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        近紅外光譜技術(shù)在生鮮禽肉質(zhì)量檢測中應(yīng)用的研究進(jìn)展

        2019-12-03 01:08:38何鴻舉朱亞東馬漢軍陳復(fù)生賈方方康壯麗朱明明趙圣明王正榮劉蘇漢
        食品科學(xué) 2019年21期
        關(guān)鍵詞:禽肉新鮮度雞肉

        何鴻舉,朱亞東,王 慧,馬漢軍,2,陳復(fù)生,劉 璽,賈方方,康壯麗,劉 紅,朱明明,趙圣明,王正榮,劉蘇漢

        (1.河南科技學(xué)院食品學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003;2.河南科技學(xué)院博士后研發(fā)基地,河南 新鄉(xiāng) 453003;3.河南工業(yè)大學(xué)糧油食品學(xué)院,河南 鄭州 450001;4.商丘師范學(xué)院生物與食品學(xué)院,河南 商丘 476000;5.海南師范大學(xué)化學(xué)與化工學(xué)院,海南 ???571158;6.河南科技學(xué)院新科學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453003)

        禽類(雞、鴨、鵝)肉制品以其低廉的價(jià)格、豐富的蛋白質(zhì)含量、鮮嫩的口感等優(yōu)勢深受廣大消費(fèi)者喜愛[1-2]。近年來,隨著禽類養(yǎng)殖業(yè)的飛速發(fā)展以及人們生活水平的不斷提高,消費(fèi)者對禽類肉制品的要求也從解決溫飽問題轉(zhuǎn)變?yōu)閷η萑馄焚|(zhì)(色澤、口感、營養(yǎng)價(jià)值及衛(wèi)生指標(biāo))能達(dá)到更高的要求[3]。盡管我國肉品產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,但依然存在以次充好、以假亂真等現(xiàn)象,這些安全問題使得消費(fèi)者對肉制品質(zhì)量有所擔(dān)憂。我國高度重視食品安全問題,不僅制定了肉制品相關(guān)的法律法規(guī)[4],還鼓勵(lì)科研人員積極研發(fā)快速檢測技術(shù)及相應(yīng)設(shè)備,以滿足企業(yè)和市場需求,確保肉制品質(zhì)量。

        近紅外光譜(near-infrared spectroscopy,NIRS)技術(shù),作為一種高效、快速、環(huán)保、無損同時(shí)又能進(jìn)行定性和定量分析的綠色技術(shù),近些年來得到了廣大科研工作者的關(guān)注。研發(fā)應(yīng)用NIRS快速檢測設(shè)備已經(jīng)成為近年的研究熱點(diǎn)之一,尤其是將該技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)畜產(chǎn)品貯藏與加工品質(zhì)控制方面[5]。近紅外光是介于可見光和中紅外光之間的電磁波束,其波長范圍在780~2 526 nm之間,有機(jī)物的NIRS吸收主要基于含氫基團(tuán)(主要包括O—H、N—H、S—H等)的伸縮、振動、彎曲所引起的倍頻和合頻吸收。朗伯-比爾吸收定律指出,待測物樣品的光子吸收光譜特性和樣品的化學(xué)組成密切相關(guān),由于有機(jī)物包含蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物、有機(jī)酸等含氫化合物,因此通過NIRS吸收圖像可以檢測出待測樣品的主要結(jié)構(gòu)和組成成分,并通過對NIRS圖像分析和數(shù)據(jù)處理可以進(jìn)一步得出待測樣品的具體信息[6]。

        目前,NIRS技術(shù)在肉品質(zhì)量中的應(yīng)用研究取得了諸多成果[7],尤其在禽肉的檢測方面已進(jìn)行了大量的研究。本文主要綜述了NIRS技術(shù)在禽肉品質(zhì)快速檢測方面的最新研究進(jìn)展,主要涉及到禽肉的物理屬性、化學(xué)成分以及微生物污染等方面,并對NIRS技術(shù)在禽肉類品質(zhì)上的應(yīng)用做出展望。

        1 NIRS技術(shù)應(yīng)用于雞肉質(zhì)量檢測

        1.1 物理特性檢測

        1.1.1 色澤

        表 1 NIRS技術(shù)檢測雞肉色澤的相關(guān)研究Table 1 Application of NIRS for the detection of chicken color

        色澤是感官評定的一項(xiàng)重要指標(biāo),禽肉的顏色與肌肉中肌紅蛋白、血紅蛋白和細(xì)胞色素的含量有關(guān)[8]。肌肉的顏色特征是消費(fèi)者直接觀察到的肉品特征,色澤的優(yōu)劣會直接影響消費(fèi)者的購買欲。肌肉的色澤通常用色差計(jì)測定亮度(L*值)、紅度(a*值)、黃度(b*值)加以評價(jià)[9-10]。運(yùn)用NIRS技術(shù)檢測雞肉色澤參數(shù)已有報(bào)道。Liu Yongliang等[11]采集144 個(gè)雞肉樣品在400~1 850 nm范圍內(nèi)的光譜數(shù)據(jù),建立色澤參數(shù)的偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)模型,得到L*、a*和b*值校正模型的相關(guān)系數(shù)(Rc2)分別為0.84、0.83和0.78,其中僅L*和b*值的預(yù)測效果較好。經(jīng)多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和求導(dǎo)預(yù)處理光譜后,Samuel[12]和de Marchi[13]等建立的PLSR模型預(yù)測雞肉色澤效果反而降低,這可能與預(yù)處理方法有關(guān)。經(jīng)主成分分析(principal component analysis,PCA)預(yù)處理光譜并利用加權(quán)回歸系數(shù)法選取最優(yōu)波長建立PLSR模型[14],預(yù)測效果和Liu Yonglian等[11]等研究相似。最近的研究中,Yang Yi等[15]采集400~2 500 nm光譜數(shù)據(jù),利用回歸系數(shù)(regression coefficients,RC)法選取最優(yōu)波長的預(yù)測效果并不理想。這可能與最終波長選擇后,部分重要光譜信息缺失有關(guān)。Jiang Hongzhe等[16]在不同的波段下運(yùn)用相同的最優(yōu)波長提取方法和建模方法得到L*值模型預(yù)測精度較好,但a*、b*值不理想。盡管NIRS技術(shù)預(yù)測雞肉色澤研究存在差異(表1),但因其快速無損大批量檢測優(yōu)勢,未來可繼續(xù)深入研究,可以考慮針對不同的指標(biāo)選擇不同的光譜預(yù)處理方式和模型建立方法,以提高預(yù)測色澤效果。

        1.1.2 嫩度

        嫩度也是評定雞肉品質(zhì)優(yōu)劣的一個(gè)重要指標(biāo),其影響雞肉的口感和風(fēng)味。雞肉嫩度主要由以下3 個(gè)方面影響:蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)特征、肌間脂肪含量以及肌纖維數(shù)量[17]。剪切力常被用于評定肉嫩度的優(yōu)劣[18],但使用質(zhì)構(gòu)儀測定時(shí)需要破壞樣品。熊振杰[8]采集400~1 000 nm范圍內(nèi)可見NIRS圖像,通過對比RC與連續(xù)投影算法(successive projections algorithm,SPA)選出12 個(gè)最優(yōu)波長建立PLSR模型預(yù)測雞肉嫩度,但效果不理想。在相同波長范圍內(nèi),王正偉等[19]采用權(quán)重逐步回歸法篩選最優(yōu)波長建立多元線性回歸模型(multivariate linear regression,MLR)提高了NIRS技術(shù)對雞肉嫩度的預(yù)測效果(RP=0.94,RMSEP=1.97 kg)。這說明選擇合適的波長和建模方法可有效提高雞肉嫩度預(yù)測精度。

        1.1.3 pH值

        pH值直接關(guān)系到肉的嫩度、腐敗程度和新鮮度等相關(guān)指標(biāo)[20]。運(yùn)用NIRS技術(shù)對雞肉的pH值進(jìn)行預(yù)測已有報(bào)道。de Marchi等[13]掃描獲取193 個(gè)雞肉樣品的NIRS信息(350~1 800 nm),通過吸收光譜值lg(1/R)建立PLSR回歸模型預(yù)測雞肉pH值,但效果并不理想。Jiang Hongzhe等[16]通過運(yùn)用RC法建立預(yù)測pH值的PLSR模型效果也不理想。Barbin等[14]運(yùn)用PCA法分析400~2 500 nm波長信息,采用加權(quán)回歸系數(shù)法選取最優(yōu)波長建立PLSR模型,pH值預(yù)測效果得到提升。Jia Beibei等[21]運(yùn)用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣(competitive adaptive reweighed sampling,CARS)建立pH值的PLSR模型,模型精度得到了較大的提升(=0.94、=0.73)。這些研究顯示,NIRS技術(shù)具有快速有效測定雞肉pH值的潛力。

        1.1.4 系水力

        肉的系水力(water holding capacity,WHC)也稱為保水性和系水性,目前多采用滴水損失來反映肉制品的WHC[22-24]。WHC影響肉品的口感、新鮮度以及在加工運(yùn)輸過程中營養(yǎng)汁液的損失,因此WHC的預(yù)測可及時(shí)反映肉制品品質(zhì)[9]。沈杰[2]運(yùn)用NIRS預(yù)測雞肉的WHC,但效果不理想。Barbin等[14]運(yùn)用PCA法處理NIRS信息,選取440、558、1 656、1 908 nm等4 個(gè)特征波長建立WHC的PLSR模型,預(yù)測效果略有提高,但依然不理想。Yang Yi等[15]的研究依然未能提高預(yù)測效果。這說明NIRS技術(shù)預(yù)測雞肉WHC有待于進(jìn)一步研究。以上研究具體信息見表2。

        表 2 NIRS技術(shù)用于雞肉物理特性檢測Table 2 Application of NIRS for the detection of chicken physical indexes

        1.2 化學(xué)特性檢測

        雞肉中的化學(xué)成分主要有脂肪、蛋白質(zhì)、水分等,這些化學(xué)成分影響著雞肉的新鮮度、口感和品質(zhì)[26-27]。NIRS技術(shù)在肉品化學(xué)組分的分析研究中已經(jīng)有廣泛應(yīng)用,并獲得良好的結(jié)果[28]。Windham等[29]采集獲取850~1 050 nm范圍的雞肉光譜信息,建立預(yù)測脂肪的PLSR模型,RP高達(dá)0.99,預(yù)測效果極好。McDevitt等[30]建立改進(jìn)的PLSR(modified PLSR,MPLSR)模型與劉煒等[31]建立的PLSR模型也均能很好地預(yù)測雞肉中脂肪含量,其他學(xué)者也進(jìn)行了相關(guān)的研究,但結(jié)果并未提高。對于雞肉蛋白質(zhì)的檢測研究,McDevitt等[30]建立的MPLSR模型預(yù)測效果較理想,為0.86,RMSEC為19.40 g/kg。邢素霞等[32]在850~1 050 nm波段建立的區(qū)間PLSR(interval PLSR,iPLSR)模型預(yù)測土雞與肉雞蛋白質(zhì)含量的效果更好。劉煒等[31]采用10 000~4 000 cm-1波段進(jìn)一步提高了雞肉蛋白質(zhì)預(yù)測精度,RP均接近于1.0。肉品中最多的組分是水分,NIRS技術(shù)也最適合在水分含量檢測中應(yīng)用,PLSR模型檢測雞肉水分的精度可高達(dá)0.99[31]。相比之下,雞肉中灰分的檢測效果較差[30]。除了主要的化學(xué)成分檢測研究,王輝等[33-34]建立了兩個(gè)波段的雞肉膽固醇PLSR預(yù)測模型,預(yù)測效果可接受,仍需進(jìn)一步提高。Xiong Zhenjie等[35]建立400~1 000 nm波段雞肉中羥脯氨酸(hydroxyproline,HYP)的PLSR預(yù)測模型,其模型精度有待提高。上述研究結(jié)果詳見表3。

        表 3 NIRS技術(shù)對雞肉化學(xué)特性檢測Table 3 Application of NIRS for the detection of chicken chemical indexes

        1.3 腐敗微生物及新鮮度檢測

        雞肉由于水分含量多、營養(yǎng)物質(zhì)豐富[36],在貯藏過程中極易受到微生物的污染、氧化以及酶的作用等發(fā)生腐敗,從而導(dǎo)致其品質(zhì)下降[37]。其中,微生物污染是引起冷鮮雞肉腐敗變質(zhì)的最主要原因。常規(guī)的微生物檢測方法程序繁瑣、效率低下,許多學(xué)者嘗試?yán)肗IRS技術(shù)實(shí)現(xiàn)微生物的快速檢測。Feng Yaoze等[38]采用RC法篩選最優(yōu)波長建立細(xì)菌總數(shù)的PLSR模型,預(yù)測效果良好。Jiang Fachao等[39]也獲得了類似的結(jié)果。Ye Xujun等[40]在400~1 000 nm范圍內(nèi)提取光譜信息建立細(xì)菌總數(shù)與雙波段新鮮度指標(biāo)(rwo band freshness index,TBFI)間的相關(guān)性,結(jié)果并不理想。以細(xì)菌總數(shù)為指標(biāo),構(gòu)建雞肉新鮮度NIRS預(yù)測模型,其精度與穩(wěn)定性依然有待于研究。

        大量研究顯示,腸桿菌屬、假單胞菌屬、熱殺索絲菌、乳酸菌等是導(dǎo)致冷鮮肉發(fā)生腐敗變質(zhì)的優(yōu)勢腐敗菌。這些優(yōu)勢腐敗菌的快速檢測具有重要意義[41]。王名星[37]與陳全勝[42]等在相同的波段(10 000~4 000 cm-1)采集光譜信息建立假單胞菌反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagating artificial neutral net,BP-ANN)模型,其校正集與預(yù)測集識別率都比較理想。Feng Yaoze等[43]運(yùn)用遺傳算法(genetic algorithm,GA)選取最優(yōu)波長建立假單胞菌預(yù)測模型,精度不理想;但利用PLSR預(yù)測雞肉中腸桿菌效果良好[44]。從這些研究中可以發(fā)現(xiàn)NIRS分析技術(shù)在檢測微生物方面具有巨大潛力。

        Grau等[45]運(yùn)用400~1 000 nm的可見NIRS技術(shù),采集包裝雞肉0、7、14 d的光譜信息,構(gòu)建雞肉新鮮度預(yù)測模型,結(jié)果顯示K1(ATP關(guān)聯(lián)化合物)、揮發(fā)性鹽基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量與新鮮度具有較高的相關(guān)性。Xiong Zhenjie等[46]建立的硫代巴比妥酸反應(yīng)物(thiobarbituric acid reactive substances,TBARS)值(328~1 115 nm)PLSR預(yù)測模型,與Khulal等[47]建立的TVB-N含量的BP-ANN預(yù)測模型,所預(yù)測雞肉新鮮度效果都不太理想,這可能是由于模型預(yù)測性能與TBARS值和TVB-N含量、波長選擇方式以及建模方式等因素有關(guān)。上述研究結(jié)果詳見表4。

        表 4 NIRS技術(shù)用于雞肉中微生物及新鮮度指標(biāo)的檢測Table 4 Application of NIRS for the evaluation of microbiota and freshness in chicken

        1.4 其他檢測方面

        除了以上檢測研究外,NIRS技術(shù)還被用于肉類摻假、添加劑檢測等研究中[48-49]。Rahim等[50]采集780~2 500 nm波段禽肉NIRS信息,用于識別僵硬禽肉和鮮嫩禽肉,僵硬禽肉檢出率為90%,鮮嫩禽肉的檢出率為86%。NIRS技術(shù)也被用于檢測雞肉中農(nóng)藥殘留(四環(huán)素)[51],但結(jié)果欠佳。孫瀟等[52]通過NIRS信息識別不同產(chǎn)地雞肉,正確率高達(dá)90%~95%,表明NIRS技術(shù)具有用于雞肉產(chǎn)地溯源的可行性。劉功明等[53]運(yùn)用NIRS技術(shù)檢測雞肉加熱終點(diǎn)溫度也取得了良好效果,對肉制品加熱溫度的控制提供了理論依據(jù)。Xiong Zhenjie等[54]利用NIRS信息建立徑向基函數(shù)-支持向量機(jī)(radial basis function-support vector machine,RBF-SVM)模型辨別散養(yǎng)雞與家養(yǎng)雞,辨別率可達(dá)93.33%。Kamruzzaman等[55]在400~1 000 nm波段建立的PLSR預(yù)測模型用于牛肉中摻雞肉的檢測,預(yù)測效果較理想(=0.97)。上述研究結(jié)果詳見表5。

        表 5 NIRS技術(shù)用于雞肉中其他指標(biāo)檢測Table 5 Application of NIRS for detection of other indexes in chicken

        2 近紅外技術(shù)應(yīng)用于鴨肉和鵝肉質(zhì)量檢測

        除了雞肉的檢測應(yīng)用,NIRS技術(shù)還被用于鴨肉和鵝肉的品質(zhì)檢測。相比之下,基于NIRS技術(shù)檢測鴨、鵝肉的報(bào)道較少[56]。目前關(guān)于NIRS技術(shù)檢測鴨肉和鵝肉質(zhì)量的報(bào)道主要集中在國內(nèi)研究,趙進(jìn)輝等[57-58]在350~1 800 nm波段建立了鴨肉中谷氨酸含量的BP-ANN模型與鵝肉中彈性的最小二乘支持向量機(jī)模型(least square support vector for regression,LSSVR),預(yù)測效果均較理想。楊勇等[59]應(yīng)用NIRS技術(shù)檢測鵝肉的嫩度,采用平滑處理(5 點(diǎn)移動窗口平滑處理)、一階微分、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換和MSC等預(yù)處理原始光譜,得出平滑處理-PLSR模型預(yù)測效果最優(yōu)(RP=0.97)。在已有研究基礎(chǔ)上,楊勇等[60]通過建立NIRS和TVB-N含量之間的定量關(guān)系,探討了PLSR模型預(yù)測鵝肉新鮮度可行性,結(jié)果較理想。而Qiao Lu等[61]以TVB-N含量為指標(biāo)預(yù)測鴨肉新鮮度的結(jié)果不理想。在相同的波段,Qiao Lu等[62]又建立鴨肉色澤參數(shù)和pH值的PLSR預(yù)測模型,結(jié)果顯示色澤的預(yù)測效果好于pH值。楊勇等[60]建立的鵝肉pH值PLSR模型預(yù)測效果也不理想,這可能是因?yàn)閜H值變化范圍小。在400~2 498 nm波長范圍內(nèi),Molette等[63]運(yùn)用NIRS對鵝肥肝的化學(xué)組成進(jìn)行預(yù)測,其中鵝肥肝中脂肪和干物質(zhì)的校正模型都比較理想(=0.81、=0.91)。在相同的波段內(nèi),Bazar等[64]比較不同NIRS模式得出最優(yōu)PLSR預(yù)測模型,對鵝血脂成分進(jìn)行分析,其中總脂肪、三酸甘油酯、總膽固醇的模型預(yù)測精度高于對鵝血脂中高密度蛋白膽固醇的模型預(yù)測精度??傊琋IRS技術(shù)檢測鴨、鵝肉的研究相對較少(表6),尤其在生化指標(biāo)方面,未來將有很大的研究空間。

        表 6 NIRS技術(shù)對鴨肉與鵝肉指標(biāo)的檢測Table 6 Application of NIRS for quality evaluation in duck and goose meat

        3 結(jié) 語

        NIRS技術(shù)目前主要用于雞肉的品質(zhì)檢測研究,有少量的研究涉及到鴨肉、鵝肉。從研究結(jié)果可以得出,作為一種快速、無損、高效率的檢測技術(shù),NIRS技術(shù)在禽肉品質(zhì)檢測研究中潛力巨大,可在禽肉的組分分析、等級鑒別、品種鑒定以及產(chǎn)地溯源等方面發(fā)揮巨大作用,為禽肉及其制品提供安全保障。盡管如此,NIRS技術(shù)應(yīng)用目前依然沒有形成完整的體系和方法,需要加強(qiáng)NIRS技術(shù)與其他技術(shù)相結(jié)合,進(jìn)一步完善改進(jìn)NIRS技術(shù)的應(yīng)用效果,未來可從以下幾個(gè)方面著手:1)待測禽肉樣品的篩選及指標(biāo)測量誤差需進(jìn)一步減少;2)模型構(gòu)建方式的選擇和特征波長的選擇仍需大量研究,以最大限度保留信息量大的光譜;3)同一模型在不同光譜設(shè)備之間的轉(zhuǎn)化,增強(qiáng)模型的適用性;4)研發(fā)更加便攜式的NIRS專用設(shè)備;通過大量的數(shù)據(jù)支撐和理論研究,NIRS技術(shù)在禽肉質(zhì)量控制方面將提供強(qiáng)有力的保障。

        除了近紅外,中紅外以及遠(yuǎn)紅外波段范圍內(nèi)也存在著大量的食品組分光譜吸收信息,未來研究也可將光譜技術(shù)拓展至中紅外光譜技術(shù)和遠(yuǎn)紅外光譜技術(shù),利用中紅外以及遠(yuǎn)紅外光譜區(qū)間的信息優(yōu)勢來加強(qiáng)紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用性:1)大多數(shù)有機(jī)物和無機(jī)物的基頻吸收帶都出現(xiàn)在中紅外區(qū),運(yùn)用中紅外光譜區(qū)間的優(yōu)勢,研發(fā)聯(lián)用光譜儀器對相關(guān)化合物的官能團(tuán)進(jìn)行強(qiáng)特征性鑒定;2)運(yùn)用中紅外吸收峰相對敏感的特性結(jié)合NIRS技術(shù)實(shí)現(xiàn)對結(jié)構(gòu)類似化合物高精度鑒別;3)中紅外光譜可以對氣體、液體以及固體等樣品進(jìn)行測定,可以開發(fā)多波段光譜,提高光譜儀器的適用廣度;4)運(yùn)用遠(yuǎn)紅外光譜高熱量傳導(dǎo)、熱量傳遞速率高以及無需媒介等優(yōu)勢研發(fā)多適用性紅外光譜設(shè)備,實(shí)現(xiàn)檢測、成熟、溫控、殺菌一體化。

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