徐永霞，張朝敏，張穎，李學鵬，孫宏，勵建榮

(渤海大學食品科學與工程學院，遼寧省食品安全重點實驗室，生鮮農產品貯藏加工及安全控制技術國家地方聯合工程研究中心，遼寧錦州，121013)

大菱鲆(Scophthatmus maximus)俗稱多寶魚，主要產于大西洋東側沿岸，是名貴的低溫經濟魚類［1］。因其肉厚質佳、細膩鮮美、營養(yǎng)價值高，在我國北方沿海地區(qū)的養(yǎng)殖規(guī)模不斷擴大，產品遠銷海內外。魚類由于長距離的運輸極易造成微生物的生長繁殖最終導致腐敗，使其營養(yǎng)價值和商業(yè)價值嚴重受損。因此，快速有效地檢測魚類新鮮度和預測貨架期具有重要意義，尤其是對于冷藏魚類［2］。

電子鼻是近年來興起的一種“綠色”仿生嗅覺系統，主要由氣體傳感器陣列、信號處理系統和模式識別系統3部分組成，能精確的識別復雜的氣味信息。它是利用氣體傳感器陣列的響應圖案來識別氣味，對傳感器獲得的信號進行數據處理，通過各種化學計量學方法進行模式識別，現已廣泛運用于果蔬［3］、肉及肉制品［4-5］和飲料［6］等食品的品質檢測。近年來，研究者也將電子鼻應用于魚類等水產品的新鮮度評價，如郭美娟等人［7］建立了基于電子鼻技術的南美白對蝦新鮮度判別模型，丁媛等人［8］通過電子鼻檢測可以準確區(qū)分不同種類貝類氣味的差異，王綠野等人［9］利用電子鼻實現了對草魚新鮮度的快速檢測，Limboa等［10］通過電子鼻分析結合化學方法建立了歐洲黑鱸的貨架期預測模型。本文以大菱鲆為研究對象，采用電子鼻分析大菱鲆冷藏過程中的揮發(fā)性氣味變化，結合細菌菌落總數和TVB-N含量檢測，研究了大菱鲆在0℃和4℃貯藏條件下的新鮮度變化。

1 材料與方法

1.1 材料和儀器

新鮮大菱鲆，購于錦州市林西街水產市場，質量約600～800 g/尾，體表富有光澤、黏液透明、眼球飽滿。

PEN3便攜式電子鼻系統，德國AIRSENSE公司;mLS-3030CH立式高壓滅菌鍋，三洋電機(廣州)有限公司;LRH系列生化培養(yǎng)箱，上海一恒科技有限公司;SW-CJ-2FD超凈工作臺，蘇景集團蘇州安泰技術有限公司;KJELTEC 8400全自動定氮儀，丹麥FOSS公司。

1.2 樣品處理

鮮活大菱鲆采用碎冰致死，流水沖洗瀝干后用無菌蒸煮袋包裝，分別置于0、4℃冰箱貯藏，在第0、4、8、12、16、20天分別取樣進行電子鼻檢測，同時進行細菌菌落總數和TVB-N值的測定。

1.3 測定指標及方法

1.3.1 菌落總數的測定

按GB 4789.2-2010進行測定，采用平板傾注法計算。

1.3.2 揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)的測定

參考FOSS應用子報中《鮮魚和凍魚中揮發(fā)性鹽基氮的測定》進行測定。

1.3.3 電子鼻檢測條件

準確稱取0℃和4℃大菱鲆魚肉樣品1.0 g，置于100 mL燒杯中，迅速用保鮮膜密封，靜置0.5 h后用PEN3電子鼻測定大菱鲆魚肉的揮發(fā)性氣味。儀器設定條件為:頂空溫度25℃，進樣流量300 mL/min，內部流量 300 mL/min，測定時間 100 s，每個樣品重復測定3次。PEN3型便捷式電子鼻傳感器性能描述見表1。

表1 電子鼻傳感器名稱與其響應物質Table 1 Sensor name of electronic nose and its response to the matter

1.4 數據處理

電子鼻數據分析。取穩(wěn)定后第85～90 s這6 s的數據信息，采用PEN3電子鼻Win Muster軟件進行主成分分析(PCA)、負荷加載分析(LA);利用SPSS20.0根據歐幾里德距離公式，對電子鼻數據進行聚類，分析不同貯藏條件下魚肉樣品氣味的相似度，并用樹狀圖表示樣品之間的差異程度。

2 結果與討論

2.1 菌落總數的變化

魚類等水產品的腐敗變質主要是由微生物的作用引起，細菌菌落總數可以較好地反映魚體新鮮度［11］。根據 GB 18406.4-2001《農產品安全質量-無公害水產品安全要求》規(guī)定，魚肉細菌菌落總數＜4 lg CFU/g為一級鮮度，＜5 lg CFU/g為二級鮮度，≥6 lg CFU/g時達到腐敗，不能食用。大菱鲆在不同溫度貯藏期間的菌落總數變化如圖1所示。由圖1可以看出，大菱鲆初始菌落總數(TVC)為3.15 lg CFU/g，說明新鮮大菱鲆的品質較好。隨著貯藏時間的延長，2個溫度下冷藏的大菱鲆樣品的TVC值都呈上升趨勢，且與貯藏時間呈顯著相關性(P＜0.05)。其中，大菱鲆樣品在4℃貯藏條件下微生物的生長速度快于0℃組樣品。4℃樣品貯藏16 d時細菌菌落總數超過了我國無公害水產品安全要求;而0℃樣品貯藏至20 d時菌落總數達到6.60 lg CFU/g，達到了國標規(guī)定的上限。

圖1 不同貯藏條件下大菱鲆菌落總數的變化Fig.1 Changes in TVC of turbot during storage under different conditions

2.2 TVB-N含量變化

TVB-N值反映了魚體內蛋白質分解后形成的氨、胺類等堿性含氮物質的含量，與魚類新鮮度之間有很好的相關性，已被我國及大多數國家作為鑒定水產品腐敗程度的標準［12］。根據 GB/T 18108-2008規(guī)定，魚肉中TVB-N值達到30 mg/100 g是消費者可接受的上限，≤15 mg/100 g為一級鮮度，≤20 mg/100 g為二級鮮度。大菱鲆在0℃和4℃冷藏過程中TVB-N值的變化情況如圖2所示。由圖2可知，大菱鲆樣品的初始TVB-N值為6.36 mg/100 g，隨貯藏時間的延長，不同溫度貯藏條件下的TVB-N含量均顯著上升(P＜0.05)。其中，4℃貯藏的大菱鲆樣品TVB-N值上升速度較快，貯藏至16 d時達到30.63 mg N/100 g，達到可接受上限。0℃貯藏樣品在貯藏至20 d時超過了可接受上限。該結果與菌落總數預測的貨架期一致。

圖2 不同貯藏條件下大菱鲆的TVB-N含量變化Fig.2 Changes in TVB-N content of turbot during storage under different conditions

2.3 電子鼻檢測

2.3.1 電子鼻雷達圖

對不同溫度貯藏條件下大菱鲆魚肉的氣味變化進行電子鼻測定，數據處理結果如圖3和圖4所示。10個坐標軸分別代表10個傳感器，坐標軸的大小代表傳感器對該樣品的靈敏程度，其響應強度變化可說明大菱鲆魚肉中某些揮發(fā)性氣味成分濃度的變化。

圖3 大菱鲆0℃貯藏條件下的氣味感應強度雷達圖Fig.3 The radar chart of odour changes of turbot during storage period at 0℃

由圖3、圖4可知，電子鼻的10個傳感器對大菱鲆魚肉的風味成分有明顯的響應，且響應值各不相同。其中R(2)、R(6)、R(7)和R(9)4個傳感器對氣味響應最強，分別代表了氮氧化合物、烷烴類化合物、無機硫化物和有機硫化物。隨著貯藏時間的延長，4個傳感器的響應值均顯著增大，表明貯藏時間越長，風味物質中的氮氧化合物、烷烴類、無機硫化物及有機硫化物濃度越大;其中4℃樣品在貯藏至12 d的響應值明顯超出0℃樣品在20 d的響應值，說明貯藏溫度越高，揮發(fā)性風味變化越明顯。兩圖差別顯著，利用電子鼻區(qū)分不同溫度貯藏條件下的大菱鲆是可行性的。

圖4 大菱鲆4℃貯藏條件下的氣味感應強度雷達圖Fig.4 The radar chart of odour changes of turbot during storage period at 4℃

2.3.2 主成分分析結果

主成分分析(PCA)是利用降維的思想，在損失較少信息的前提下將多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法，能夠很好地展示樣品間的差異性，且呈現出樣品集群和離群的特點。用較少綜合指標研究問題，可提高分析效率［13］。對不同貯藏期大菱鲆魚肉的氣味信息，建立PCA識別模式，了解不同貯藏溫度條件下大菱鲆氣味成分的變化特征。

圖5 0℃(a)和4℃(b)貯藏條件下大菱鲆樣品氣味變化的PCA分析Fig.5 PCA analysis of odour changes of turbot during storage at 0℃(a)and 4℃(b)

如圖5所示，圖5(a)中主成分1的貢獻率為66.28%，主成分2的貢獻率為25.46%，總貢獻率達到91.74%;圖5(b)中主成分1和主成分2的總貢獻率達到99.81%，表明提取的信息能夠反映原始數據的大部分信息。由圖5可看出，不同貯藏時期大菱鲆魚肉的氣味差異顯著，其中0℃貯藏樣品在第0天和第4天時，PC2呈上升趨勢;4～8 d時氣味主成分沿PC1軸正向移動且第8天時氣味變化明顯;貯藏至第16天時氣味發(fā)生驟變，沿PC2軸負向變化。由圖5(b)可知，4℃大菱鲆樣品貯藏20 d時氣味發(fā)生驟變，說明在第20天時大菱鲆氣味組成發(fā)生了顯著變化，與菌落總數和TVB-N值變化結果一致。圖5(a)和圖5(b)的變化趨勢相似但存在明顯的差異性，因此PCA分析也可以區(qū)分不同貯藏溫度下大菱鲆的氣味變化。

2.3.3 載荷分析

載荷分析(LA)用于判斷傳感器對揮發(fā)性氣味的貢獻率。傳感器的響應值越接近零，識別作用越小;越偏離零，識別能力越強［14］。如圖6(a)中，大菱鲆在0℃下的負荷加載分析，總貢獻率為91.74%;在4℃條件下總貢獻率為99.83%。圖6(b)中可明顯看出，W1W對PC1貢獻較大，W1S、W2S和W5S對PC2的貢獻率大，表明大菱鲆在貯藏過程中揮發(fā)氣味中的無機硫化物含量較高，苯類和醇類也占有一定比例。與0℃相比，4℃樣品的W2W響應值在PC2的貢獻率增幅明顯，W5S大幅度下降，W1S和W2S也一定程度降低。表明4℃樣品揮發(fā)性氣味中有機硫化物和芳香成分明顯高于0℃樣品含量，二者差異顯著。

圖6 0℃(a)和4℃(b)貯藏條件下大菱鲆樣品氣味變化的LA圖Fig.6 Loadings analysis of odour changes of turbot during storage at 0℃(a)and 4℃(b)

2.3.4 聚類分析

采用聚類分析法中的平方歐氏距離為度量準則進行系統聚類分析，可準確反映類別間的相似與距離［15］。不同貯藏溫度下大菱鲆樣品的歐氏距離和聚類樹狀圖分別見表2和圖7所示。

表2 不同貯藏條件下大菱鲆樣品的平方歐式距離Table 2 Squared euclidean distance of turbot samples under different storage conditions

圖7 不同貯藏條件下大菱鲆樣品的聚類分析圖Fig.7 Dendrogram of turbot samples under different storage conditions

由表2可知12種樣品之間的差異度，其中數值代表了每種樣品之間氣味的相似度，歐式距離越大，相似度越低;反之，則越高［8］。由表2可看出，0℃貯藏0～16 d的樣品差異較小，而與20 d的樣品距離較大，說明0～16 d樣品的氣味相近，而與20 d樣品的氣味差異較大;4℃貯藏0～8 d的樣品與第12、16、20天的樣品距離較大。從圖7也可直觀地看到這12種樣品之間的差異，其中0℃貯藏條件下0～16 d樣品聚為一類，與貯藏20 d的樣品氣味差別較大;4℃貯藏4 d和8 d的樣品聚為一類，12 d和16 d的樣品聚為一類，而0 d和20 d樣品各自成一類。4℃樣品氣味在16 d后發(fā)生明顯變化，與其他指標變化結果一致。

3 結論

利用電子鼻技術檢測不同貯藏溫度下大菱鲆樣品揮發(fā)性氣味的變化，經主成分分析(PCA)和載荷分析(LA)，結果表明電子鼻10個傳感器能準確區(qū)分不同貯藏溫度大菱鲆樣品的揮發(fā)性氣味，并確定了4℃樣品氣味驟變發(fā)生在第16天，0℃樣品發(fā)生在第20天，該結果與細菌菌落總數和TVB-N值反映的貨架期終點基本一致。通過聚類分析也能準確得出不同貯藏溫度和不同貯藏時間下樣品之間的差異程度，使區(qū)分更加清楚。因此，利用電子鼻快速檢測冷藏大菱鲆的新鮮度具有可行性。

［1］ 劉興旺，艾慶輝，麥康森，等.大豆?jié)饪s蛋白替代魚粉對大菱鲆攝食、生長及體組成的影響［J］.水產學報，2014，38(1):91-98.

［2］ 崔正翠，許鐘，楊憲時，等.大菱鲆腐敗菌生長動力學研究和貨架期預測［J］.海洋漁業(yè)，2010，32(4):454-460.

［3］ Torria L，Sinellib N，Limbob S.Shelf life evaluation of fresh-cut pineapple by using an electronic nose［J］.Postharvest Biology and Technology，2010，56(3):239-245.

［4］ 孫天利，岳喜慶，張平，等.利用電子鼻技術預測冰溫貯藏牛肉的新鮮度變化［J］.食品與發(fā)酵工業(yè)，2014，40(4):185-189.

［5］ Papadopoulou O S，Panagou E Z，Mohareb F R，et al.Sensory and microbiological quality assessment of beef fillets using a portable electronic nose in tandem with support vector machine analysis［J］.Food Research International，2013，50(1):241-249.

［6］ JIN J J，DENG S G，YING X G，et al.Study of herbal tea beverage discrimination method using electronic nose［J］.Journal of Food Measurement and Characterization.2015，90(1):52-60.

［7］ 郭美娟，柴春祥，魯曉翔，等.基于電子鼻技術判別南美白對蝦鮮度模型的建立［J］.食品與發(fā)酵工業(yè)，2013，39(11):50-57.

［8］ 丁媛，鄭平安，繆芳芳，等.電子鼻在8種貝類氣味差異研究中的應用［J］.食品科學，2013，34(22):353-355.

［9］ 王綠野，張凌霞，磨艷紅，等.基于電子鼻的草魚新鮮度快速檢測方法研究［J］.中國食品學報，2014，14(3):182-188.

［10］ 蔣慧亮，郭全友，楊憲時，等.大菱鲆0、25℃貯藏的鮮度變化和貨架期［J］.海洋漁業(yè)，2011，33(4):447-454.

［11］ Limboa S，Sinellia N，Torri L，et al.Freshness decay and shelf life predictive modelling of European sea bass(Dicentrarchus labrax)applying chemical methods and electronic nose［J］.Food Science and Technology，2009，42(5):977-984.

［12］ LI T T，LI J R，HU W Z.Changes in microbiological，physicochemical and muscle proteins of postmortem large yellow croaker(Pseudosciaena crocea)［J］.Food Control，2013，34(2):514-520.

［13］ 燕雯，張正茂.不同麥胚含量饅頭香氣物質的主成分分析［J］.中國食品學報，2013，13(2):211-215.

［14］ 趙夢醒，丁曉敏，曹榮，等.基于電子鼻技術的鱸魚新鮮度評價［J］.食品科學，2013，34(6):143-147.

［15］ 李倫，劉剛，張川云，等.FTIR結合統計分析對竹類植物的鑒別分類研究［J］.光譜學與光譜分析，2013，33(12):3 221-3 225.