黃 玨，王正亮，李慕雨，付賢樹，俞曉平

（中國(guó)計(jì)量大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院 浙江省生物計(jì)量及檢驗(yàn)檢疫技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 杭州 310018）

隨著居民生活水平的提高和對(duì)健康飲食的追求，我國(guó)肉類消費(fèi)量快速增加，并伴隨消費(fèi)結(jié)構(gòu)的明顯轉(zhuǎn)變。其中，牛肉消費(fèi)量和消費(fèi)比例逐年遞增[1]。受非洲豬瘟等諸多因素的影響，2019年我國(guó)牛肉消費(fèi)量增長(zhǎng)尤為快速，增速為近3年來最大值。數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)牛肉消費(fèi)量為832.93萬(wàn)t，同比增長(zhǎng)11.36%。相較于龐大的市場(chǎng)需求，國(guó)內(nèi)牛肉產(chǎn)量供應(yīng)嚴(yán)重不足，供需缺口逐年擴(kuò)大，導(dǎo)致牛肉進(jìn)口依賴程度不斷上升。據(jù)中國(guó)海關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019年我國(guó)牛肉進(jìn)口量達(dá)165.90 萬(wàn)t，同比增長(zhǎng)59.61%。近年來一些不法商家為牟取暴利，在牛肉加工和銷售過程中人為改變牛肉產(chǎn)地信息，故意錯(cuò)貼標(biāo)簽冒充進(jìn)口的現(xiàn)象頻繁發(fā)生[2-3]。這種假冒產(chǎn)地、以次充好的行為不僅直接導(dǎo)致廣大消費(fèi)者經(jīng)濟(jì)損失，嚴(yán)重?cái)_亂市場(chǎng)正常秩序，而且增加了食品安全問題追溯與風(fēng)險(xiǎn)管理難度[4]。為加強(qiáng)進(jìn)口牛肉質(zhì)量安全檢測(cè)、監(jiān)測(cè)，有效保障消費(fèi)者權(quán)益，促進(jìn)進(jìn)口牛肉貿(mào)易健康發(fā)展，迫切需要建立快速、準(zhǔn)確的進(jìn)口牛肉產(chǎn)地溯源技術(shù)體系。

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷革新，食用農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源技術(shù)呈現(xiàn)多元化發(fā)展，形成了包括指紋譜（礦物元素指紋、穩(wěn)定同位素指紋、有機(jī)成分指紋等）分析技術(shù)、仿生感官（電子鼻、電子舌）評(píng)價(jià)技術(shù)、光譜（近紅外、高光譜、拉曼光譜等）和色譜（液相色譜、氣相色譜、高效液相色譜等）鑒別技術(shù)在內(nèi)的諸多產(chǎn)地溯源技術(shù)[5-11]。其中，電子舌和近紅外光譜技術(shù)是近年來發(fā)展起來的新型分析檢測(cè)技術(shù)，具有快速、簡(jiǎn)便、高效和環(huán)保的優(yōu)點(diǎn)，目前已廣泛應(yīng)用于谷物、油料產(chǎn)品、酒類、水果等植物源農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地溯源[12-15]。如殷廷家等[16]利用伏安型電子舌技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量方法，對(duì)寧夏、新疆、甘肅、青海4 個(gè)產(chǎn)地的枸杞進(jìn)行溯源研究。研究結(jié)果表明，基于希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang transform，HST） 對(duì)電子舌信號(hào)進(jìn)行特征提取后結(jié)合線性判別分析（Linear discriminant analysis，LDA）可有效鑒別不同產(chǎn)地來源的枸杞樣本，判別準(zhǔn)確率達(dá)98%。Legin 等[17]建立了一種有效鑒別紅酒產(chǎn)地和種類的電子舌溯源系統(tǒng)，其采用23 個(gè)壓電傳感器組成的陣列傳感器，采集傳感器的電勢(shì)信號(hào)作為檢測(cè)信號(hào)，檢測(cè)結(jié)果顯示：該系統(tǒng)不僅能有效區(qū)別所有紅酒樣品的種類和產(chǎn)地，而且可辨別不同酒齡的紅酒樣本。錢麗麗等[18]利用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)黑龍江省3 個(gè)地區(qū)的地理標(biāo)志性產(chǎn)品——大米進(jìn)行產(chǎn)地溯源，聚類分析和建模分析均表明該技術(shù)對(duì)大米產(chǎn)地預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率在95%以上。文韜等[19]基于近紅外光譜技術(shù)開發(fā)了一種鑒別茶油原產(chǎn)地的快速檢測(cè)方法。利用該方法可有效區(qū)分湖南、江西、安徽和浙江4 個(gè)不同產(chǎn)地茶油，判別正確率大于90%。

在動(dòng)物源農(nóng)產(chǎn)品，特別是畜肉產(chǎn)地溯源方面，目前主要集中于利用穩(wěn)定性同位素指紋技術(shù)進(jìn)行研究[20-22]，而利用電子舌和近紅外技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)地溯源的報(bào)道較少[23]。針對(duì)進(jìn)口畜肉的質(zhì)量安全追溯研究更是缺乏，相關(guān)研究亟待加強(qiáng)。為此，本文以進(jìn)口高值畜肉產(chǎn)品——牛肉為對(duì)象，研究建立基于電子舌和近紅外光譜技術(shù)的進(jìn)口牛肉產(chǎn)地溯源技術(shù)，以期為我國(guó)進(jìn)口牛肉質(zhì)量安全檢測(cè)、監(jiān)測(cè)提供技術(shù)參考和數(shù)據(jù)支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料、儀器與設(shè)備

進(jìn)口牛肉樣本購(gòu)自浙江省杭州市本地大型超市，其中澳大利亞安格斯牛肉、新西蘭安格斯牛肉和加拿大安格斯牛肉各50 份（不同批次），每份樣本250.00 g 左右。為保證試驗(yàn)樣品的均一性，所有牛肉樣品均為牛大腿肉中段，-20 ℃真空保存?zhèn)溆谩?/p>

電子舌檢測(cè)系統(tǒng)為法國(guó)阿爾法莫斯公司（Alpha M.O.S.）的α-ASTREE 系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器陣列、自動(dòng)進(jìn)樣系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和配套數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)4 個(gè)部分組成。其中傳感器陣列由7 根化學(xué)選擇性區(qū)域效應(yīng)的味覺傳感器（SRS、STS、UMS、SWS、BRS、SPS 和GPS）和1 個(gè)Ag/AgCl 參比電極組成。SRS、STS、UMS、SWS、BRS 傳感器分別獲取樣本的酸味、咸味、鮮味、甜味和苦味特征信號(hào)，SPS 和GPS 為兩根復(fù)合傳感器，獲取綜合滋味信息。采用德國(guó)布魯克（Bruker）公司的TENSOR 37的近紅外光譜儀采集牛肉樣本的近紅外吸收光譜。

1.2 牛肉電子舌滋味特征圖譜采集及溯源分析

1.2.1 樣品預(yù)處理 牛肉樣本充分切碎后，稱取10.00 g，置于加有超純水100 mL 的組織研磨機(jī)中進(jìn)行勻漿處理2 min。勻漿液于4 ℃、10 000 r/min條件下離心10 min。上清液經(jīng)真空抽濾后，取30 mL 濾液，用超純水定容至100 mL，4 ℃保存?zhèn)溆谩?/p>

1.2.2 電子舌測(cè)定 電子舌數(shù)據(jù)采集前，利用Alpha M.O.S.公司自帶的0.01 mol/L 的NaCl、HCl及谷氨酸鈉標(biāo)準(zhǔn)溶液進(jìn)行自檢、活化、診斷和校準(zhǔn)等一系列操作，以確保電子舌檢測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性和穩(wěn)定性。電子舌工作時(shí)室溫控制在25 ℃左右。樣品測(cè)量前，預(yù)先放置于25 ℃環(huán)境自然升溫至室溫。利用電子舌進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí)，采用待測(cè)樣品和超純水交替的方式進(jìn)行檢測(cè)，每個(gè)樣品的采集時(shí)間為120 s，每個(gè)樣品重復(fù)檢測(cè)6 次，選取較穩(wěn)定的后3 次第110～120 s 電子舌傳感器響應(yīng)信號(hào)的平均值作為該樣品滋味信號(hào)的原始數(shù)據(jù)。

1.2.3 數(shù)據(jù)分析 分組導(dǎo)出不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉的電子舌原始數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS 21.0 軟件和電子舌系統(tǒng)自帶的Alpha Soft v11 軟件對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析（Analysis of variance，ANOVA）、主成分分析（Principle component analysis，PCA）以及典則判別分析（Canonical discriminant analysis，CDA），以對(duì)不同產(chǎn)地牛肉樣本進(jìn)行區(qū)分辨識(shí)。

1.3 牛肉近紅外光譜采集及溯源分析

1.3.1 樣品預(yù)處理 牛肉樣本充分切碎后，用勻漿機(jī)打漿成肉泥以便于能放入與儀器配套的石英管中，每管石英管中放入12.00 g 牛肉，填充到2/3管處，輕輕壓實(shí)使樣品在管中分布均勻且無縫隙，4 ℃保存?zhèn)溆谩?/p>

1.3.2 近紅外光譜采集 近紅外光譜儀工作時(shí)溫度控制在25 ℃，濕度＜70%；光闌設(shè)置為3 nm，采樣頻率為10 kHz，數(shù)據(jù)點(diǎn)間隔為3.856 cm-1。輸出光譜掃描范圍為4 000～12 000 cm-1，掃描次數(shù)32次。為確保近紅外光譜檢測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性，在樣品放入樣品室前掃描1 次背景，且每掃描5 次后需再掃描1 次背景以降低環(huán)境因素對(duì)光譜數(shù)據(jù)的影響。每個(gè)樣品采集3 次光譜數(shù)據(jù)，取其平均值作為該樣品的原始光譜數(shù)據(jù)。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理 利用近紅外光譜儀自帶軟件OPUS 7.2 對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理方式包括Savitzky-Golay 平滑（Savitzky-golay，SG）、多元散射校正 （Multiplicative scatter correction，MSC）、一階導(dǎo)數(shù)（First derivation，F(xiàn)D）、二階導(dǎo)數(shù)（Second derivation，SD）和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（Standard normal variate，SNV）。采 用 Matlab R2018b 軟件對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析并建立判別模型，用典則判別分析對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于電子舌的進(jìn)口牛肉產(chǎn)地溯源分析

2.1.1 不同傳感器滋味特征信號(hào)分析 不同傳感器對(duì)不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣品的響應(yīng)信號(hào)值如表1所示。結(jié)果顯示，7 根傳感器對(duì)不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本均有較強(qiáng)的響應(yīng)，其中UMS（鮮味）、SRS（酸味）、SPS（復(fù)合味1）和GPS（復(fù)合味2）4 根傳感器信號(hào)強(qiáng)度相對(duì)較強(qiáng)。方差分析表明，不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉之間傳感器信號(hào)值存在明顯變化。除BRS（苦味）傳感器外，SRS（酸味）、STS（咸味）、SWS（甜味）和GPS （復(fù)合味2）4 根傳感器響應(yīng)信號(hào)值在3 個(gè)進(jìn)口產(chǎn)地的牛肉樣本間存在顯著差異 （P＜0.05），加拿大進(jìn)口牛肉樣本在UMS（鮮味）傳感器上的響應(yīng)信號(hào)顯著強(qiáng)于澳大利亞，且在SPS（復(fù)合味1）傳感器上的響應(yīng)值與澳大利亞和新西蘭進(jìn)口牛肉樣本差異顯著。上述結(jié)果初步顯示電子舌可以通過滋味特征差異區(qū)分不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉。

表1 不同電子舌傳感器對(duì)進(jìn)口牛肉樣品的響應(yīng)信號(hào)值Table 1 Response value of different electronic tongue sensors for imported beef samples

2.1.2 主成分分析 不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本的電子舌傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)PCA 分析后結(jié)果如圖1所示。主成分1（PC1）和主成分2（PC2）的方差貢獻(xiàn)率分別為61.84%和33.26%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到95.10%，表明前兩個(gè)主成分能夠充分反映樣品原始數(shù)據(jù)的整體信息。在PCA 二維圖中，樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離代表不同樣本之間的差異程度。數(shù)據(jù)點(diǎn)越分散，表明各樣本電子舌滋味特征差異越大[24]。由圖1可見，不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本具有明顯的聚類，且分布在不同區(qū)域，表明從澳大利亞、新西蘭和加拿大進(jìn)口的安格斯牛肉在味覺特征上存在明顯差異，電子舌可以對(duì)本研究中3 個(gè)產(chǎn)地的進(jìn)口牛肉進(jìn)行準(zhǔn)確溯源。

圖1 進(jìn)口牛肉樣本電子舌PCA 分析圖Fig.1 PCA of imported beef samples by electronic tongue

2.1.3 判別分析 以主成分分析得到的前3 個(gè)主成分（PC1、PC2和PC3） 作為判別分析的自變量，3個(gè)不同牛肉進(jìn)口產(chǎn)地作為判別分析分組變量，進(jìn)行判別模型的擬合，得到兩個(gè)典則判別式函數(shù)。其中，第一典則函數(shù)F1和第二典則函數(shù)F2的特征值分別為61.392 和36.734，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為100.0%，且兩個(gè)函數(shù)的相關(guān)性很好，相關(guān)系數(shù)（R2）均大于0.98。上述結(jié)果表明典則函數(shù)中包括全部電子舌滋味特征變量信息，且變量信息貢獻(xiàn)度較高，可以達(dá)到分類及判別的要求。兩個(gè)典則判別式函數(shù)如下：

F1=0.806PC1+1.473PC2+0.842PC3，R2=0.992

F2=-0.941PC1+1.120PC2+1.430PC3，R2=0.987

將不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉電子舌主成分分析數(shù)據(jù)代入上述函數(shù)，得出每個(gè)產(chǎn)地進(jìn)口牛肉對(duì)應(yīng)典則函數(shù)的判別值（距離類別的重心值），分別以典則函數(shù)F1和F2作為橫縱坐標(biāo)軸，得到判別式函數(shù)散點(diǎn)圖（圖2）。由圖2可知，不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本分組良好。利用上述判別函數(shù)對(duì)進(jìn)口牛肉樣本進(jìn)行驗(yàn)證判別，結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示，判別分析可對(duì)3 種不同產(chǎn)地進(jìn)口的牛肉樣本進(jìn)行有效區(qū)分判別，驗(yàn)證正確率均為100%。

表2 基于電子舌的進(jìn)口牛肉樣本典則判別分析結(jié)果Table 2 Canonical discriminant analysis results of imported beef samples based on electronic tongue

圖2 基于電子舌的進(jìn)口牛肉樣本判別式函數(shù)散點(diǎn)圖Fig.2 Discriminant function scatter plot of imported beef samples based on electronic tongue

2.2 基于近紅外光譜的進(jìn)口牛肉產(chǎn)地溯源分析

2.2.1 不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉近紅外光譜特征分析不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本經(jīng)過基線校準(zhǔn)處理后的近紅外平均光譜如圖3所示。澳大利亞、新西蘭和加拿大進(jìn)口安格斯牛肉樣本的平均光譜變化趨勢(shì)基本一致，但三者之間具有明顯差異。其中在4 400～5 000 cm-1，5 500～6 050 cm-1，6 500～7 800 cm-1和8 600～10 500 cm-1范圍波段吸光度波動(dòng)差異較大?？梢姴煌a(chǎn)地牛肉在不同波段范圍內(nèi)吸光值均有顯著不同，因此本研究中采用全波段光譜信息用于后續(xù)產(chǎn)地溯源分析。

圖3 進(jìn)口牛肉樣本近紅外平均光譜圖Fig.3 NIR average spectra of imported beef samples

2.2.2 近紅外光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理 為校準(zhǔn)測(cè)量過程中由于光程變化以及背景飄移所帶來的誤差，在對(duì)樣本光譜進(jìn)行建模前，首先需要對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)處理。本研究利用SG、MSC、FD、SD 和SNV 5 種方法對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，采用留一交互驗(yàn)證法計(jì)算決定系數(shù) （R2） 和交互驗(yàn)證均方差（Root mean square error of cross validation，RMSECV）作為驗(yàn)證指標(biāo)來進(jìn)行模型優(yōu)化[25]。R2表示所建立模型與試驗(yàn)測(cè)定值的相關(guān)性，值越接近1 表示模型對(duì)樣本的擬合能力越高，相關(guān)性也越大；RMSECV 表示所建模型的計(jì)算值與試驗(yàn)中測(cè)定值的偏離度，值越小，表明模型的預(yù)測(cè)能力越好[26]。由表3可知，當(dāng)采用SNV+FD+SG 預(yù)處理時(shí)，R2值為0.9935，RMSECV 值為0.0813，顯著優(yōu)于原始光譜和其它光譜預(yù)處理方式，可作為產(chǎn)地判別模型的最佳預(yù)處理方法。

表3 近紅外光譜不同預(yù)處理對(duì)建模效果的影響Table 3 Effects of different NIR spectra pretreatments on modeling

2.2.3 主成分分析 對(duì)3 個(gè)產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本全波段的近紅外原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)SNV+FD+SG預(yù)處理后進(jìn)行主成分分析。由表4可知，前3 個(gè)主成分提取特征值均大于1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為91.322%，可充分達(dá)到反映原始數(shù)據(jù)信息的目的。圖4為依據(jù)前3 個(gè)主成分構(gòu)建的三維PCA 得分圖?？梢姡划a(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本分布相對(duì)集中，不同產(chǎn)地樣本點(diǎn)分布相對(duì)獨(dú)立且界限清晰，表明主成分分析可有效區(qū)分本研究中3 個(gè)產(chǎn)地的進(jìn)口牛肉樣本。

圖4 進(jìn)口牛肉樣本近紅外光譜PCA 分析圖Fig.4 PCA of imported beef samples by NIR spectra

表4 樣本前10 個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率Table 4 Variance contribution rate of the top ten PCs of samples

2.2.4 判別分析 以主成分分析得到的前3 個(gè)主成分（PC1、PC2和PC3）作為判別分析的自變量，3 個(gè)不同牛肉進(jìn)口產(chǎn)地作為判別分析分組變量，進(jìn)行判別模型的擬合，獲得典則判別函數(shù)特征值及方差貢獻(xiàn)率。結(jié)果表明第一典則函數(shù)F1和第二典則函數(shù)F2的特征值分別為9.890 和3.199，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為100.0%，表明典則函數(shù)可用于3 個(gè)不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本的溯源判別。依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范判別式函數(shù)系數(shù)，獲得判別函數(shù)訓(xùn)練模型，得到的兩個(gè)典則判別式函數(shù)如下：

F1=0.286PC1+1.110PC2+0.123PC3，r2=0.953

F2=-1.053PC1+0.003PC2-0.441PC3，r2=0.936

將不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉近紅外光譜主成分分析數(shù)據(jù)代入上述函數(shù)進(jìn)行判別分析。判別效果如圖5所示。結(jié)果顯示，不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本判別分類效果良好，判別正確率為100%。

圖5 基于近紅外光譜的進(jìn)口牛肉樣本判別式函數(shù)散點(diǎn)圖Fig.5 Discriminant function scatter plot of imported beef samples based on NIR spectra

3 結(jié)論

電子舌和近紅外光譜技術(shù)結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)方法，均可以有效對(duì)澳大利亞、新西蘭和加拿大進(jìn)口安格斯牛肉進(jìn)行準(zhǔn)確產(chǎn)地溯源。電子舌滋味特征信號(hào)分析顯示進(jìn)口牛肉樣本在SRS、STS、SWS 和GPS 4 根傳感器上的貢獻(xiàn)差異顯著。近紅外光譜分析表明不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本的平均光譜變化趨勢(shì)基本一致，但三者在不同波段（4 400～5 000 cm-1、5 500～6 050 cm-1、6 500～7 800 cm-1和8 600～10 500 cm-1）范圍內(nèi)吸光值均有顯著不同；通過采用不同光譜預(yù)處理方法對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的比較，發(fā)現(xiàn)SNV+FD+SG 為近紅外光譜的最佳預(yù)處理方法。通過對(duì)電子舌傳感器滋味特征信號(hào)數(shù)據(jù)和近紅外光譜預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和判別分析，結(jié)果表明采用PCA 和CDA 分析法均能對(duì)不同產(chǎn)地進(jìn)口牛肉樣本有效區(qū)分，判別正確率均為100%。本研究結(jié)果為應(yīng)用電子舌和近紅外光譜技術(shù)研究進(jìn)口牛肉產(chǎn)地溯源提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支持。