熟驴肉掺假近红外定性及定量检测

驴肉风味绝佳、营养丰富,价格高昂且供应量低。驴肉火烧等熟驴肉中掺假马肉、骡子肉等其他肉类的问题亟待解决。为实现熟驴肉样品在不同掺假比例下的定性定量分析,以10%为梯度,分别制备驴肉含量为0%~100%的驴马掺假和驴骡掺假样品,并在4000~12500 cm^(-1)光谱范围采集样品光谱。针对熟驴肉掺假问题,采用线性判别分析、支持向量机以及广义回归神经网络的方法结合平滑算法(5点、15点、25点)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、基线校正(Baseline)、归一化和去趋势化(Detrend)等预处理方法建立了近红外鉴别模型。采用偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BP)方法结合以上预处理方法分别对熟驴肉掺假样品建立定量模型检测驴肉含量。SNV预处理结合支持向量机对熟肉碎掺假样品鉴别模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为98.70%和94.78%;Detrend预处理结合线性判别分析的熟肉糜掺假样品鉴别模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率分别达到98.47%和96.23%。建立定量模型进行掺假样品中驴肉含量的检测,BP模型相较于PLSR模型均取得较好的结果,具有较高的决定系数(R^(2))、相对分析误差(RPD)和较低的均方根误差(RMSE)。对于熟肉碎掺假样品,驴骡掺假样品集在Detrend处理后的BP模型结果较好,交叉验证集以及预测集的R^(2)、RMSE、RPD分别为0.971、0.067、5.844,0.980、0.086、6.984;驴马掺假样品集在归一化预处理后BP模型结果较好,各项参数分别为0.997、0.032、18.026,0.982、0.089、7.454。对于熟肉糜掺假样品,经Detrend预处理的BP模型结果均较优,驴骡掺假样品最佳定量模型的参数分别为0.982、0.041、7.470,0.986、0.103、8.452;驴马掺假最佳模型参数分别为0.986、0.036、8.348,0.961、0.101、5.044。结果表明,近红外光谱结合不同的建模算法实现了不同比例掺假的熟驴肉样品快速无损检测和鉴别,能够用于此后熟驴肉掺假的定性、定量分析。

γ射线辐照结合VC、烟酰胺对卤驴肉中亚硝酸盐的降解效果

利用离子色谱探究γ射线辐照剂量、VC含量、烟酰胺含量对亚硝酸盐水溶液和卤驴肉中亚硝酸盐降解率的影响,同时利用气相色谱-质谱联用对γ射线辐照后卤驴肉中挥发性化合物成分进行分析。结果表明:γ射线辐照能够有效降解亚硝酸盐水溶液和卤驴肉中的亚硝酸盐,VC对亚硝酸盐水溶液和卤驴肉中的亚硝酸盐辐照降解具有协同作用,烟酰胺对水溶液中的亚硝酸盐辐照降解具有抑制作用,而对卤驴肉中亚硝酸盐辐照降解有协同作用;水溶液中的亚硝酸根离子经辐照后转化为硝酸根离子;卤驴肉经8、10 kGy辐照后己醛、庚醛含量增加,有异味感。本研究为γ射线辐照降解卤驴肉中的亚硝酸盐提供了技术支持和理论依据。

不同解冻方式对驴肉品质特性的影响

本文通过自然空气、低温、流水、超声波及微波5种方法对冷冻驴肉进行解冻,分析解冻时间、解冻后驴肉的食用品质(保水性、嫩度、色泽及pH值)、挥发性盐基氮(TVB-N)和硫代巴比妥酸值(TBARS)的变化,并对解冻后的驴肉进行感官评价。结果表明,不同方式解冻冷冻驴肉所需时间差异明显,依次为微波<超声波<流水<自然空气<低温。冷冻驴肉经微波、低温和超声波方式处理后色泽保持最好,微波解冻和低温解冻后驴肉的保水性最好;低温解冻和超声波解冻后驴肉的剪切力显著小于其他解冻方法;微波解冻的TVB-N值和TBARS值最低,但剪切力值较大。低温解冻和微波解冻的驴肉与鲜驴肉相比具有良好的感官体验。综上,微波解冻能够较好地保持驴肉的品质,但解冻条件仍需要进一步优化。

驴肉屠宰工艺减菌技术研究

驴肉营养丰富,口感好,备受消费者喜爱,但驴肉屠宰工艺复杂,屠宰过程难免会受到微生物的污染,进而影响驴肉的货架期,给屠宰企业造成经济损失。本文系统阐述了驴肉屠宰过程中的各种减菌技术和方法,分析其优缺点,为驴肉专用复合保鲜剂的研发提供理思路借鉴,为驴肉屠宰企业的胴体保鲜技术提供理论参考。

生鲜驴肉加工过程中关键控制点分析微生物危害

本实验利用驴屠宰加工过程中使用的屠宰工具、驴肉表面、操作工手部、冲洗用水等对大肠菌群、菌落总数、肠杆菌、金黄色葡萄球菌等项目进行检测,测试驴屠宰过程中车间环境、加工工序、操作工、器具以及生鲜驴肉表面的微生物数量分布,应用危害分析和关键控制点(HACCP)原理,分析加工过程微生物的分布状况,建立生鲜驴肉加工过程HACCP体系,确认刺杀放血、开膛去脏、冲淋、冷却排酸、剔骨修正、包装六个环节是产品加工过程的关键控制点,为生产加工过程操作注意事项提供技术指导。

目前国内几种驴肉制品的开发研究

本文主要介绍了驴肉的营养成分及其特点,并介绍了国内五香驴肉、驴肉干、驴肉火腿、广饶肴驴肉的生产工艺。

几种驴肉制品的开发

主要介绍了驴肉的营养成分及其特点,并介绍了国内五香驴肉、驴肉干、驴肉火腿、广饶肴驴肉的生产工艺。

4种动物源性成分多重real-time PCR检测方法的建立及其在驴肉制品检测中的应用

建立一种同时快速检测驴、马、猪及鸭源性成分的四重实时聚合酶链式反应(real-time polymerase chain reaction,real-time PCR)方法。分别以4种源性成分的Nad5、ATpase6、ATP8、cytb基因为靶基因设计特异性引物和TaqMan探针,以18S rRNA基因为内参基因,建立多重real-time PCR方法,并对该方法进行方法学验证,同时对不同掺入比例模拟样品、不同加工工艺模拟样品和实际驴肉样品进行检测。结果显示,该方法具有高通量、特异性强、灵敏度高等优点。当Ct值≤35.0时,方法对16种非目标源性具有良好特异性;灵敏度可检测到质量浓度为2×10^(-4)ng/μL的模板DNA;对生肉的检出限为肉含量的0.001%,对熟肉制品的检出限为肉含量的0.01%;对100份实际样品进行检测,结果与标准方法一致,说明建立的多重real-time PCR法可用于肉及肉制品中常见掺假源性成分的检测。

运用主成分分析法构建五香驴肉品质评价模型

为探究五香驴肉品质的评价标准,选取15种品牌的五香驴肉作为样品,对五香驴肉的蛋白质、脂肪、水分、不饱和脂肪酸、L^(*)值、a^(*)值、b^(*)值及剪切力进行测定,采用主成分分析法建立五香驴肉品质评价模型,并结合感官评价结果进行验证。结果表明:第1和第2主成分贡献率分别为65.61%和26.17%,累计贡献率为91.78%,其中脂肪、b^(*)值、不饱和脂肪酸含量为驴肉品质的主要影响因子。将该评价模型结果与感官评价结果进行Pearson相关性分析,发现相关性为极显著(P<0.01),相关系数为0.966,表明两种评价方法具有良好的一致性,可为五香驴肉标准化生产提供一定的理论支撑。

超声波辅助脉冲真空腌制对驴肉品质的影响

以驴背最长肌为原料,采用常压腌制(SC)、脉冲真空腌制(PVC)、超声辅助腌制(UAC)和超声辅助脉冲真空腌制(UVC)4种方式对驴肉进行腌制,研究不同方式对驴肉品质的影响规律。结果表明:与SC处理相比,其他3组腌制方式对驴肉腌制效率、色泽、嫩度及质构特性影响显著。其中UVC组的腌制吸收率和NaCl含量最高,a*值和嫩度也显著高于其他3组腌制方式,硬度、内聚性、咀嚼性最低,但弹性最高。蒸煮损失和氢质子密度成像表明:UVC处理显著提高了肉制品的保水性,增加了水分含量。UVC可以有效提高驴肉腌制效率,缩短腌制时间,改善肉制品品质,是一种很有前景的驴肉加工技术。

驴肉特色品质挖掘研究进展

驴肉是优良的特色肉类食品,因其高蛋白低脂肪的营养特点和鲜美独特的口感,深受广大消费者喜爱。驴肉含有丰富的营养物质,随着科技的发展,其加工手段日渐增多,但目前驴肉加工还存在营养品质挖掘不足,食用品质和安全品质研究不够深入,产品形态较为单一等问题。该文综述驴肉蛋白质、脂肪、维生素、矿物质等营养品质构成,色泽、风味、系水力、嫩度等食用品质形成特征,以及加工方式和贮藏条件对驴肉安全品质的影响,以期为我国驴肉产品的开发提供新的思路。

基于便携式荧光定量PCR仪定量检测驴肉中掺假鸭肉

为建立快速方便的驴肉制品分子鉴定方法,本文以驴肉和常见的掺假肉类(鸭肉)为研究对象,筛选特异性引物和TaqMan探针,利用便携式Mini8 Plus实时荧光定量PCR仪进行灵敏度和特异性实验,通过绘制扩增标准曲线及确定驴肉和鸭肉的质量与DNA比值常数,对不同掺入比例(加入定量的鸭肉制成含量分别为20%、40%、60%、80%)的模拟样品和实际驴肉样品进行检测。结果显示,该方法对驴、鸭肉均具有良好的特异性,可以与马、猪、山羊、梅花鹿、牛、鸡、狗肉明显区分;对驴源性DNA成分的检出限为0.01 ng/μL,鸭源性DNA成分的检出限为0.1 ng/μL,对驴肉与鸭肉混合物中鸭肉成分的灵敏度为0.1%(w/w);所建立的标准曲线线性关系良好,驴肉DNA扩增标准曲线:y=-3.584x+27.003,R^(2)=0.9982;鸭肉DNA扩增标准曲线:y=-3.538x+30.907,R^(2)=0.9991;采用已建立的方法对35份驴肉样本进行市场试点调查,发现6份(17.1%)驴肉样本中含有鸭肉成分。以上研究结果说明,该实时荧光定量PCR方法可用于驴肉产品中其他掺假肉类(鸭)的快速、准确检测,为驴肉及其制品的市场监管和相关执法提供有力的技术保障。

我国养驴业及驴肉加工业的发展概况

论述了我国养驴业的现状、驴肉的营养、驴肉市场、驴肉产品开发的发展情况及存在的问题,以及养驴业和驴肉加工业的发展前景。

OAV和GC-O-MS法分析五香驴肉风味活性物质

采用溶剂辅助风味蒸发法对五香驴肉的挥发性风味物质进行提取,并利用香气活性值(odor activity value,OAV)和气相色谱-嗅闻-质谱(gas chromatography-olfactometry-mass spectrometry,GC-O-MS)联用法确定其风味活性物质。结果表明,共鉴定出48种挥发性化合物,OAV法和GC-O-MS法分别确定了13种和21种风味活性物质。综合2种方法发现关键性风味物质(OAV大于200或香气强度等于3)包括桉叶油醇、丁香酚、对丙烯基茴香醚、壬醛、2-甲基吡嗪、2,6-二甲基吡嗪、2-乙酰基吡咯、麦芽酚。

基于近红外光谱和化学计量学的驴肉鉴别方法研究

驴肉具有极高的食用价值,资源的缺乏使其价格持续走高,由此引发的欺骗和掺假亟待解决。选取了不同部位(脖子、肋板、后墩和腱子)的驴肉样品(n=167)及牛肉(n=47)、猪肉(n=51)和羊肉(n=32)样品在4 000~12 500cm-1光谱范围上建立了驴肉的近红外光谱鉴别模型。比较了马氏距离判别分析、簇类独立软模式分类法、最小二乘-支持向量机方法分别结合平滑(5点、15点及25点)、一阶和二阶微分、多元散射校正和标准归一化的光谱预处理方法对肉块样品及大中小三个不同粉碎粒径(7,5,3mm)肉糜样品的分类模型结果发现,原始光谱前11个主成分得分作为输入的马氏距离判别及前6个主成分作为输入的最小二乘-支持向量机肉块样品分类模型较优,校正集和预测集正确率分别为100%和98.96%;原始光谱前5个主成分作为输入的LS-SVM大粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集判别正确率为100%和97.53%;原始光谱前8个主成分得分作为输入的簇类独立软模式分类法中粒径肉糜样品分类模型结果较优,校正集和预测集的判别正确率均为100%;而对于小粒径肉糜样品,原始光谱前7主成分输入的马氏距离判别和前9主成分输入的簇类独立软模式分类法模型均得到了校正集和预测集100%的判别正确率。以上模型中的驴肉样品均得到了100%的判别正确率。研究结果表明,使用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法鉴别驴肉是可行的。

响应面法优化冷鲜驴肉复合天然防腐剂配方

本研究采用响应面优化法探讨一种有利于冷鲜驴肉保鲜的天然复合防腐剂配方。以生姜醇提物、丁香醇提物和Nisin Z作为抑菌剂,进行单因素实验,通过响应面法,以TVB-N和感官评分2个指标为响应值,考察三种天然抑菌剂对TVB-N和感官评分的影响,优化复合防腐剂配方。结果表明:生姜醇提物、丁香醇提物和Nisin Z对TVB-N和感官评分的影响显著(p<0.05),生姜醇提物、丁香醇提物和Nisin Z两两之间均存在协同增效效应。复合防腐剂配方为:生姜醇提物41.07 mg/mL、丁香醇提物5.39 mg/mL和Nisin Z 56.28 mg/mL,4℃真空保藏15 d,TVB-N的值为9.48 mg/100 g,感官评价为87.44。说明复合天然防腐剂对冷鲜驴肉具有较好的保鲜效果,且对冷鲜驴肉的感官品质影响不大。

驴肉主要营养成分及与其它畜禽肉的分析比较

本文测定了驴肉的水分、灰分、蛋白质、粗脂肪、脂肪酸、矿物元素、氨基酸的含量,并将驴肉与其他畜禽肉的营养成分作对比分析。结果表明:驴肉蛋白质含量比羊肉、牛肉、猪肉高,而脂肪含量比羊肉、牛肉、猪肉低。驴肉的氨基酸和脂肪酸组成是比较理想的,矿物元素中Fe含量明显高于其它畜禽肉。从营养学角度看,驴肉是比较理想的动物性食品原料。

驴肉及其制品真伪鉴别技术研究进展

驴肉及其制品因具有极高的营养价值和独特的味道而深受人们喜爱。因其价格居高不下,市场上存在商贩掺假销售问题,极大侵犯了消费者的合法权益甚至危害身体健康,且扰乱了市场诚信。目前,中国尚未建立驴肉产品质量监督检测标准。因此,迫切需要建立一种简单、快速、准确的驴肉产品检测方法。近几年来,聚合酶链反应(polymerase chain reaction,PCR)及其衍生技术成为鉴别驴制品真伪的研究热点,新兴的DNA条形码和数字PCR技术也具有较大的应用潜力。本文综述了驴肉及其制品的形态、代谢物、蛋白质、核酸检测方法的研究进展,这些方法主要包括光谱法、色谱法、酶联免疫吸附法、PCR及其衍生技术等。

驴肉脂肪和脂肪酸组成的分析与评价

本文分析驴肉的脂肪含量,并采用气相色谱法对驴肉的脂肪酸成分及含量进行测定。结果表明,驴肉中粗脂肪含量为5.02%,不饱和脂肪酸含量占脂肪酸含量的55.8%,饱和脂肪酸占44.2%。脂肪酸中棕榈酸C16:0(33.2%)含量最高,其它由高到低依次为油酸(33.0%)、亚油酸(10.1%)、棕榈油酸(8.1%)、硬脂酸(6.7%)、肉豆蔻酸(4.1%)、花生四烯酸(2.0%)。驴肉中的脂肪酸能较好地满足人体的营养需求。

基于支持向量回归的驴肉脂肪和蛋白质近红外检测模型优化

驴肉的脂肪含量低、蛋白质含量高,是一种营养价值较高的食用肉类.选择了40个不同个体和不同部位的驴肉鲜肉样品,采集了样品在4 000～12 500 cm^(-1)光谱的近红外漫反射光谱,并使用索氏提取法和凯氏定氮法分别检测了样品的脂肪和蛋白质参考数据.分别使用主成分分析和偏最小二乘回归对肉块和肉糜2种类型的样品光谱数据进行了压缩,结合支持向量回归算法分别建立了驴肉脂肪和蛋白质的定量模型,并与偏最小二乘回归模型进行了性能比较,发现肉糜光谱使用主成分分析降维结合支持向量回归算法所建立的驴肉脂肪模型,以及肉块光谱使用偏最小二乘回归降维结合支持向量回归算法所建立的驴肉蛋白质模型定量结果最优,其交叉验证均方根误差和相对预测误差分别达到了0.058%、14.69以及0.111%、14.39.结果表明,近红外光谱结合主成分分析或偏最小二乘回归降维以及支持向量回归算法所建立的模型预测精度较高,可对驴肉的脂肪和蛋白质含量进行可靠的检测.