 mg/kg、ND^276.03 mg/kg、0.26~10.43 mg/100 g及1.22~27.27 mg/kg;腐乳中的含量分别为95.33~652.94 mg/100 g、11.38~2 406.95 mg/kg、11.38~1 147.32 mg/kg、0.42~4.31 mg/100 g及0.27~3.72 mg/kg。结论:腐乳、豆豉中TVB-N、三甲胺、硫化氢、生物胺等腐败变质物质大量生成,影响此类食品的可食用性。可初步将TVB-N值、腐胺、总生物胺及三甲胺含量作为腐乳的腐败变质标志物;TVB-N值、总生物胺及三甲胺含量作为豆豉的腐败变质标志物,结合生产环节确定此类物质的限定值。

不同浓度茶多酚对冷却肉的影响分析

为达到更好的猪肉保鲜效果,以冷却猪肉为原料,以茶多酚的添加量做为变量,在冷藏过程中,分别对冷却猪肉的细菌总数、pH、挥发性盐基氮值、高铁肌红蛋白(MetMb)含量进行检测。最后得出结论:浓度为0.02%的茶多酚对冷却猪肉的保鲜效果较好。

樟树叶多酚抑菌活性及在冷藏草鱼肉保鲜中的应用

为研究樟树叶多酚的抑菌活性及其对食品保鲜的效果,测定樟树叶多酚对7株常见致病菌、腐败菌的最低抑菌浓度、最低杀菌浓度,并研究其对冷藏草鱼肉菌落总数、pH值、挥发性盐基氮含量、三甲氨含量的影响。结果表明,樟树叶多酚对金黄色葡萄球菌、枯草芽孢杆菌、大肠杆菌、青霉、黑曲霉、毛霉等均有明显抑制作用,抑菌效果顺序为:荧光假单胞菌>枯草芽孢杆菌>金黄色葡萄球菌=大肠埃希菌>青霉=黑曲霉=毛霉;最小抑菌浓度分别为0.500,0.625,1.250,1.250,2.500,2.500,2.500mg/mL;最小杀菌浓度分别为1.000,1.250,2.500,2.500,2.500,2.500,2.500mg/mL。新鲜草鱼肉添加5,10mg/g樟树叶多酚,可明显抑制冷藏草鱼肉中微生物生长,鱼肉pH值、挥发性盐基氮含量、三甲氨含量增加速度明显降低,使冷藏鱼肉货架期从3d分别延长至6,8d。樟树叶多酚可作为鱼肉保鲜用天然抑菌剂。

卵形鲳鲹贮藏过程中品质变化动力学模型

研究不同温度贮藏条件下卵形鲳鲹挥发性盐基氮值(TVB-N)、硫代巴比妥酸值(TBA)和菌落总数随时间的变化规律及其动力学特性,建立TVB-N、TBA和菌落总数与贮藏温度和贮藏时间的动力学模型,以预测和控制卵形鲳鲹在贮藏过程中的品质和货架期。贮藏过程中卵形鲳鲹的TVB-N、TBA和菌落总数增加,随着贮藏温度的升高,卵形鲳鲹品质劣化速度加快。TVB-N、TBA和菌落总数均符合一级化学反应动力学模型,并且与Arrhenius方程有很高的拟合度。利用化学动力学原理建立了卵形鲳鲹贮藏过程中TVB-N、TBA和菌落总数的动力学模型:t=(lnAt-lnA0)/(1.68×109×e-56600/RT),t=(lnAt-lnA0)/(3.10×108×e-52090/RT),t=(lnAt-lnA0)/(1.87×108×e-47550/RT)。卵形鲳鲹的贮藏期可通过以上动力学模型进行预测。

不同储藏温度对鲢鱼鲜度品质的影响

对储藏于10℃、-1℃和-20℃条件下的鲢鱼进行感官评定,并测定挥发性盐基氮(T-VBN)、三甲胺(TMA)和K值等,从而分析不同储藏条件下鲢鱼鲜度品质的变化情况.感官评定结果表明:10℃条件下鲢鱼块的储藏期不超过3 d;-1℃条件下不超过9 d.十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)图谱显示:在10℃条件下储藏至第3天,肌球蛋白重链明显发生降解;在-1℃和-20℃条件下储存至第9天,出现肌球蛋白重链的降解条带;但随着冻藏时间的延长,肌球蛋白重链进一步降解的趋势并不明显.在3种储存条件下,T-VBN、TMA和K值均随着储藏时间的延长而不断上升,且储藏温度越高,上升趋势越快,与感官检测结果一致;因此,蛋白质降解、ATP降解及三甲胺的形成是评价鲜度损失的理想指标,而且充分地解释了鱼体鲜度降低的规律.此外,低温冻藏有效地减缓了淡水鲢鱼储藏过程中鲜度的降低速率.

复合天然防腐剂对香酥酱鸭保鲜效果研究

使用乳酸链球菌素(Nisin)、甘氨酸(Glycin)、纳他霉素(Natamycin)、溶菌酶(Lysozyme)四种天然防腐剂处理香酥酱鸭,以37℃恒温贮存7d时酱鸭中菌落总数、挥发性盐基氮(TVB-N)值测定结果为基础进行综合评分,通过双指标正交试验确定天然复合防腐剂应用于酱鸭生产的最佳配方。结果表明:四种防腐剂单一使用时均有抑菌效果,其中Nisin效果最佳,正交试验得出Nisin0.05%、甘氨酸0.50%、纳他霉素0.05%、溶菌酶0.04%的天然复合防腐剂对香酥酱鸭的防腐效果最好,明显强于单一使用效果。

动力学模型预测即食南美白对虾货架寿命

研究采用挥发性盐基氮(TVB-N)为即食南美白对虾的品质变化和货架寿命的指示指标,根据感官评定结果,确定TVB-N值16.0mg/100g为货架寿命终点。建立TVB-N与贮藏时间(t)之间的一级动力学方程以及TVB-N变化速率常数(k)与贮藏温度(T)之间的Arrhenius方程,以预测在某一贮藏温度下即食南美白对虾的货架寿命理论值。求得Arrhenius方程中TVB-N变化反应的活化能Ea为66.24kJ/mol,指前因子k0为8.41×109。分别在15、37、42℃条件下下验证动力学模型的准确性,得到货架寿命预测值相比实际值的相对误差分别为10.45%、-4.72%、-0.87%。进一步通过Arrhenius方程外推法求得真空包装的即食南美白对虾在20℃和25℃条件下下保藏的理论货架寿命分别为151.8d和96.5d。