梭子蟹在貯藏過程中產生的揮發(fā)性物質使其更適合用電子鼻來評價鮮度，但鮮有相關報道。本試驗以貯藏在4℃條件下的三疣梭子蟹蟹肉為研究對象，采用電子鼻監(jiān)測蟹肉貯藏過程中氣味的變化，并與pH值、TVB—N含量和細菌菌落總數進行相關性分析，旨在探討電子鼻用于三疣梭子蟹鮮度評價的可行性。
材料與方法
試驗材料及前處理方法
鮮活梭子蟹，冷藏運輸至實驗室，2h內處理。用 4℃無菌水清洗并擦干外部水分，無菌操作條件下分離體肉，混勻，分裝于真空包裝袋中進行真空包裝，于4℃冰箱中分別貯藏 0、1、2、3、4、5、6d。
結果與分析
不同貯藏時間蟹肉 pH 值的變化
貯藏過程中蟹肉的 pH 值整體呈上升趨勢，新鮮蟹肉的 pH 值為 6．58，呈弱酸性 ；貯藏第 3天蟹肉的pH值為 7．59；貯 藏第 6天蟹肉的 pH 值達到 7．79，且pH值在貯藏后期逐漸趨于平緩(圖 1)。結果表明，貯藏時間對蟹肉 pH 值的變化有顯著影響 。
不同貯藏時間蟹肉TVB-N含量的變化
由圖 2可知，TVB-N 含量在貯藏初期變化緩慢，這是由于低溫 (4℃)和真空包裝條 件抑制了蟹肉中微生物的生長和繁殖，導致貯藏前期TVB-N含量增長緩慢 。從貯 藏第 4天開始TVB-N含量顯著上升，含量由34．44mg·100g-1 上升到貯藏第 6 天 的 60．76mg·l00g-1。GB2733—2005 規(guī)定新鮮海蟹的TVB-N含量值應低于 25mg·100g-1，貯藏第 3天蟹肉的TVB-N含量為 22．26mg·100g-1，仍屬于新鮮蟹 肉，貯藏第 4天蟹肉的TVB-N含量高于規(guī)定標準，已腐敗變質，由此表明 TVB-N 可 以反映蟹肉鮮度的變化 。
不同貯藏時間蟹肉菌落總數的變化
由圖 3可知，貯藏初期菌落總數較少且變化緩慢，隨貯藏時間的延長，菌落總數顯 著增長 (P<0．01)。新鮮蟹肉菌落總數為 3．89lg(CFU·g-1 )，貯藏第3天蟹肉的菌落總數為 4．84lg(CFU·g-1 )，約為新鮮蟹肉菌落總數的 10 倍，貯藏第 6天菌落總 數為 7．11lg(CFU·g-1)，約是新鮮蟹肉的 1000 倍，說明貯藏后期蟹肉的營養(yǎng)結構 和環(huán)境條件逐漸適宜細菌的生長繁殖，細菌菌落總數顯著增多，是導致蟹肉鮮度下降的主要原因。貯藏第 3天是蟹肉微生物菌落總數的變化節(jié)點，與 TVB-N含量的變化節(jié)點相同且細菌菌落總數與 TVB—N含量變化趨勢相一致，說明細菌菌落總數與TVB-N含量顯著相關 。
不同貯藏時間蟹肉的揮發(fā)性氣味
電子鼻對不同貯藏時間蟹肉的信號響應
電子鼻傳感器陣列由10種金屬氧化物半導體型化學傳感元件組成，每型傳感元件所對應的主要敏感物質類型有一定的區(qū)別：s1一芳香成分；s2一氮氧化合物；s3一氨氣；S4一氫氣；s5一烷烴芳香成分；s6一甲烷；s7一硫化物；S8一乙醇；s9一有機硫化物；S10一長鏈烷烴。由圖 4可知，s2、s3、s5、s9號傳感器的響應值較高 ，s4、s8、S10號傳感器響應值較小，表明蟹肉在貯藏過程中主要產生氮氧化合物 、氨氣、烷烴類芳香成分和含硫化合物等揮發(fā)性物質。蟹肉中的含氮物質和其它一些含硫蛋白質在微生物和自溶酶的作用下分解產生大量的含氮化合物、氨氣和含硫化合物，使得蟹肉產不愉快的氣味。對傳感器的響應值進行組間差異性分析，表明 s1、s2、s3、S5、s6、s7、S9、SI0 號傳感器組間差異極顯著 (P<0．01)，且 s2、s6、s9號傳感器的響應值均隨貯藏時間的延長不斷增大，s4、s8號傳感器組 問差異不顯著 (P>0．05）。表明蟹肉貯藏過程中氮氧化合物、氨、烷烴芳香成分 、甲烷、硫化物、有機硫化物的氣味差異顯著，氫氣 、乙醇的氣味差異不顯著。
PCA分析不同貯藏時間蟹肉的電子鼻信號響應值
PCA是將所提取的傳感器多指標的信息進行數據轉換和降維，并對降維后的特征向量進行線性分類，結果顯示主要的兩維散點圖。圖 5中每個橢圓區(qū)域代表同一貯藏 時間樣品的數據采集點，其中第 1主成分 (PC1)和第 2 主成分 (PC2)的貢獻率之和 為95．13％，大于 85％，說明 PC1和 PC2 可以較好地表征樣品整體的風味特征 。同時，代表不同貯藏時間樣品的橢圓可明顯區(qū)分開，表明不同樣品的電子鼻信號響應值存在明顯差異。
LDA分析不同貯藏時間蟹肉的電子鼻信號響應值
LDA能夠最大限度地區(qū)分不同的樣本集，在降低數據空間維數的同時最大限度地減少信息丟失。由圖 6可知，判別式 LDI的貢獻率是 95.34％ ，判別式LD2的貢獻率 是 2．04％ ，2個判別式的總貢獻率為97．38％ ，大于 95％ ，說明第 1 和第 2 主成分構成的二維平面足以表征不同冷藏時間下梭子蟹氣味的差異。此外，從右到左 依次是貯藏第 0、第 1、第 2、第 3、第 4、第 5、第 6天的梭子蟹氣味數據，它們均能被很好地分開，說明不同貯藏時間的梭子蟹的揮發(fā)性氣味成分存在顯著差異。與圖 5相比，圖 6中貯藏前期的點相對集中，隨著時間延長，點之間的距離增加，反映了蟹肉在貯 藏過程中產生的揮發(fā)性物質濃度隨貯藏時間的延長差異性越顯著 ，且揮發(fā)性物質濃度與貯藏時間呈線性變化。這種差別可能是由 PCA 和 LDA 本身決定的，PCA適于分析以方差形式體現(xiàn)的數據分類信息，而 LDA在數據輸入映射到坐標軸時，利用了數據內部的分類信息，使得類別內部的點更集中。
不同貯藏時間蟹肉的電子鼻信號響應的聚類分析
表 1顯示了各樣品氣味的差異程度，歐基里德距離越大說明差異越顯著。聚類分析的樹狀圖可以更直觀地反映不同樣品差異顯著程度。由圖 7可知，貯藏第 1、第 2、第 3天的蟹肉與新鮮蟹肉的歐基里德距離較小，貯藏第 4天與第 5天蟹肉之間的歐基里德距離較大，貯藏第 6天的蟹肉明顯與其它樣品的歐基里德距離相差較大，說明隨貯藏時間的延長樣品氣味的差異性越來越大，貯藏第 6天的蟹肉氣味與其它 樣品差異性極顯著 (P<0．01)，該結果與 PCA、LDA 的結果相一致。
傳感器響應值對不同貯藏時間蟹肉的理化指標的預測
通過 PCA和 LDA對電子鼻傳感器信號響應值的分析可知電子鼻對于不同貯藏時間的蟹肉區(qū)分度較佳，為此，進一步對電子鼻傳感器響應值與理化、微生物指標之間建模進行 PLSR預測分析，得出電子鼻傳感器響應值與理化、微生物指標之間的關系。相對分析誤差 (RPD)是預測模型的標準偏差 (SD)與均方根誤差 (RMSE)的比值，是反映預測模型的預測精度是否較高，考察預測模型穩(wěn)定性和動態(tài)適用性的重要評價指標 。
pH值、TVB-N 含量、細菌菌落總數建立預測模型的主因子數分別是 5、4、2。由圖 8可知，3個預測模型的校正決定系數 R 均大于 0．900，預測決定系數 R 均大于 0．870，表明電子鼻傳感器響應值與 pH值、TVB-N含量、細菌菌落總數的相關性較好。經統(tǒng)計學分析可知，pH 值的 RPD 值是 2．73，TVB-N 含量的RPD值是 2．50，細菌菌落總數的 RPD值是 3．06，說明該預測模型對于細菌菌落總數的預測精度高，穩(wěn)定性好；pH值和 TVB-N的 RPD值在 2．5～3之間，說明該預測模型是可行的，但預測精度需進一步提高。
結 論
梭子蟹肉的鮮度隨貯藏時間的延長而下降。電子鼻檢測結果表明，蟹肉在貯藏過程 中主要產生氨、三甲胺、氮氧化合物、硫化氫、二氧化硫等揮發(fā)性物質，對揮發(fā)性 物質采用 PCA 和 LDA分析，均能實現(xiàn)對不同貯藏時間的三疣梭子蟹樣品的有效區(qū)分識別，其中 LDA分析類別內部的點更集中，區(qū)分效果更好。此外，電子鼻傳感器信號響應值與鮮度指標 pH 值、TVB-N含量、 細菌菌落總數的相關性較好，因此，建立的偏最小二乘回歸模型可用于蟹肉 pH 值、TVB-N 含量和細菌菌落總數的預測分析。本研究為進一步研究電子鼻在蟹及其他水產品鮮度定量評價方面奠定基礎 。
來源：感官科學與評定 轉載請注明來源。
參考文獻：苗鈺湘,湯海青,歐昌榮,曹錦軒,宋玉玲,陳明輝.基于電子鼻的三疣梭子蟹鮮度評價方法研究[J].核農學報,2016,30(04):748-754.轉載請注明來源。
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動，因此導致的損失，運營方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
材料與方法
試驗材料及前處理方法
鮮活梭子蟹，冷藏運輸至實驗室，2h內處理。用 4℃無菌水清洗并擦干外部水分，無菌操作條件下分離體肉，混勻，分裝于真空包裝袋中進行真空包裝，于4℃冰箱中分別貯藏 0、1、2、3、4、5、6d。
結果與分析
不同貯藏時間蟹肉 pH 值的變化
貯藏過程中蟹肉的 pH 值整體呈上升趨勢，新鮮蟹肉的 pH 值為 6．58，呈弱酸性 ；貯藏第 3天蟹肉的pH值為 7．59；貯 藏第 6天蟹肉的 pH 值達到 7．79，且pH值在貯藏后期逐漸趨于平緩(圖 1)。結果表明，貯藏時間對蟹肉 pH 值的變化有顯著影響 。
由圖 2可知，TVB-N 含量在貯藏初期變化緩慢，這是由于低溫 (4℃)和真空包裝條 件抑制了蟹肉中微生物的生長和繁殖，導致貯藏前期TVB-N含量增長緩慢 。從貯 藏第 4天開始TVB-N含量顯著上升，含量由34．44mg·100g-1 上升到貯藏第 6 天 的 60．76mg·l00g-1。GB2733—2005 規(guī)定新鮮海蟹的TVB-N含量值應低于 25mg·100g-1，貯藏第 3天蟹肉的TVB-N含量為 22．26mg·100g-1，仍屬于新鮮蟹 肉，貯藏第 4天蟹肉的TVB-N含量高于規(guī)定標準，已腐敗變質，由此表明 TVB-N 可 以反映蟹肉鮮度的變化 。
由圖 3可知，貯藏初期菌落總數較少且變化緩慢，隨貯藏時間的延長，菌落總數顯 著增長 (P<0．01)。新鮮蟹肉菌落總數為 3．89lg(CFU·g-1 )，貯藏第3天蟹肉的菌落總數為 4．84lg(CFU·g-1 )，約為新鮮蟹肉菌落總數的 10 倍，貯藏第 6天菌落總 數為 7．11lg(CFU·g-1)，約是新鮮蟹肉的 1000 倍，說明貯藏后期蟹肉的營養(yǎng)結構 和環(huán)境條件逐漸適宜細菌的生長繁殖，細菌菌落總數顯著增多，是導致蟹肉鮮度下降的主要原因。貯藏第 3天是蟹肉微生物菌落總數的變化節(jié)點，與 TVB-N含量的變化節(jié)點相同且細菌菌落總數與 TVB—N含量變化趨勢相一致，說明細菌菌落總數與TVB-N含量顯著相關 。
電子鼻對不同貯藏時間蟹肉的信號響應
電子鼻傳感器陣列由10種金屬氧化物半導體型化學傳感元件組成，每型傳感元件所對應的主要敏感物質類型有一定的區(qū)別：s1一芳香成分；s2一氮氧化合物；s3一氨氣；S4一氫氣；s5一烷烴芳香成分；s6一甲烷；s7一硫化物；S8一乙醇；s9一有機硫化物；S10一長鏈烷烴。由圖 4可知，s2、s3、s5、s9號傳感器的響應值較高 ，s4、s8、S10號傳感器響應值較小，表明蟹肉在貯藏過程中主要產生氮氧化合物 、氨氣、烷烴類芳香成分和含硫化合物等揮發(fā)性物質。蟹肉中的含氮物質和其它一些含硫蛋白質在微生物和自溶酶的作用下分解產生大量的含氮化合物、氨氣和含硫化合物，使得蟹肉產不愉快的氣味。對傳感器的響應值進行組間差異性分析，表明 s1、s2、s3、S5、s6、s7、S9、SI0 號傳感器組間差異極顯著 (P<0．01)，且 s2、s6、s9號傳感器的響應值均隨貯藏時間的延長不斷增大，s4、s8號傳感器組 問差異不顯著 (P>0．05）。表明蟹肉貯藏過程中氮氧化合物、氨、烷烴芳香成分 、甲烷、硫化物、有機硫化物的氣味差異顯著，氫氣 、乙醇的氣味差異不顯著。
PCA是將所提取的傳感器多指標的信息進行數據轉換和降維，并對降維后的特征向量進行線性分類，結果顯示主要的兩維散點圖。圖 5中每個橢圓區(qū)域代表同一貯藏 時間樣品的數據采集點，其中第 1主成分 (PC1)和第 2 主成分 (PC2)的貢獻率之和 為95．13％，大于 85％，說明 PC1和 PC2 可以較好地表征樣品整體的風味特征 。同時，代表不同貯藏時間樣品的橢圓可明顯區(qū)分開，表明不同樣品的電子鼻信號響應值存在明顯差異。
LDA能夠最大限度地區(qū)分不同的樣本集，在降低數據空間維數的同時最大限度地減少信息丟失。由圖 6可知，判別式 LDI的貢獻率是 95.34％ ，判別式LD2的貢獻率 是 2．04％ ，2個判別式的總貢獻率為97．38％ ，大于 95％ ，說明第 1 和第 2 主成分構成的二維平面足以表征不同冷藏時間下梭子蟹氣味的差異。此外，從右到左 依次是貯藏第 0、第 1、第 2、第 3、第 4、第 5、第 6天的梭子蟹氣味數據，它們均能被很好地分開，說明不同貯藏時間的梭子蟹的揮發(fā)性氣味成分存在顯著差異。與圖 5相比，圖 6中貯藏前期的點相對集中，隨著時間延長，點之間的距離增加，反映了蟹肉在貯 藏過程中產生的揮發(fā)性物質濃度隨貯藏時間的延長差異性越顯著 ，且揮發(fā)性物質濃度與貯藏時間呈線性變化。這種差別可能是由 PCA 和 LDA 本身決定的，PCA適于分析以方差形式體現(xiàn)的數據分類信息，而 LDA在數據輸入映射到坐標軸時，利用了數據內部的分類信息，使得類別內部的點更集中。
表 1顯示了各樣品氣味的差異程度，歐基里德距離越大說明差異越顯著。聚類分析的樹狀圖可以更直觀地反映不同樣品差異顯著程度。由圖 7可知，貯藏第 1、第 2、第 3天的蟹肉與新鮮蟹肉的歐基里德距離較小，貯藏第 4天與第 5天蟹肉之間的歐基里德距離較大，貯藏第 6天的蟹肉明顯與其它樣品的歐基里德距離相差較大，說明隨貯藏時間的延長樣品氣味的差異性越來越大，貯藏第 6天的蟹肉氣味與其它 樣品差異性極顯著 (P<0．01)，該結果與 PCA、LDA 的結果相一致。
通過 PCA和 LDA對電子鼻傳感器信號響應值的分析可知電子鼻對于不同貯藏時間的蟹肉區(qū)分度較佳，為此，進一步對電子鼻傳感器響應值與理化、微生物指標之間建模進行 PLSR預測分析，得出電子鼻傳感器響應值與理化、微生物指標之間的關系。相對分析誤差 (RPD)是預測模型的標準偏差 (SD)與均方根誤差 (RMSE)的比值，是反映預測模型的預測精度是否較高，考察預測模型穩(wěn)定性和動態(tài)適用性的重要評價指標 。
pH值、TVB-N 含量、細菌菌落總數建立預測模型的主因子數分別是 5、4、2。由圖 8可知，3個預測模型的校正決定系數 R 均大于 0．900，預測決定系數 R 均大于 0．870，表明電子鼻傳感器響應值與 pH值、TVB-N含量、細菌菌落總數的相關性較好。經統(tǒng)計學分析可知，pH 值的 RPD 值是 2．73，TVB-N 含量的RPD值是 2．50，細菌菌落總數的 RPD值是 3．06，說明該預測模型對于細菌菌落總數的預測精度高，穩(wěn)定性好；pH值和 TVB-N的 RPD值在 2．5～3之間，說明該預測模型是可行的，但預測精度需進一步提高。
梭子蟹肉的鮮度隨貯藏時間的延長而下降。電子鼻檢測結果表明，蟹肉在貯藏過程 中主要產生氨、三甲胺、氮氧化合物、硫化氫、二氧化硫等揮發(fā)性物質，對揮發(fā)性 物質采用 PCA 和 LDA分析，均能實現(xiàn)對不同貯藏時間的三疣梭子蟹樣品的有效區(qū)分識別，其中 LDA分析類別內部的點更集中，區(qū)分效果更好。此外，電子鼻傳感器信號響應值與鮮度指標 pH 值、TVB-N含量、 細菌菌落總數的相關性較好，因此，建立的偏最小二乘回歸模型可用于蟹肉 pH 值、TVB-N 含量和細菌菌落總數的預測分析。本研究為進一步研究電子鼻在蟹及其他水產品鮮度定量評價方面奠定基礎 。
來源：感官科學與評定 轉載請注明來源。
參考文獻：苗鈺湘,湯海青,歐昌榮,曹錦軒,宋玉玲,陳明輝.基于電子鼻的三疣梭子蟹鮮度評價方法研究[J].核農學報,2016,30(04):748-754.轉載請注明來源。
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動，因此導致的損失，運營方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
