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    不同產(chǎn)地咸干魚的電子鼻分析

    2018-01-03 06:26:35劉勝男薛勇張濤王玉薛長(zhǎng)湖
    食品與發(fā)酵工業(yè) 2017年12期
    關(guān)鍵詞:鲅魚響應(yīng)值電子鼻

    劉勝男,薛勇,張濤,王玉,薛長(zhǎng)湖

    (中國(guó)海洋大學(xué) 食品科學(xué)與工程學(xué)院,食品科學(xué)與人類健康實(shí)驗(yàn)室,山東 青島, 266003)

    不同產(chǎn)地咸干魚的電子鼻分析

    劉勝男,薛勇*,張濤,王玉,薛長(zhǎng)湖

    (中國(guó)海洋大學(xué) 食品科學(xué)與工程學(xué)院,食品科學(xué)與人類健康實(shí)驗(yàn)室,山東 青島, 266003)

    以在市場(chǎng)中購(gòu)買的7個(gè)不同地區(qū)的咸干魚產(chǎn)品為研究對(duì)象,利用電子鼻技術(shù)對(duì)其揮發(fā)性成分進(jìn)行檢測(cè),并對(duì)其進(jìn)行主成分分析、線性判別分析和負(fù)荷加載分析,結(jié)合感官評(píng)價(jià)的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)電子鼻對(duì)7種樣品的區(qū)分。結(jié)果表明,青島一鹵鮮咸干魚感官評(píng)價(jià)得分最高,主成分分析比線性判別分析能更有效地區(qū)分不同產(chǎn)地的咸干魚,揮發(fā)性鹽基氮含量對(duì)電子鼻技術(shù)在咸干魚氣味的區(qū)分中發(fā)揮重要作用。

    咸干魚;電子鼻;感官評(píng)價(jià);揮發(fā)性鹽基氮

    咸干魚就是以鮮(凍)魚肉為主要原料,采用食鹽腌制工藝和干燥工藝加工而成的傳統(tǒng)水產(chǎn)品[1]。藍(lán)點(diǎn)馬鮫(拉丁文名),俗稱鲅魚,是北方沿海地區(qū)的常見食用魚類,而咸鲅魚是我國(guó)沿海地區(qū)最具代表性的咸干魚制品,具有獨(dú)特的風(fēng)味,食用范圍廣等特點(diǎn)。

    食品風(fēng)味包括氣味和滋味兩部分,其中氣味主要依靠揮發(fā)性成分?,F(xiàn)階段在揮發(fā)性成分的辨別方面主要依靠感官評(píng)價(jià)和GC-MS技術(shù),在區(qū)分同類樣品時(shí),感官評(píng)價(jià)法存在較大誤差,而GC-MS技術(shù)操作復(fù)雜,且易造成樣品損傷[2],所以電子鼻技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。電子鼻作為一種仿生設(shè)備,利用氣體傳感器陣列的響應(yīng)曲線來識(shí)別樣品中的揮發(fā)性氣味,具有操作簡(jiǎn)單、靈敏度高、重現(xiàn)性好等優(yōu)點(diǎn)[3]。近年來,電子鼻技術(shù)發(fā)展迅速,主要應(yīng)用于果蔬、乳制品、煙酒、肉類、茶葉等領(lǐng)域的貨架期預(yù)測(cè)[4],真?zhèn)伪鎰e[5],品質(zhì)研究[6],新鮮度評(píng)價(jià)[7],谷物霉變檢測(cè)[8]等。目前對(duì)于咸干魚的辨別和品質(zhì)檢測(cè)未見報(bào)道。

    本文以7個(gè)咸鲅魚為對(duì)象,將電子鼻技術(shù)和感官評(píng)價(jià)相結(jié)合,測(cè)定不同鲅魚樣品的氣味差異,以期建立一種對(duì)不同咸鲅魚香氣評(píng)價(jià)的有效方法,為傳統(tǒng)咸鲅魚的現(xiàn)代化加工提供科學(xué)依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 材料與儀器

    咸鲅魚,在市場(chǎng)購(gòu)買了產(chǎn)地為煙臺(tái)、威海、青島、日照、連云港、溫州、大連7個(gè)地方的咸鲅魚樣品,分別編號(hào)1~7。

    電子鼻,PEN3德國(guó)Airsense公司。

    1.2 方法

    1.2.1 感官評(píng)價(jià)方法

    將7份樣品分別清洗干凈后浸泡10 min脫鹽,在蒸鍋上蒸15 min。選取15名經(jīng)過培訓(xùn)且從事食品加工方向的感官評(píng)價(jià)員進(jìn)行感官評(píng)價(jià)。評(píng)定指標(biāo)有組織狀態(tài)、色澤、氣味、口感、咀嚼度5個(gè)方面,滿分為100分,分為4個(gè)的等級(jí),最終評(píng)分取平均值計(jì)(表1)。

    1.2.2 電子鼻的測(cè)定

    分別取0.3 g樣品置于50 mL頂空瓶中,加蓋密封,常溫平衡15 min后,依次用PEN3電子鼻進(jìn)行監(jiān)測(cè)。采用Winmuster軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與處理,分析方法包括主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)和負(fù)荷加載分析(Loadings)。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    采用Excel、SPSS 18和GraphPad Prism 5軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。所有樣品均平行測(cè)定3次,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用ANOVA進(jìn)行差異性分析,以p<0.05為顯著。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 7種樣品的電子鼻分析

    2.1.1 傳感器對(duì)樣品揮發(fā)性氣味的響應(yīng)值

    以6號(hào)樣品為例,其傳感器信號(hào)強(qiáng)度如圖1所示,其中每條曲線代表一個(gè)傳感器的響應(yīng)值隨時(shí)間變化的情況。采樣時(shí)間共100 s,進(jìn)樣初期響應(yīng)值較低,隨著揮發(fā)性成分的富集,響應(yīng)值呈先增加后降低的趨勢(shì),最后趨于平緩達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。因此選取90~95 s的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。G/G0(G0/G)越偏離1(大于1或小于1),表示相應(yīng)氣體濃度越大。從圖1中可以看出,W5S傳感器最敏感,響應(yīng)值最高,其次是W2S傳感器,7份樣品傳感器響應(yīng)值如表3所示。

    表1 咸干魚感官評(píng)價(jià)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Sensory evaluation standard of salted fish

    表2 電子鼻傳感器及其功能Table 2 Sensor and their main applications of e-nose

    圖中響應(yīng)值從上到下依次是W5S、W2S、W1S、W3C、W5C、W1C、W3S、W2W、W6S、W1W圖1 6號(hào)樣品電子鼻傳感器信號(hào)強(qiáng)度圖Fig.1 Sample 6 e-nose sensor signal strength diagram

    由表3可看出,7種樣品均對(duì)W5S(氮氧化合物)、W2S(乙醇類)、W1S(甲烷類)的氣味成分靈敏。這與劉昌華[9]等人采用的固相微萃取-氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)測(cè)定的成熟風(fēng)干鱸魚中的氣味成分實(shí)驗(yàn)結(jié)果類似,其在鱸魚風(fēng)干成熟過程中共檢測(cè)出64種揮發(fā)性化合物,其中醇類20種,烴類15種。

    2.1.2 主成分分析法電子鼻響應(yīng)值

    主成分分析(principle component analysis,PCA)是將所提取的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和降維,從而將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為較少的幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)方法,最終以二維散點(diǎn)圖的形式顯示出來,并且在兩軸的比例越大,表明該主成分的貢獻(xiàn)率越大[10-11]。

    表3 7種樣品的傳感器特征響應(yīng)值Table 3 7 Sample e-nose sensor response values

    對(duì)10根傳感器的響應(yīng)值進(jìn)行主成分分析,結(jié)果如圖2所示。其中第一主成分(principal component 1,PC1)與第二主成分(principle component 2,PC2)的貢獻(xiàn)率分別為90.28%和6.03%,總貢獻(xiàn)率為96.31%,說明能夠基本包含所有的氣味信息,所以電子鼻能夠?qū)ο谈婶~的總揮發(fā)性氣味進(jìn)行有效區(qū)分。

    由圖2還可以看出,2、3、5、6、7號(hào)樣品沿主軸1變化,1、4號(hào)樣品沿主軸2變化,但1號(hào)樣品與4、5號(hào)樣品分別有部分重合,并且除1號(hào)樣品外,其余樣品距離均較遠(yuǎn),說明2~7號(hào)樣品都有各自的氣味特征,香氣物質(zhì)的種類或者含量相差比較大,從而主成分分析能夠?qū)?~7號(hào)樣品區(qū)分開;結(jié)合感官評(píng)價(jià)的結(jié)果可知,在PCA分析中,最受歡迎的3號(hào)樣品青島一鹵鮮咸鲅魚位于第一象限且離遠(yuǎn)點(diǎn)距離最近。

    圖2 7種樣品電子鼻主成分分析圖Fig.2 Seven salted fish e-nose principal component analysis

    2.1.3 線性判別法電子鼻響應(yīng)值

    線性判別法(liner discriminant analysis,LDA)分析更加注重樣品在空間中的分布狀態(tài)及彼此之間的距離分析,將樣品信號(hào)數(shù)據(jù)通過運(yùn)算法則投影到某一方向,使組與組之間的變異達(dá)到最大[12]。

    由圖3可知,判別式LD1和LD2的貢獻(xiàn)率分別為73.70%和16.35%,總貢獻(xiàn)率為90.05%,可以很好的反應(yīng)樣品的信息;其中2、3、6、7號(hào)樣品之間能很好的區(qū)分,說明都具有各自特殊的香氣成分,1、5號(hào)樣品有較小部分重疊,4號(hào)樣品和1、5號(hào)樣品均有重合部分,這與主成分分析的結(jié)果基本相同,并且LDA分析比PCA分析樣品間的距離遠(yuǎn),說明線性判別分析能提高2、3、6、7號(hào)樣品的分類精度。

    圖3 7種樣品的線性判別分析圖Fig.3 Seven salted fish of liner discriminent analysis

    2.1.4 負(fù)荷加載分析

    圖4為7種樣品的負(fù)荷加載分析(loadings),不同傳感器在負(fù)荷加載分析圖中的位置可以反映傳感器對(duì)于樣品揮發(fā)性氣味的貢獻(xiàn)率[13]。若某一傳感器的響應(yīng)值接近于零,說明該傳感器的識(shí)別作用可以忽略,反之說明該傳感器的識(shí)別能力越強(qiáng)。

    從圖4可以看出,LA1和LA2貢獻(xiàn)率分別是90.28%和6.03%,總貢獻(xiàn)率為96.31%。由各傳感器的性能可知,氮氧化合物、醇類、烷烴類物質(zhì)、硫化物以及一些芳香成分構(gòu)成了咸鲅魚的特殊風(fēng)味。

    由于第一主成分貢獻(xiàn)率大于90%,所以第二主成分的貢獻(xiàn)率可以忽略不計(jì),從而可知W5S(2號(hào))傳感器對(duì)7種樣品的分類起主要作用,所以可能是由于不同樣品間TVB-N含量差異較大使PCA分析能夠?qū)Σ煌瑯悠愤M(jìn)行區(qū)分。

    圖4 7種樣品香氣成分負(fù)荷加載分析圖Fig.4 Seven salted fish aroma componenets load loading analysis diagram

    2.2 7種樣品的感官評(píng)價(jià)

    由表4可知,氣味方面,1、3號(hào)樣品清香馥郁,有咸干魚特有風(fēng)味,2、4號(hào)略清香,接受度都較好,7號(hào)氧化味最重;在口感方面,3號(hào)樣品咸淡適中,最受歡迎,其他樣品口感均偏咸,得分差別不大。結(jié)合電子鼻傳感器的信號(hào)響應(yīng)圖對(duì)感官評(píng)價(jià)的氣味得分結(jié)果進(jìn)行分析,原因可能是因?yàn)椴煌瑯悠稵VB-N含量有較大差異,對(duì)咸鲅魚的風(fēng)味產(chǎn)生了較大影響。

    表4 7種咸鲅魚的感官評(píng)價(jià)結(jié)果Table 4 The experiment of seven salted fish sensory evaluation

    2.3 不同樣品的TVB-N含量分析

    根據(jù)預(yù)測(cè),對(duì)7種樣品進(jìn)行方差分析,結(jié)果如圖5所示。由結(jié)果可以看出,2~5號(hào)樣品之間存在顯著性差異,這與PCA分析的結(jié)果吻合,6號(hào)和7號(hào)樣品與1、4、5號(hào)樣品間差異不顯著,但通過電子鼻技術(shù)仍能將其區(qū)分,說明當(dāng)咸干魚中TVB-N含量差異較大時(shí),傳感器對(duì)TVB-N更敏感,TVB-N含量對(duì)電子鼻的測(cè)定結(jié)果影響最大;當(dāng)樣品間TVB-N含量的差異較小時(shí),醇類、烷烴類等氣味成分也會(huì)對(duì)電子鼻結(jié)果產(chǎn)生影響,進(jìn)而證明了電子鼻技術(shù)比TVB-N的方差分析有更好的區(qū)分效果,TVB-N含量的差異對(duì)電子鼻技術(shù)在咸干魚的區(qū)分中起重要作用。

    圖5 7種樣品的TVB-N含量的顯著性分析Fig.5 Analysis of TVB-N content in seven samples

    3 結(jié)論

    (1)電子鼻的分析結(jié)果顯示,利用電子鼻技術(shù)能夠較好地區(qū)分部分不同地區(qū)的咸鲅魚樣品的香氣成分,PCA分析累積方差貢獻(xiàn)率為96.31%,LDA分析累積方差貢獻(xiàn)率為90.05%,2種方法均能較好的包括咸鲅魚樣品的全部氣味信息,說明PCA分析和LDA分析對(duì)樣品的區(qū)分效果是可靠的。

    (2)PCA分析能夠區(qū)分出6個(gè)地區(qū)的咸鲅魚,LDA分析雖然只能分析出4個(gè)地區(qū)的樣品,但其辨別程度比PCA分析要高,所以將PCA分析和LDA分析結(jié)合起來能夠使分析結(jié)果更加可靠,但若要提高分類的精度,仍需采用GC-MS等方法。

    (3)當(dāng)咸干魚中TVB-N含量差異較大時(shí),TVB-N對(duì)電子鼻技術(shù)在咸干魚中的區(qū)分起主要作用;當(dāng)樣品間TVB-N含量差異較小時(shí),醇類、烷烴類等成分也會(huì)對(duì)電子鼻技術(shù)在咸干魚氣味的區(qū)分發(fā)揮重要作用。

    綜上所述,電子鼻技術(shù)如今不僅能夠?qū)Σ煌N屬的樣品進(jìn)行鑒別,也能夠?qū)ν粯悠返牟煌焚|(zhì)進(jìn)行區(qū)分,從而對(duì)建立咸干魚的品質(zhì)分級(jí)方面做出貢獻(xiàn)。

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    Electronicnoseanalysisofsaltedfishfromdifferentareas

    LIU Sheng-nan,XUE Yong*,ZHANG Tao,WANG Yu,XUE Chang-hu

    (Ocean university of China,Food Science and Human Health Laboratory,Qingdao 266003, China)

    The volatile components in seven different areas salted fish were analyzed by electronic nose technique.An e-nose technology was established through principal,linear discriminant analysis and loading analysis,combined with sensory evaluation.The results showed that Qingdao-Shandong salty fish had the highest score of sensory evaluation.The principal component analysis was more effective than linear discriminant analysis,and the content of total volatile base-nitrogen (TVB-N) plays an important role in distinguishing salted fish.

    electronic nose; salted fish; sensory evaluation; TVB-N

    10.13995/j.cnki.11-1802/ts.014455

    碩士研究生(薛勇教授為通訊作者,E-mail:xueyong@ouc.edu.cn)。

    國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目:中華傳統(tǒng)水產(chǎn)食品工業(yè)化加工關(guān)鍵技術(shù)研究與裝備開發(fā)(No.2016YFD0400404)

    2017-04-05,改回日期:2017-05-26

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