基于風味指紋譜的肉脯加工階段判別

劉萍,賈欣怡,祁興普,陳斌,陳通

1(江蘇農(nóng)牧科技職業(yè)學院 食品科技學院,江蘇 泰州,225300)2(江蘇大學 食品與生物工程學院,江蘇 鎮(zhèn)江,212013) 3(廣西科技大學 生物與化學工程學院,廣西 柳州,545006)

隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,人們對生活品質(zhì)的要求越來越高。肉脯作為我國傳統(tǒng)的烤肉制品,因其便于攜帶、營養(yǎng)價值高、食用方便等特點,逐漸受到廣大消費者的青睞[1-2]。豬肉脯為片狀肉制品,通常以精選的豬后腿肉為原料,經(jīng)過切片、腌制、烘烤、切片、包裝等工序而制成其顏色呈棕紅色,具有口感豐富、咸甜適中、芳香濃郁、耐貯藏以及便于運輸?shù)忍攸c。肉脯在生產(chǎn)加工過程中,常伴隨美拉德反應、脂質(zhì)氧化、Stercker降解等一系列化學反應[3],進而引起肉脯產(chǎn)品風味組成的變化[4],而每個階段的工藝變化對最終產(chǎn)品的風味品質(zhì)均有一定的影響。因此,肉脯的風味信息與其品質(zhì)息息相關(guān),其風味成分的變化可作為表征肉脯加工過程的標志性成分。當前,在傳統(tǒng)食品工業(yè)現(xiàn)代化與消費需求增加的趨勢下,如何分析、鑒定肉脯加工過程中特有揮發(fā)性風味物質(zhì)組成,保持肉脯品質(zhì)的穩(wěn)定性與一致性,實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品現(xiàn)代化數(shù)字生產(chǎn)的轉(zhuǎn)變具有重要意義,也是企業(yè)未來立足于市場行業(yè)的基石[5]。

目前,部分學者對肉脯的風味物質(zhì)組成進行了研究報道,如使用電子舌和氣相離子遷移譜(gas chromatography-ion mobility spectrometry, GC-IMS)技術(shù)研究不同含鹽量對干腌豬肉風味的影響[6]；使用GC-IMS技術(shù)對肉脯不同加工階段樣品的風味成分進行了分析,并對不同階段肉脯風味物質(zhì)差異性進行了統(tǒng)計學分析[7]；微波干燥技術(shù)對豬肉脯風味品質(zhì)的影響[8]；對肉脯的加工工藝進行了設計與優(yōu)化,并獲得特殊風味的豬肉脯[9-10]；使用氣質(zhì)聯(lián)用設備對肉脯加工過程中的風味物質(zhì)成分進行檢測,并對各加工階段樣品的特征風味差異進行了分析,發(fā)現(xiàn)加工工藝對肉脯風味成分具有較大的影響[11]。當前國內(nèi)外相關(guān)學者主要著重于肉脯加工工藝研究,而對加工過程中的風味成分研究報道較少,且現(xiàn)有的部分研究僅僅分析了不同加工階段的風味物質(zhì)差異,未能找出豬肉脯風味形成的規(guī)律,尤其是對豬肉脯最終風味起到?jīng)Q定性的特征化合物。另外,由于相關(guān)分析設備(如氣質(zhì)聯(lián)用)存在操作繁雜、耗時久以及環(huán)境要求高等缺點,當前部分企業(yè)仍采用簡單的感官評價方法作為肉脯品質(zhì)評價手段,因此,借助新技術(shù)開發(fā)一種簡便、快速、高效的特征風味指紋分析方法顯得很有必要。

GC-IMS技術(shù)是氣相色譜和離子遷移譜兩種設備聯(lián)用的分析檢測技術(shù)[12],其在揮發(fā)性有機物(volatile organic compounds, VOCs)痕量檢測方面具有裝置簡便、便攜、高靈敏度、無須樣品處理等優(yōu)點[13]。目前該技術(shù)已經(jīng)在肉制品的種類判別[14]、新鮮度檢測[15-16]、真?zhèn)舞b別中得到廣泛應用[17-18],而在肉制品烘焙過程中的揮發(fā)性有機物的動態(tài)變化研究較少。本研究采用GC-IMS技術(shù)研究肉脯在不同加工階段的風味成分組成差異,以獲得肉脯在不同加工階段的標志性特征指紋圖譜,并結(jié)合化學計量學方法對肉脯的各個加工階段進行判別分析,以期實現(xiàn)加工階段的智能化識別,為該技術(shù)應用于肉脯加工過程控制提供理論依據(jù),也為相關(guān)肉制品企業(yè)的現(xiàn)代化生產(chǎn)提供新的品控方法。

1 材料和方法

1.1 材料和設備

當天宰殺的新鮮豬后腿精瘦肉、蔗糖、味精、胡椒粉、魚露和雞蛋等,均購于當?shù)佧湹慢堖B鎖超市。

FlavourSpec?1H1-00128型GC-IMS分析儀(配CTC頂空自動進樣裝置、LAV分析軟件及GC×IMS Library Search Software定性軟件),德國G.A.S公司；20 mL頂空進樣瓶,寧波哈邁儀器科學有限公司；62-0174型不銹鋼刀片,美國GEM公司。

1.2 樣品制備與采集

依據(jù)已有文獻關(guān)于豬肉脯加工工藝流程的報道[19],可將不同加工階段的肉制品劃分為5個類型(圖1),分別為原料肉、拌料肉、發(fā)酵肉、半成品肉脯以及成品肉脯。試驗中,每個不同加工階段各采集10個樣品,共獲得50個樣品,不同階段樣品具體制作流程如圖1所示：

圖1 肉脯加工工藝流程圖Fig.1 Process flow chart of dried pork slices

(1)生肉片：從當?shù)厥袌錾腺徺I當天宰殺的新鮮豬后腿精瘦肉,儲存于4 ℃保溫箱內(nèi)并迅速運回實驗室后迅速剔除碎骨、軟骨以及肥肉,并沿著豬肉紋理方向采用不銹鋼刀片將豬肉切成厚度為2 mm的肉片備用。

(2)拌料肉和發(fā)酵肉：參照雙魚食品有限公司(江蘇靖江)公開的豬肉脯配料比例進行制備[19],具體操作為：在質(zhì)量為1 kg的肉片中加入125 g蔗糖,4.7 g味精,0.3 g胡椒粉,魚露82.08 g和雞蛋清液25.9 g,拌勻后(即拌料肉),于4 ℃的環(huán)境中發(fā)酵0.5 h后備用(即發(fā)酵肉)。

(3)半成品：將發(fā)酵后的肉片在80 ℃熱風干燥箱中烘干5 h后備用。

(4)成品：半成品肉片在180 ℃烤箱中烘烤90 s后即可得到棕紅色肉片,冷卻至室溫后備用。

1.3 檢測條件

頂空進樣器條件：分別稱取2 g肉脯樣品置于20 mL頂空進樣瓶中密封,通過自動頂空進樣方式進樣,每個樣品重復測量2次,進樣體積200 μL,孵化溫度80 ℃,孵化時間30 min,進樣針溫度為85 ℃,孵化器轉(zhuǎn)速500 r/min。

GC-IMS條件：SE-54-CB-1型非極性石英毛細管柱(15 m×0.53 mm, 1 μm),載氣為高純度N2(純度≥99.999%),載氣流速控制程序為：起始流速2 mL/min,保持2 min,8 min內(nèi)線性增加至15 mL/min,接著10 min內(nèi)線性增至100 mL/min,最后10 min內(nèi)線性增至150 mL/min,分析時間為30 min。

IMS條件：3H電離源(6.5 keV),漂移氣為N2,對應流速為150 mL/min,漂移管溫度45 ℃,正離子化模式,漂移管長度9.8 cm,管內(nèi)線性電壓400 V/cm。

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用儀器配備的Laboratory Analytical Viewer(Version 2.2.1)結(jié)合Gallery Plot插件實現(xiàn)GC-IMS指紋譜的可視化分析；采用GC×IMS Library Search(內(nèi)置NIST2004與IMS數(shù)據(jù)庫)軟件進行特征化合物的鑒定；采用MATLAB R2009a軟件實現(xiàn)主成分分析和k-近鄰(k-nearest neighbour, kNN)算法,以便進行數(shù)據(jù)的進一步分析處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同加工階段肉脯風味成分變化

為了直觀考察不同加工階段肉脯的GC-IMS二維譜圖差異,以原料新鮮豬肉為參比,應用差分可視化方法對比分析其他樣品之間的指紋譜圖差異(圖2),圖中不同顏色代表信號強度的差異,紅色區(qū)域表示待測樣品VOCs信號強度比參比圖譜強(即原料肉),藍色區(qū)域則與之相反,而白色區(qū)域則表示差異較小。由圖2可知,在拌料肉中,隨著相應調(diào)味料的添加,樣品產(chǎn)生的VOCs信號強度得到一定的增強,而對應VOCs物質(zhì)種類未有明顯變化(見圖2實線矩形框)；在發(fā)酵前后,拌料肉與發(fā)酵肉的VOCs種類相似度較高,僅保留時間在600～800 s對應的VOCs含量存在差異,且發(fā)酵后樣品的信號強度更高(見圖2虛線矩形框),該現(xiàn)象源于低溫短時發(fā)酵引起的風味物質(zhì)變化差異,這種差異可能是由弱極性、低分子量的VOCs引起的[17]；在經(jīng)歷烘干和烘烤工序后,在保留時間100～1 000 s有新的VOCs物質(zhì)產(chǎn)生,成品肉的風味物質(zhì)在數(shù)量方面明顯多于半成品,而半成品的風味物質(zhì)多于烘干前的發(fā)酵肉,產(chǎn)生此現(xiàn)象的原因是高溫工藝使得豬肉樣品內(nèi)部發(fā)生美拉德、脂質(zhì)氧化等一系列反應[4,20],使得VOCs的種類明顯增多,最終形成肉脯產(chǎn)品特有的風味。

圖2 不同加工階段肉脯的GC-IMS差譜圖Fig.2 Difference spectra of preserved meat at different processing stages

2.2 GC-IMS指紋圖譜分析

為了更好地提取原始圖譜中可用的特征變量,采用LAV軟件對圖2中有效特征峰進行選取,最終共選了54個特征區(qū)域用以表征樣品的風味信息,并將每個區(qū)域信號進行排列,結(jié)果如圖3所示,圖3中右側(cè)Y軸為不同加工階段肉脯樣品編號(每一行為一個肉脯樣品指紋譜,每個樣品做2個平行),X軸對應已選取的54個特征區(qū)域編號。由圖3可知,新鮮肉、拌料肉、發(fā)酵肉的VOCs種類十分相似,編號15～18對應的化合物未在新鮮肉中出現(xiàn),而在拌料肉和發(fā)酵

肉中開始產(chǎn)生,原因可能是相關(guān)調(diào)料的添加導致對應物質(zhì)的產(chǎn)生；發(fā)酵肉中含27種VOCs物質(zhì),隨后在半成品階段肉脯受到加熱脫水的影響,VOCs的種類增加至43種,后期成品肉再經(jīng)過高溫烘烤作用,最終VOCs種類達到54種,該結(jié)果表明工藝過程的進行促進了肉脯風味物質(zhì)的形成。根據(jù)保留時間和遷移時間,通過軟件GC×IMS Library Search對所選信號區(qū)域進行化合物識別,結(jié)果如表1所示,由于部分揮發(fā)性有機物以二聚體的形式存在,故最終54個區(qū)域定性結(jié)果共包含了37種物質(zhì)。

圖3 不同加工階段的肉脯特征風味圖譜排列圖Fig.3 Characteristic flavor map library of dried pork slices at different processing stages

表1 肉脯所有GC-IMS揮發(fā)性物質(zhì)的定性結(jié)果Table 1 Qualitative results of all GC-IMS volatile compounds in dried pork slices

2.3 判別分析

為實現(xiàn)不同加工階段肉脯樣本的判別,將選擇的54個特征區(qū)域的峰面積作為表征變量,組成50×54的矩陣進行主成分分析,將得到的主成分數(shù)按累計貢獻率的大小從高到低進行排序,取前2個主成分得分進行可視化分析,結(jié)果如圖4所示。

圖4 GC-IMS特征變量的主成分分析圖Fig.4 PCA diagram of GC-IMS characteristic variables

由圖4可知,前2個主成分的累計貢獻率達到89.21%,表明所選取的主成分數(shù)能夠表征原始數(shù)據(jù)的絕大部分有效信息。不同加工階段的肉脯樣品分布在不同的區(qū)域,且各自均有其歸屬區(qū)域。新鮮肉、拌料肉和發(fā)酵肉樣品之間存在歸屬邊界不明確的現(xiàn)象,表明對應VOCs組成相似；而半成品、成品肉樣品均有自己的歸屬區(qū)域,且與其他加工階段樣品的分布區(qū)間較遠,表明其對應的風味成分差異顯著。為進一步分析選取特征變量的相關(guān)性和重要性,在繪制得分矩陣的基礎(chǔ)上同時對載荷矩陣進行可視化分析(見圖4中帶編號直線),圖中數(shù)字編號即對應選取特征區(qū)域的編號。肉脯樣品的風味成分產(chǎn)生主要出現(xiàn)在半成品與成品階段,且成品肉脯的特征成分最多,這與圖2結(jié)果一致。半成品肉脯的主要成分為醛類物質(zhì),如編號18、28和36化合物,對應的物質(zhì)分別為異戊醛、3-甲硫基丙醛和異丁醛,其他還包括一些酮類、醇類等物質(zhì)；僅通過單獨的幾個特征變量即可實現(xiàn)半成品、成品肉脯的快速區(qū)分,如編號15和37,對應物質(zhì)分別為2-丁酮和丙酸乙酯。新鮮肉、拌料肉以及發(fā)酵肉3個階段樣品間的VOCs較少,且特征變量距離坐標原點較近,重要程度較低,不能很好地區(qū)分這3個階段肉脯樣品。因此,需要借助化學計量學方法進行判別分析。

圖5 GC-IMS特征變量有監(jiān)督模式識別結(jié)果Fig.5 Pattern recognition results of PCA diagram of GC-IMS characteristic variables

主成分分析僅顯示了樣本在空間的分布情況,為實現(xiàn)不同加工階段肉脯樣品的數(shù)字化判別,需要進一步建立判別模型。以前2個主成分得分矩陣為變量,采用有監(jiān)督kNN模式識別方法進一步研究區(qū)分不同加工階段肉脯樣品的可行性,由于各階段的樣本數(shù)量較少,故未將樣本劃分為校正集和預測集,僅將全部樣品用于建立模型以便觀察不同加工階段肉脯的歸屬分布,從而驗證研究方法的可行性,結(jié)果如圖5所示。kNN模式識別方法的識別正確率為100%,沒有出現(xiàn)樣品誤判現(xiàn)象,產(chǎn)生此現(xiàn)象的原因是：前3個階段肉脯樣品的決策邊界高度非線性,故采用非線性模式識別方法(即kNN算法)可獲得較好的判別效果。上述結(jié)果表明,依據(jù)GC-IMS風味指紋譜，結(jié)合化學計量學方法區(qū)分不同加工階段肉脯樣品具有一定的可行性。

3 結(jié)論

本研究采用GC-IMS技術(shù)對不同加工階段肉脯的VOCs進行分析檢測,構(gòu)建了肉脯在不同加工階段的特征指紋圖譜,實現(xiàn)了該技術(shù)在烘焙肉制品中的應用擴展。試驗中不同階段肉脯樣品共檢測出了37種VOCs,主要分為醇類、醛類、酸類、酮類、雜環(huán)化合物、芳香烴以及酯類等7類揮發(fā)性物質(zhì)成分,以選取的特征區(qū)域峰面積為表征變量,結(jié)合化學計量學方法成功實現(xiàn)了對不同加工階段肉脯的分類,表明基于GC-IMS風味指紋技術(shù)能夠快速、準確地區(qū)分肉脯加工過程中的風味品質(zhì),為肉制品加工過程中的質(zhì)量控制提供了一種新的分析方法,具有一定的前景和實用性。