宜宾芽菜发酵后熟期的电子鼻识别研究

范文教，孙俊秀 *，徐 坤，王 郁，罗素琴

（1.四川旅游学院，四川 成都 610100；2.成都师范学院，四川 成都 610041；3.四川宜宾碎米芽菜有限公司，四川 宜宾 644002）

宜宾芽菜以香、甜、嫩、鲜等独特风味而闻名特点，与“涪陵榨菜”、“南充冬菜”、“内江大头菜”并称为四川四大腌菜[1]。目前，宜宾芽菜主要采用传统的固态发酵酱腌菜工艺，由叶用芥菜的叶柄为原料，经划条、盐腌再经加红糖、腌渍等工艺加工而成[2]。在芽菜发酵后熟时期，芽菜发酵风味易受发酵环境、发酵微生物交替变化以及生化酶的影响而发生波动。目前对芽菜发酵后熟时期的监控主要依赖于人工感官指标和理化指标进行综合评定。感官评定存在着主观性强、重复性差等缺点，而理化指标则需要采用分析化学的方法，虽然客观、重复性好，但对仪器要求较高，分析时间较长。

电子鼻是利用气体传感器阵列的响应曲线来识别气味的电子系统，是一种通过采集样品挥发性成分整体信息来评价样品的新方法[3]。运用电子鼻技术识别、判断食品的品质变化具有客观、准确、快捷的特点。目前电子鼻已被广泛应用于白酒、大米、香蕉、肉类等食品识别研究中[4-7]。本研究将电子鼻技术应用于四川宜宾芽菜发酵后熟时期的品质变化识别，并结合芽菜感官分辨和理化指标，旨在建立一种快速、简便、实用的芽菜发酵后熟期的电子鼻识别分析方法。

1 材料与方法

1.1 材料

芽菜发酵后熟期（发酵期为90d、120d、150d、180d）样品，由四川宜宾碎米芽菜有限公司提供；分析试剂均为分析纯。

1.2 仪器与设备

电子鼻：法国Alpha M.O.S公司生产的OX4000系统；722-型光栅分光光度计：上海实验仪器总厂；HWS型智能恒温湿箱：宁波江甫仪器厂；电子天平：SHIMADZU，AUW220D，精度0.1mg：日本岛津公司。

1.3 芽菜理化指标和感官评定

总氨基酸态氮：甲醛滴定法；总酸：中和滴定法；还原糖：直接滴定法；芽菜感官分辨标准见表1[8]。

1.4 电子鼻检测参数

样品经切碎研磨、搅拌均匀后，称取3.00g样品，于10mL顶空瓶中，加盖密封。检测参数为：载气（合成干燥空气）流速150mL/min，顶空产生时间450s，顶空产生温度40℃，进样体积2mL，进样速度2mL/s，数据采集时间120s，延滞时间200s。

表1 感官品质鉴评标准（满分10 分）Table 1 Sensory evaluation standard

1.5 电子鼻数据处理

样品数据经Alphasoft11.0 统计分析软件分析得出传感器信号强度图，将经过优化后的传感器响应特征值进行多变量统计分析，包括：主成分分析与判别因子分析分析，每个样品重复3次。

2 结果与分析

2.1 芽菜发酵后熟期总氨基酸态氮的含量变化

总氨基酸态氮是判定发酵产品发酵程度的特性指标[8]。芽菜在腌制后熟期间，其中的蛋白质易受原料本身酶的作用和微生物的作用，逐渐分解为氨基酸。氨基酸不仅被认为是腌制蔬菜中的鲜味成分，而且可以作为中间产物参与形成烯醛类、醇类、酯类等风味物质[9]。在酱腌菜国家标准中，腌渍菜中的总氨基酸态氮值必须达到0.1g/100g[10]。芽菜发酵后熟期的总氨基酸态氮的含量变化情况见图1。

图1 芽菜发酵后熟期总氨基酸态氮的含量变化Fig.1 Changes of amino nitrogen contents in the Yacai during fermentation

从图1可以看出，芽菜发酵腌制后熟期，总氨基酸态氮含量呈良好的上升趋势，后熟期间风味物质快速形成。在发酵150d后，走势趋稳并缓慢减少，说明芽菜已经达到发酵成熟期。

2.2 芽菜发酵后熟期总酸的含量变化

总酸含量反映的是酱腌菜的发酵程度，同时酱腌菜的总酸还跟其加工工艺过程的食盐、水分含量等相关[11]。此外，在酱腌菜腌制后熟期间，还原糖发酵生成乳酸，也可以提高产品的风味。一般来说，酱腌菜的总酸应控制在2g/100g以内[10]。芽菜发酵后熟期总酸的含量变化见图2。从图2可以看出，发酵后熟期间，芽菜的总酸含量随发酵时间逐渐增加，随着发酵后熟期盐分浓度的增加，乳酸发酵减弱，所以在发酵150d后总酸的含量出现下降趋势。

图2 芽菜发酵后熟期总酸的含量变化Fig.2 Changes of total acid contents in the Yacai during fermentation

2.3 芽菜发酵后熟期还原糖的含量变化

还原糖与酱腌菜的颜色变化具有一定的相关性。一般来说，由于氨基酸中的氨基与还原糖中羰基发生美拉德反应生成的褐色物质，是酱腌菜颜色的变化主要原因[12]。在酱腌菜国家标准中，腌渍菜中的还原糖含量必须达到1g/100g以上[10]。芽菜发酵后熟期还原糖的含量变化见图3。从图3可以看出，发酵后熟期间前期（90d～120d），芽菜的还原糖含量呈急剧上升趋势，这可能是纤维素等水解生成还原糖占据主导地位；而在120d之后，美拉德反应占据主导地位，消耗了还原糖，从而降低了其含量。

图3 芽菜发酵后熟期还原糖的含量变化Fig.3 Changes of reducing sugar contents in the Yacai during fermentation

2.4 芽菜发酵后熟期的感官评鉴

芽菜发酵后熟期的感官得分结果见图4。在发酵时间150d时得分最高，为8.5分。结合芽菜发酵后熟期的总氨基酸态氮、总酸和还原糖含量变化情况，可以认为发酵150d后，芽菜发酵腌制已经进入了成熟期。

图4 芽菜发酵后熟期的感官评定Fig.4 Changes in sensory scores of the Yacai during fermentation

2.5 芽菜发酵后熟期样品的电子鼻雷达图分析

样品在电子鼻不同传感器下的响应情况可以通过传感器响应强度曲线进行表现。雷达图就是把电子鼻18个传感器按照间隔20°均匀排列在圆周上，将每个传感器的最大响应值取出并标识，这样就方便将不同样品的信号强度进行比较分析[13]。图5为不同芽菜发酵后熟期样品的雷达指图谱，其中样品编号1、2、3、4分别对应发酵期90d、120d、150d、180d。从图5可以直观地看出，4种样品之间存在不显著的差异，说明芽菜发酵进入后熟期后，其香味成分已经基本固定。同时，通过分析4个芽菜样品，每个样品重复测量3次，传感器检测值的相对标准偏差（RSD）小于3%，表明这些样品在每个传感器由良好的检测重复性。

图5 不同芽菜发酵后熟期的雷达图谱Fig.5 Radar fingerprinting of the Yacai sample during different fermentation

2.6 芽菜发酵后熟期样品的主成分分析

主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）是一种多元统计方法，是将所提取的传感器多指标的信息进行数据转换和降维，并对降维后的特征向量进行线性分类，最后在PCA分析图上显示主要的两维图[14]。当没有或缺乏有关样品信息时，PCA分析能够找出样品间相关联的特征，并从中总结出有关样品的信息。一般来说，在主成分分析中，贡献率越大，说明主成分越好地反映原来多指标的信息，当总贡献率超过70%时，所选用的主成分就可以反映原来所有变量的整体特征信息值[14]。图6为不同芽菜发酵后熟期样品的PCA分析图。可以看出，主成分1和主成分2的贡献率分别为98.12%和1.55%，累计贡献率为99.67%，说明所选取的前2个主成分对应的特征向量所决定的二维子空间已经足够充分反映芽菜样品整体数据的信息。同时，不同样品的芽菜分别聚类在PCA图中的不同区域。其中90d样品（1号样）和150d样品（3号样）有重叠区域，说明PCA分析还不能够很好区别这2种样品。

图6 不同芽菜发酵后熟期的PCA分析图Fig.6 PCA chart of the Yacai sample during different fermentation

2.7 芽菜发酵后熟期样品的判别因子分析

判别因子分析（Discriminant Factor Analysis，DFA）是一种通过重新组合传感器数据来优化区分性的分类技术，其目的是使各个组间的重心距离最大同时保证组内差异最小，改变组的划分会改变其分布。DFA通过一系列数学变化，在充分保存现有信息的前提下，使同类样品间的差异性尽量缩小、不同类样品间差异尽量扩大，从而使各类样品能够更好区分[15]。图7为不同芽菜发酵后熟期样品的DFA分析图。可以看出，用DFA分析方法可以将不同发酵后熟期的芽菜样品区分开来，而且区分度良好。

图7 不同芽菜发酵后熟期的DFA分析图Fig.7 DFA chart of the Yacai sample during different fermentation

2.8 芽菜发酵后熟期样品的分辨指数

指纹分辨指数主要是根据被测样品和参照样品的传感信号分散百分比与图谱峰面积的比例转化而来，主要用于明确地比较样品间区分度。不同发酵后熟期芽菜样品间的指纹分辨指数见表2。从表2可以看出，样品1与2、4的分辨指数分别为91.92%、95.06%，区分度显著；样品1与3的分辨指数为75.18%，区分度不明显，结果与PCA分析结果；样品2与3、4识别指数接近99%，说明识别度非常高。

表2 芽菜发酵后熟期样品的分辨指数Table 2 Fingerprint distinguish indexes of the Yacai sample

2.9 讨论

从芽菜发酵后熟期样品的理化指标（总氨基酸态氮含量、总酸含量、还原糖含量）和芽菜感官分析结果来看，单一指标的考察均无法直接判断芽菜发酵后熟的程度。在传统的生产制作工艺中，更多的是利用前人积累下来的发酵时间经验以及简单的感官分析来确定芽菜发酵程度。而利用电子鼻能够较好的区分不同芽菜发酵后熟期，且DFA分析方法优于PCA分析方法。此外，在采集足够基础数据的前提下，对芽菜发酵电子鼻感应信号与芽菜品质变化之间构建恰当的模型，即可快速判定芽菜的发酵程度。

3 结论

利用电子鼻对不同芽菜发酵后熟期样品进行评价，结果显示所有芽菜样品传感器检测值的相对标准偏差都在3%以内，说明试验具有良好的重复性。通过对获得的传感器信号数据进行主成分分析和判别因子分析，结果表明电子鼻都能有效区分不同芽菜发酵后熟期样品，且DFA分析方法优于PCA分析方法。研究结果表明，电子鼻在酱腌菜的气味分析识别应用领域具有非常广阔的应用前景。

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