陳東杰,姜沛宏,張長峰,聶小寶,黃寶生,張玉華,*,李長見

(1.山東商業(yè)職業(yè)技術學院,山東省農產品貯運保鮮技術重點實驗室, 國家農產品現(xiàn)代物流工程技術研究中心,山東濟南 250103; 2.江南大學,江蘇無錫 214122)

鮮活水產品在物流運輸及貯藏過程中其品質受到水質、水溫、微生物以及酶等因素的作用而變化。隨著貯藏時間的延長,水產品的理化指標、微生物和氣味與新鮮樣品相比出現(xiàn)明顯差別。目前,水產品品質的傳統(tǒng)檢測手段微生物及理化檢測雖嚴謹科學,但檢測方法費時耗力、繁瑣,且結果具有滯后性;感官評價的結果受主觀因素影響明顯,準確性低。電子鼻是近年來新興的快速檢測技術,具有操作簡便、準確、無損等特點[1],電子鼻通常結合統(tǒng)計學分析對樣品中揮發(fā)氣體進行感知和識別[2],常用的化學計量學方法主要包括PCA、LDA、PLS和BP人工神經網(wǎng)絡(BPNN)及多層感知神經網(wǎng)絡(MLP)等。目前電子鼻在水產品快速檢測方面,已成功用于鱈魚[3]、帶魚[4]、鮭魚[5]、三文魚[6]、草魚片[7]、干燥鰱魚[8]和鱸魚[9]等水產品的新鮮度評價及貨架期檢測等,而電子鼻對海鱸魚品質指標及優(yōu)勢腐敗菌的快速定量檢測模型鮮有報道。

本研究采用電子鼻對0 ℃下海鱸魚進行連續(xù)的氣味指紋信息采集,測定不同保藏時間的海鱸魚TVB-N、菌落總數(shù)及假單胞菌數(shù),采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)對采集氣體指紋信息進行分析,通過偏最小二乘法(PLS)建立揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)、菌落總數(shù)和假單胞菌的快速預測模型,為海鱸魚貯藏期品質提供簡便、實用、快捷、準確的檢測方法。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

海鱸魚 購自山東濟南銀座超市,挑選體型較大,同一年齡、新鮮、健康、活躍的海鱸魚,?；钪羾肄r產品現(xiàn)代物流工程技術研究中心水產品溫控畜養(yǎng)室,停食暫養(yǎng);鹽酸、氧化鎂、硼酸、甲基紅、碳酸鎂、碳酸鉀、亞甲基藍等(分析純) 國藥集團;板計數(shù)瓊脂、假單胞菌瓊脂培養(yǎng)基 北京奧博星生物科技有限責任公司。

F6/10-104-S 組織破碎機 上海弗魯克流體機械制造有限公司;EL204-IC電子天平 梅特勒-托利多儀器有限公司;BL-75A高溫滅菌鍋 上海博迅實業(yè)有限公司;RX-2智能型人工氣候培養(yǎng)箱 寧波江南儀器廠;MS3 digital渦旋混勻器 德國艾卡設備有限公司;PL-CJ-2N超級潔凈工作臺 北京東聯(lián)哈爾儀器制造有限公司;Scientz-04無菌均質器 寧波新芝生物科技股份有限公司;LRH-70培養(yǎng)箱 上海藍豹實驗儀器有限公司;K9840凱氏定氮儀 濟南海能儀器有限公司;FOX4000電子鼻(由18個傳感器組成,各傳感器響應特性見表1) 法國Alpha MOS公司。

表1 FOX4000電子鼻各傳感器響應特性Table 1 FOX4000 sensor response characteristics

1.2 實驗方法

1.2.1 海鱸魚樣品制備 海鱸魚暫養(yǎng)結束后,取鮮活的海鱸魚,去除頭、尾、內臟及魚鱗,用蒸餾水沖洗后分割為大小相近、厚薄均勻的魚肉(50±5.0) g,用保鮮膜包裝,后置于人工氣候培養(yǎng)箱(0±0.5) ℃貯藏,分別于第0、4、6、8、10、12、14 d取海鱸魚背部肌肉,測定TVB-N值、菌落總數(shù)和假單胞菌數(shù),并利用電子鼻進行氣味指紋分析。

1.2.2 TVB-N測定 按照GB/T 2707-2016《食品中揮發(fā)性鹽基氮的測定》[10]規(guī)定的方法測定。

1.2.3 菌落總數(shù)測定 按照GB/T 4789.2-2010《食品微生物學檢驗 菌落總數(shù)測定》[11]規(guī)定的方法進行。

1.2.4 假單胞菌測定 采用CFC假單胞菌瓊脂培養(yǎng)基,在28 ℃培養(yǎng)箱培養(yǎng)48 h,計數(shù)[12]。

1.2.5 電子鼻檢測 采用組織攪碎機將魚肉攪碎后,稱取2.0 g肉樣裝入10 mL樣品瓶,加蓋密封,每個樣品重復6次。試驗前先對電子鼻測定參數(shù)進行優(yōu)化,根據(jù)傳感器的響應信號,確定電子鼻的測定參數(shù)為:載氣流速150 mL/min,頂空產生溫度40 ℃,進樣體積2000 μL,進樣速度2000 μL/s,頂空產生時間600 s,數(shù)據(jù)采集時間120 s,延滯時間400 s。采用PCA和LDA對樣品進行分析,去除樣品中差異較大的個體。

1.3 數(shù)據(jù)處理

采用SPSS 23.0軟件對對電子鼻傳感器采集的原始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析,設定p<0.05為顯著;運用PCA、LDA對數(shù)據(jù)進行處理,采用PLS對TVB-N、菌落總數(shù)和假單胞菌的建?？焖龠M行預測,結果由Origin pro 2016軟件進行繪圖。

2 結果與分析

2.1 海鱸魚冷藏過程中品質指標變化

TVB-N值是評價水產品鮮度的重要理化指標。如圖1可知,在貯藏過程中,海鱸魚的TVB-N值總體升高,貯藏前6 d,TVB-N值變化較小。第6 d后呈快速增長趨勢,根據(jù)我國水產品鮮度的國家標準[13]TVB-N≤30 mg/100 g為新鮮,貯藏到12 d已超過30 mg/100 g,海鱸魚已呈現(xiàn)明顯腐敗特征。

圖1 海鱸魚期間TVB-N含量變化Fig.1 Changes in TVB-N content of Lateolabrax japonicas during storage

菌落總數(shù)指標是判斷魚類新鮮度重要的指標。由圖2可知,在貯藏前6 d,海鱸魚的菌落總數(shù)快速增長,整個貯藏過程呈較明顯的S型變化。第8 d菌落總數(shù)較第6 d相比相對增長緩慢,第8 d后期菌落總數(shù)繼續(xù)遞增,貯藏12 d后菌落總數(shù)生長呈下降趨勢。

圖2 海鱸魚冷藏期間菌落總數(shù)變化Fig.2 Changes in total bacterial counts of Lateolabrax japonicus during storage

假單胞菌為海鱸魚的優(yōu)勢腐敗菌之一[14-15]。由3可知,隨著海鱸魚貯藏時間延長,假單胞菌呈快速增長趨勢。貯藏前6 d,假單胞菌呈現(xiàn)出指數(shù)增長的趨勢,貯藏10 d后,假單胞菌增長相對緩慢。

圖3 海鱸魚冷藏期間假單胞桿菌變化Fig.3 Changes in Pseudomonas counts of Lateolabrax japonicus during storage

2.2 海鱸魚電子鼻傳感器響應值分析

圖4為海鱸魚貯藏第0、14 d的電子鼻傳感器響應圖,其中橫軸為電子鼻采集時間,為120 s;縱坐標為18個傳感器在120 s內響應值的變化,響應值為電子鼻傳感器電導率比值R(R/R0)。由圖4可知,不同的傳感器對海鱸魚揮發(fā)氣體的敏感程度不同,但18個傳感器響應值的絕對值隨時間變化的趨勢一致,均是先增大后減小。其中傳感器LY2/LG、LY2/AA、T70/2、LY2/G、LY2/GH、T30/1、P10/1、P40/1、P30/1的響應值較大,第14 d時上述傳感器的響應值明顯高于第0 d,說明海鱸魚在貯藏后期,其中的碳氫化合物、醇類物質、酮類化合物、胺類化合物等大量增加,可能是由于海鱸魚貯藏后期,優(yōu)勢腐敗菌的大量繁殖分解有機物產生。

圖4 鱸魚的傳感器信號圖Fig.4 Sensors single intensity of Lateolabrax japonicas注:a:貯藏第0 d;b:貯藏第14 d。

圖5可知,在貯藏過程中,18個響應值信號變化差異明顯。傳感器LY2/LG、LY2/G、LY2/AA、LY2/GH、LY2/gCTL、T30/1、P10/1、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2的響應值強度隨海鱸魚的貯藏時間延長而升高。傳感器LY2/gCT、P10/2、T40/2、T40/1、TA/2的響應值信號強度變化較小。貯藏到10 d后,表征含氮化合物的傳感器LY2/LG、LY2/AA、T70/2、LY2/G、LY2/GH等的響應值強度明顯增大,原因是海鱸魚的優(yōu)勢腐敗菌大量增加,產生大量含氮化合物。

圖5 不同貯藏時間海鱸魚電子鼻傳感器信號最大值的變化Fig.5 Change of maximum e-nose sensor signal of Lateolabrax japonicus with different storage time

2.3 海鱸魚品質的主成分分析

主成分分析是將多個指標通過降維轉換成少數(shù)幾項具有代表性的綜合指標的一種多元統(tǒng)計分析方法[16-19]。通常認為累計貢獻率超過80%,表明基本包含樣品的信息。第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的貢獻率分別為87.73%和7.70%,兩者累計貢獻率為95.43%。說明這兩個主成分基本上可以反映出海鱸魚所有的特征。從圖6可以看出,PCA法可將不同貯藏時間的海鱸魚區(qū)分開,且沒有重疊區(qū)域。

圖6 貯藏期間鱸魚電子鼻響應值信號的PCA分析Fig.6 PCA analysis of e-nose sensor signals of Lateolabrax japonicus during storage

2.4 海鱸魚品質LDA判別分析

判別分析又稱為線性判別分析，是利用已知類別的樣品建立判別模型,為未知類別的樣本判別的一種統(tǒng)計方法[20-21]。由圖7可知,第一主成分(LD1)和第二主成分(LD2)的貢獻率分別為90.85%和6.09%,兩者累計貢獻率為96.94%。說明這兩個主成分基本上可以反映出海鱸魚所有的特征信息。圖7中將不同貯藏時間的海鱸魚分到三個象限中,將LDA判別結果與TVB-N和菌落總數(shù)的變化趨勢結合分析,可將0 ℃下海鱸魚貯藏過程分為三個階段:0～6 d為一級新鮮;8～10 d為二級新鮮;12 d后為腐敗。

圖7 貯藏期間鱸魚電子鼻響應值信號的LDA分析Fig.7 LDA analysis of e-nose sensor signals of Lateolabrax japonicus during storage

2.5 海鱸魚TVB-N、菌落總數(shù)和假單胞菌快速預測模型建立

以不同貯藏時間下海鱸魚的電子鼻最大響應值為自變量,以海鱸魚的TVB-N值、TMA值、菌落總數(shù)及假單胞菌為因變量,利用PLS得出TVB-N、TMA值、菌落總數(shù)和假單胞菌的實際值與預測值的關系。隨機選取28個樣品作為建模集,10個為驗證集。圖8為TVB-N菌落總數(shù)和假單胞菌的PLS預測模型的預測值與實際值的關系,TVB-N、菌落總數(shù)和假單胞菌模型的決定系數(shù)(R2)分別為0.9737、0.8778、0.5943,三個預測模型p值均小于0.05,說明回歸模型具有顯著性。由于假單胞菌PLS預測模型的決定系數(shù)較低,模型擬合度不高,不適合用PLS建立假單胞菌預測模型。由表2可知,TVB-N值及菌落總數(shù)的預測值與實測值的平均相對誤差均小于16%。

圖8 海鱸魚理化指標的建模集 PLS 分析Fig.8 PCR analysis of physical-chemical indexes of Lateolabrax japonicus

表2 預測模型驗證結果Table 2 Verification tests of prediction model

3 結論

分析不同貯藏時間海鱸魚的TVB-N、菌落總數(shù)、假單胞菌和電子鼻氣體指紋信息得出,隨著貯藏時間的延長,TVB-N、菌落總數(shù)和假單胞菌不斷上升。PCA及LDA分析可以將不同貯藏時間的海鱸魚很好地區(qū)分開,說明利用電子鼻可以說實現(xiàn)對海鱸魚品質快速檢測具有可行性。采用PLS對海鱸魚的TVB-N、菌落總數(shù)、假單胞菌與電子鼻最大響應值進行建模預測分析,建立擬合模型,模型決定系數(shù)R2分別為0.9737、0.8778、0.5943，假單胞菌預測模型R2較低，擬合度不高，故不適合用PLS建立假單孢菌預測模型。驗證結果表明,TVB-N值和菌落總數(shù)預測模型擬合度較高,預測效果較好。