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    電子鼻和電子舌數(shù)據(jù)融合在魚香調(diào)味汁風(fēng)味識別中的應(yīng)用

    2021-09-10 09:15:18林丹胡金祥何蓓蓓吳寶珠冷朝杰易宇文
    中國調(diào)味品 2021年9期
    關(guān)鍵詞:調(diào)味汁響應(yīng)值電子鼻

    林丹,胡金祥,何蓓蓓,吳寶珠,冷朝杰,易宇文*

    (1.四川旅游學(xué)院,成都 610100;2.肉類加工四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610106)

    魚香味是川菜味型中的典型代表之一,其特點(diǎn)為咸甜酸辣,姜、蔥、蒜香味濃郁,具有煮魚的風(fēng)味而不見魚的妙處,深受消費(fèi)者喜愛。魚香味的形成得益于各種調(diào)料在美拉德等化學(xué)反應(yīng)作用下所生成的各種風(fēng)味物質(zhì)的巧妙組合。目前市場上出售的魚香味調(diào)味汁品牌繁多,各地方品牌基本都依據(jù)本地口味進(jìn)行改良,其基礎(chǔ)調(diào)味料、加工工藝等均有差異,導(dǎo)致魚香調(diào)味汁的風(fēng)味千差萬別。這對作為四川非物質(zhì)文化遺產(chǎn)之一的魚香味的保護(hù)是不利的,故應(yīng)該建立一種方便、準(zhǔn)確、快捷的方法來識別魚香調(diào)味汁。

    風(fēng)味是氣味和滋味的統(tǒng)稱[1]。食品風(fēng)味化學(xué)是專門研究食品氣味和滋味的科學(xué)。在風(fēng)味化學(xué)中,常用的氣味分析檢測技術(shù)包括感官評價(jià)、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)[2-3]、氣相色譜-聞嗅法(gas chromatography-olfactometry,GC-O)[4]等。感官評價(jià)受個(gè)人嗜好、身體狀況等影響較大,結(jié)果準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性欠佳;GC-MS分析會導(dǎo)致樣品的氣味支離破碎[5],且周期長;GC-O分析需要非常專業(yè)的人員操作,且無法獲得樣品的整體氣味信息。智能感官,即電子鼻和電子舌等的統(tǒng)稱。電子鼻、電子舌是模擬人類嗅覺/味覺研制的一種仿生儀器,它通過傳感器將探測到的氣味物質(zhì)、滋味物質(zhì)強(qiáng)度轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù),再結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)等方法和模型,最后形成能夠反映樣品總體氣味、滋味輪廓的圖譜,而區(qū)別樣品。智能感官能夠避免生理嗅覺/味覺的缺陷,保證檢測結(jié)果的穩(wěn)定性、重復(fù)性,且樣品前處理簡便,檢測結(jié)果易讀[6-8]。電子鼻目前在發(fā)酵豆制品[9]、辣椒[10-12]、醬油[13-15]等研究領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。電子舌在醬油[16]、辣椒醬[17]、氯化鈉[18-19]、蜂蜜鑒別[20]等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。單獨(dú)使用電子鼻或者電子舌很難從整體風(fēng)味上評價(jià)食品風(fēng)味。而聯(lián)合二者,則有利于進(jìn)行整體風(fēng)味的評價(jià)。目前,鮮見研究者用電子鼻、電子舌傳感器數(shù)據(jù)融合的方法來識別魚香調(diào)味汁。本研究擬以電子鼻、電子舌檢測各個(gè)不同品牌的魚香調(diào)味汁,聯(lián)合使用二者傳感器獲得的數(shù)據(jù),區(qū)分出不同地域的魚香調(diào)味汁在氣味和滋味上的差異;并根據(jù)差異探尋一種便捷、快速、準(zhǔn)確鑒別不同地域魚香調(diào)味汁的方法,為保護(hù)魚香調(diào)味汁這一非物質(zhì)文化遺產(chǎn)做出貢獻(xiàn)。

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)材料

    試驗(yàn)所用4種魚香調(diào)味汁購于天貓超市,具體配方見表1。

    表1 4種魚香調(diào)味汁樣品信息表Table 1 The information of four kinds of fish-flavor sauce samples

    1.2 儀器設(shè)備

    FOX 4000型電子鼻:法國Alpha MOS公司,該儀器由18根非專一性金屬氧化物傳感器組成,每根傳感器對一類或者幾類物質(zhì)敏感[21],具體特性見表2。

    表2 電子鼻傳感器性能特點(diǎn)Table 2 The performance characteristics of electronic nose sensors

    α-ASTREE電子舌:法國Alpha MOS公司,該儀器由1根參比電極Ag/AgCl和7根非專一性傳感器組成,每根傳感器對酸、苦、咸、鮮、甜敏感,但程度不一,其傳感器特性[22]見表3。

    表3 電子舌傳感器性能特性及檢測限值Table 3 The performance characteristics and detection limits of electronic tongue sensors

    其他實(shí)驗(yàn)室常用設(shè)備。

    1.3 方法

    1.3.1 電子鼻分析

    從包裝袋中取出樣品,準(zhǔn)確稱量0.5 g,放入頂空瓶中,密封、編號,待用。電子鼻分析條件:頂空產(chǎn)生溫度70 ℃;頂空加熱時(shí)間300 s;載氣流量150 mL/s;進(jìn)樣量500 μL;進(jìn)樣速度500 μL/s;數(shù)據(jù)采集時(shí)間120 s;數(shù)據(jù)采集延遲180 s;手動進(jìn)樣。每個(gè)樣品平行測試8次,取后5次穩(wěn)定檢測數(shù)據(jù)作為分析數(shù)據(jù)。取傳感器在第120 s時(shí)獲得的信號進(jìn)行分析,此時(shí)信號輸出最為穩(wěn)定。

    1.3.2 電子舌分析

    從包裝袋中取出樣品,準(zhǔn)確稱量10 g,移入250 mL容量瓶中,用蒸餾水定容至250 mL,過濾,取濾液80 mL,放入電子舌檢測專用燒杯中,編號,待用。分析條件:自動進(jìn)樣,數(shù)據(jù)采集時(shí)間120 s,傳感器清洗120 s,每個(gè)樣品平行測5次,取后5次傳感器在第120 s時(shí)獲得的穩(wěn)定信號進(jìn)行分析。

    1.4 數(shù)據(jù)處理

    數(shù)據(jù)處理采用SPSS 22.0軟件;主成分分析采用Origin 2018。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 魚香調(diào)味汁的電子鼻、電子舌傳感器響應(yīng)值方差分析

    對魚香調(diào)味汁的電子鼻、電子舌檢測結(jié)果進(jìn)行單因素方差分析。在SPSS單因素方差分析中,組間均方越大,組內(nèi)均方越小,重復(fù)性越好;相對于同一樣品F值越大,而顯著性(即P值)越小,則表明樣品差異越大[23],該傳感器對樣品的區(qū)分度越高。魚香調(diào)味汁電子鼻、電子舌響應(yīng)值的方差分析結(jié)果見表4和表5。

    4、開展革命傳統(tǒng)教育活動。3月27日,組織全體黨員、入黨積極分子70余人,到崇明烈士陵園,祭掃革命烈士活動。

    表4 魚香調(diào)味汁電子鼻傳感器響應(yīng)值方差分析Table 4 The variance analysis of electronic nose sensor response values of fish-flavor sauce

    魚香調(diào)味汁電子鼻18根傳感器(LY2型6根、T型5根和P型7根)響應(yīng)值方差分析結(jié)果見表4。方差分析結(jié)果顯示:在LY2型LY2/gCT傳感器中,4個(gè)產(chǎn)地的魚香調(diào)味汁響應(yīng)值組內(nèi)均方為0.135,組間均方為0.020945,F(xiàn)值小于1,且P值大于0.05,S-N-K檢驗(yàn)均為4個(gè)a,則表明LY2/gCT傳感器對魚香調(diào)味汁中易燃?xì)怏w敏感度不高。而其余T型、P型和LY2型共計(jì)17根傳感器的響應(yīng)值分析中,4個(gè)產(chǎn)地的魚香調(diào)味汁響應(yīng)值組間均方均大于組內(nèi)均方,且F值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于1,P值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05,故差異均顯著。該結(jié)果表明,18根傳感器中有17根傳感器對魚香味調(diào)味汁氣味的響應(yīng)值差異顯著,故電子鼻能有效區(qū)分4個(gè)產(chǎn)地的魚香調(diào)味汁。魚香調(diào)味汁電子舌7根傳感器響應(yīng)值方差分析結(jié)果見表5。

    表5 魚香調(diào)味汁電子舌傳感器響應(yīng)值方差分析Table 5 The variance analysis of electronic tongue sensor response values of fish-flavor sauce

    由表5可知,總體上不同產(chǎn)地的魚香調(diào)味汁在7根傳感器組間均方較大,組內(nèi)均方較小,F(xiàn)值均大于1,差異顯著(P<0.05);但在S-N-K檢驗(yàn)中,1,2號樣品差異顯著,3,4號樣品差異不顯著,說明電子舌傳感器能夠區(qū)分部分樣品,但區(qū)分能力有限。這可能是由于采集到的原始數(shù)據(jù)中帶有大量的冗余信息,導(dǎo)致無法判斷樣品差異,或者樣品本身差異極小。

    2.2 魚香調(diào)味汁電子鼻、電子舌傳雷達(dá)圖分析

    取電子鼻18根傳感器在120 s時(shí)5次檢測結(jié)果平均值制作的雷達(dá)圖見圖1中a。可以看出,在所有T型、P型及LY2/LG傳感器上, 4個(gè)產(chǎn)地的樣品的響應(yīng)強(qiáng)度由強(qiáng)至弱分別為2號、4號、3號和1號;在LY型傳感器(除去LY2/LG)上,4個(gè)樣品的響應(yīng)強(qiáng)度(由強(qiáng)至弱)分別是1號、3號、4號和2號;而4個(gè)樣品在LY2/gCT傳感器上交織在0.0附近的點(diǎn)上,說明這根傳感器無法區(qū)分4個(gè)樣品,這也與方差分析中LY2/gCT傳感器對易燃?xì)怏w敏感度不高、差異不顯著的分析結(jié)果一致。結(jié)合魚香調(diào)味汁的配方(見表1)及電子鼻傳感器性能特點(diǎn)(見表2)可知, T型、P型及LY2/LG傳感器主要是對4個(gè)樣品的極性物質(zhì)、非極性物質(zhì)、碳?xì)溲趸衔锖秃蚧衔锩舾?,而LY2/gCT則是對易燃物質(zhì)敏感。盡管在魚香調(diào)味汁的制作過程中會產(chǎn)生一些易燃的物質(zhì),但是這些物質(zhì)在制作過程中已經(jīng)揮發(fā),故電子鼻傳感器無法捕捉到這些物質(zhì)。綜上所述,電子鼻雷達(dá)圖有助于鑒別不同產(chǎn)地的魚香調(diào)味汁。

    圖1 電子鼻(a)、電子舌(b)雷達(dá)圖Fig.1 Radar maps of electronic nose (a) and electronic tongue (b)

    取電子舌7根傳感器在120 s時(shí)5次檢測結(jié)果平均值制作的雷達(dá)圖,見圖1中b。可以看出,1,2號樣品差異顯著,3,4號樣品差異較小,這與電子舌方差分析的S-N-K檢驗(yàn)中結(jié)果一致。這說明電子舌在一定程度上能夠區(qū)分樣品,但對于相似度較高的樣品,其區(qū)分能力不足。

    2.3 電子鼻、電子舌主成分分析

    電子鼻和電子舌檢測到的原始數(shù)據(jù)構(gòu)成多維數(shù)組,須借助適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型方可進(jìn)行識別。主成分分析(PCA)是化學(xué)計(jì)量學(xué)中一種常用的分類方法,它通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,將眾多相互之間有關(guān)聯(lián)的變量處理成較少的幾個(gè)不相關(guān)的綜合指數(shù),提取原始數(shù)據(jù)最大的幾個(gè)特征向量作為主成分,再輔以二維或三維坐標(biāo)系,將所得的數(shù)據(jù)在坐標(biāo)系下進(jìn)行投影,從而實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)可視化[24-26],且數(shù)據(jù)易讀性強(qiáng)。

    PCA分析中,橫坐標(biāo)代表第一主成分,縱坐標(biāo)代表第二主成分;第一主成分所占權(quán)重較大,即樣品在第一主成分上即使距離很小,其差異也會很大;而第二主成分所占權(quán)重較小,而在第二主成分上的距離即使很大,其差異也不明顯[27];第一、二主成分之和大于85%即可代表樣品的主要風(fēng)味輪廓[28];各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)在二維圖中聚集程度越高,表示其傳感器的穩(wěn)定性和重復(fù)性越好。

    電子鼻和電子舌主成分分析圖見圖2。

    圖2 電子鼻(a)、電子舌(b)主成分分析圖Fig.2 The principal component analysis of electronic nose (a) and electronic tongue (b)

    圖2中a的4個(gè)樣品的差異主要來源于第一主成分,差異明顯。第一、二主成分分別為91.24%和5.43%,其總和已經(jīng)超過85%,能夠反映樣品在氣味上整體輪廓差異。樣品4分布的區(qū)域較大,說明其穩(wěn)定性和重復(fù)性較差,其次是樣品3。圖2中b的4個(gè)樣品在第一主成分和第二主成分上均有差異,基本能夠判定1,2號樣品和3,4號樣品差異明顯,但1,2號樣品之間的差異較難以判斷,3,4號樣品情況類似。第一、二主成分分別為75.13%和17.23%,其總和已經(jīng)超過85%,能夠反映樣品在滋味上整體輪廓差異。4個(gè)樣品在二維圖中的分布區(qū)域較大,說明其穩(wěn)定性和重復(fù)性較差,這說明在進(jìn)行主成分分析時(shí)還有較多冗余數(shù)據(jù)未被及時(shí)剔除,而影響了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

    2.4 電子鼻和電子舌傳感器數(shù)據(jù)融合主成分分析

    電子鼻和電子舌傳感器數(shù)據(jù)融合是同時(shí)從氣味和滋味兩個(gè)維度評價(jià)樣品的方法。有研究表明,單獨(dú)使用電子鼻或電子舌不能完全反映待測物質(zhì)的全部信息,而另一方面,電子鼻結(jié)合電子舌的檢測能更多地提取樣本對象信息,更接近人類的檢測評判方式[29]。故本實(shí)驗(yàn)嘗試建立基于數(shù)據(jù)融合電子鼻結(jié)合電子舌的主成分分析方法,以區(qū)分不同地區(qū)魚香調(diào)味汁。

    數(shù)據(jù)歸一化處理的主要目的是為了消除數(shù)據(jù)屬性間的差別,平滑數(shù)據(jù)的波動性;其次,簡化了計(jì)算,加快了梯度下降收斂速度,提高了一些分類算法的模型精度[30-31]。本實(shí)驗(yàn)首先將電子鼻和電子舌傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,然后對合并數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。歸一化公式如下:

    式中:y為歸一化后特征值,x為原始變量,min為原始響應(yīng)值中最小值;max為原始響應(yīng)值中最大值。

    由圖3可知,第一、二主成分分別為62.20%和33.15%,累積為95.35%,這說明經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化和融合后的數(shù)據(jù)提取了原始數(shù)據(jù)中絕大部分有效信息,能夠反應(yīng)樣品的主要風(fēng)味輪廓。在圖2電子舌主成分分析中,1,2號數(shù)據(jù)點(diǎn)非??拷?,且內(nèi)部樣品分布較為分散;3,4號樣品情況類似,因?yàn)槠湓继卣骶仃囍邪罅咳哂嘈畔?,故需要對特征矩陣進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化融合。但在經(jīng)過歸一化和合并數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析后,由圖3可知,1號樣品分布在Y軸的左側(cè);2,3,4號分布在Y軸右側(cè),所有組別的組內(nèi)間距都非常小,而組間間距很大,相比較于圖2中單獨(dú)電子鼻或者電子舌PCA分析,這4個(gè)組別具有較好的分離性。這可能是由于歸一化處理數(shù)據(jù),是力求樣本在第一、二主成分坐標(biāo)軸投影方差最大,避免一、二主軸包含信息的重疊,盡可能多地保留原始變量信息。故4種不同產(chǎn)地的魚香調(diào)味汁組內(nèi)間距經(jīng)歸一化處理后明顯減小,且在組內(nèi)聚集程度提高。這說明經(jīng)過數(shù)據(jù)融合歸一化后,同時(shí)從兩個(gè)維度評價(jià)樣品,有利于對不同魚香調(diào)味汁的鑒別和區(qū)分。

    圖3 電子鼻和電子舌數(shù)據(jù)融合主成分分析Fig.3 Principal component analysis of electronic nose and electronic tongue data fusion

    3 結(jié)論

    電子鼻對不同產(chǎn)地魚香調(diào)味汁氣味的評價(jià)顯示:除了LY2/gCT這根傳感器對4個(gè)樣品響應(yīng)強(qiáng)度的差異不顯著外,其他17根傳感器的差異顯著。這說明電子鼻傳感器能夠從獲得的響應(yīng)值數(shù)據(jù)中將不同產(chǎn)地的魚香調(diào)味汁從氣味上加以區(qū)分;此外,雷達(dá)圖和主成分分析的結(jié)果支持方差分析的結(jié)論。

    電子舌評價(jià)不同產(chǎn)地的魚香調(diào)味汁滋味顯示:7根傳感器的方差、雷達(dá)圖分析表明,1,2號樣品差異顯著(P<0.05),3,4號樣品差異不顯著;主成分分析均難以判斷1,2號樣品間以及3,4號樣品間的差異。故推斷電子舌傳感器能夠在一定程度上區(qū)分樣品,但區(qū)分能力不足。

    電子鼻和電子舌傳感器數(shù)據(jù)融合,從氣味和滋味兩個(gè)角度同時(shí)評價(jià)魚香調(diào)味汁,結(jié)果顯示:電子鼻和電子舌數(shù)據(jù)融合后,4個(gè)樣品間差異明顯,且樣品組內(nèi)聚集程度得到極大提高。故電子鼻和電子舌傳感器數(shù)據(jù)融合主成分分析是評價(jià)食品風(fēng)味整體輪廓的一種方法。

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