鸡肉品质劣变的电子鼻分析

吴升刚，张玉华，，孟　一，陈东杰，张咏梅，张应龙，

（1.山东商业职业技术学院，山东省农产品贮运保鲜技术重点实验室，山东济南250103；2.山东国家农产品现代物流工程技术研究中心，山东济南250103）

鸡肉品质劣变的电子鼻分析

吴升刚1，张玉华1，2，孟一1，陈东杰2，张咏梅1，张应龙1，2

（1.山东商业职业技术学院，山东省农产品贮运保鲜技术重点实验室，山东济南250103；2.山东国家农产品现代物流工程技术研究中心，山东济南250103）

利用电子鼻分别对0℃和10℃不同贮藏时间的鸡肉进行气味指纹分析，同时进行总挥发性盐基氮（TVBN）、菌落总数检测和感官评价。对气味指纹数据进行主成分分析（PCA）和判别因子分析（DFA），采用偏最小二乘法（PLS）构建电子鼻输出信号与TVBN、菌落总数和感官评分的关系曲线。结果表明，PCA和DFA分析能区分0℃和10℃下不同贮藏时间的鸡肉，通过电子鼻PCA和DFA分析获得的结果与其新鲜度具有较好的相关性。0℃样品的TVBN、菌落总数和感官评分实测值与PLS法得到的拟合值的相关系数分别为0.9920、0.9656和0.9812；10℃样品对应的相关系数分别为0.9873、0.9762和0.9880。利用电子鼻不仅能够区分开0℃和10℃下不同贮藏时间的鸡肉，而且可以对样品的TVBN、菌落总数和感官评分值进行预测。

气味指纹，电子鼻，鸡肉，品质劣变

肉的新鲜度下降引起的安全问题是人们最为关注的核心问题之一，因此如何快速、有效地检测其品质成为急需解决的问题。目前肉的新鲜度检测主要有感官、理化及微生物方法，前者易受个体主观因素的影响，不易量化；后两者则存在耗时长、工作量大、成本高等缺陷［1］。随着肉新鲜度降低，蛋白质、脂类和碳水化合物等成分在内源酶或微生物作用下，最终分解为氨、硫化氢、醛类、醇类等气体，使得腐败肉与新鲜肉的气味成分及含量明显不同［2］。据此，可利用气味分析的方法判断肉的新鲜程度［3-4］。已有较多研究采用电子鼻检测肉的气味变化，主要包括利用气味指纹图谱区分不同品质的样品［5-9］，电子鼻信号与品质指标的相关性研究［6］，以及货架期的预测［10］。

本研究采集0℃和10℃下不同贮藏天数鸡肉的电子鼻气味指纹图谱，利用主成分分析（PCA）和判别因子分析（DFA）进行分析，以区分不同贮藏时间的样品。采用偏最小二乘法（PLS）构建鸡肉气味指纹信息与挥发性盐基氮（TVBN）、菌落总数和感官评分的对应关系。从而为快速检测鸡肉的品质变化提供技术基础。

1　材料与方法

1.1材料与仪器

鸡胸肉购于山东济南银座超市。

Fox 4000型气味指纹分析仪（配有HS100电子鼻配套自动进样器和Alphasoft 11.0统计分析软件） 法国Alpha MOS公司；K9840型自动凯氏定氮仪北京海能泰克商贸有限公司；BPHJS-060B型高低温实验箱上海一恒科学仪器有限公司。

1.2实验方法

1.2.1材料预处理用保鲜膜将鸡胸肉包好并编号分别于0℃和10℃进行恒温贮藏实验，每天进行相关指标检测，直至肉样腐败变质。

1.2.2电子鼻测定称取2g搅碎的肉样装入20mL样品瓶，加盖密封，每个样品重复4次。

实验前先对电子鼻测定参数进行优化，根据电子鼻传感器的响应信号，确定电子鼻的测定参数如下：顶空产生参数：产生时间600s，温度42℃，振荡速度500r/min；顶空注射参数：注射体积2000μL，注射速度2000μL/s；采集参数：总采集时间120s，采集周期1s，采集延滞时间400s。

1.2.3TVBN值测定TVBN值按照国标GB/T 5009. 44-2003［11］的规定测定。

1.2.4菌落总数测定菌落总数按照国标GB/T 4789.2-2010［12］的规定测定，结果以lg CFU/g表示。

1.2.5感官评价成立10人感官评价小组，按照评分标准［13］每天对实验肉样每个指标分别评分，最高5分，最低1分，总分30分，以10人评分的平均值作为最终得分，评分标准见表1。

1.2.6数据处理与统计分析利用电子鼻自带的Alphasoft 11.0统计分析软件，对不同新鲜度鸡胸肉的传感器响应特征值进行分析。采用PCA和DFA法分别对不同贮藏时间的肉样进行区分，采用PLS法研究鸡肉气味指纹信息与TVBN、菌落总数和感官评分的相关性。

表1　鸡肉感官检验评分标准Table 1　Sensory testing standards of chicken samples

表2　鸡肉贮藏期间的TVBN值Table 2　TVBN values for chicken samples during storage

2　结果与分析

2.1鸡肉的电子鼻PCA和DFA分析

利用PCA法对电子鼻采集的原始多维矩阵数据进行降维处理，可以利用较少的传感器响应信号分析不同品质鸡肉与挥发性成分的相关性。图1（a）和1（c）分别为0℃和10℃下鸡肉贮藏期间的PCA图，0℃下第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）贡献率分别为99.71%和0.21%，累积贡献率为99.92%；10℃下PC1和PC2贡献率分别为86.03%和13.78%，两者之和为99.81%。DFA分析是在PCA的基础上，对挥发性气味的响应信号数据进一步优化处理，将气味数据的差异性尽可能地扩大，从而可以更好地将不同新鲜度的样品区分开。图1（b）和1（d）分别为0℃和10℃下鸡肉贮藏期间的DFA图，0℃下第一判别因子（DF1）和第二判别因子（DF2）贡献率分别为94.79%和4.93%，累积贡献率为99.72%；10℃下DF1和DF2贡献率分别为96.20%和3.79%，两者之和为99.99%。前两个主成分与判别因子的总贡献率均较大，说明前两个主成分和判别因子均能较全面地代表原有信息。

根据0℃下的PCA和DFA图，两种分析方法均能将贮藏0～8d的鸡肉区分开。第0～3d的数据分布相对较集中，可能是由于鸡肉在低温时微生物生长受抑制，肉品较新鲜，气味变化不明显。3d后气味变化显著，第4～5d和6～8d气味分布区域分别较接近。由10℃下鸡肉的PCA和DFA图可见，0～5d的样品可以区分开，且气味分布明显呈三个区域：0、1～3d和4～5d。

表2为0℃和10℃鸡肉贮藏期间TVBN值，根据国标GB 16869-2005［14］规定的肉品新鲜度的判断标准：一级鲜度TVBN值≤15.0mg/100g；二级鲜度TVBN值15～25.0mg/100g；腐败肉TVBN值＞25.0mg/100g。鸡肉在0℃贮藏期间，3d内为一级新鲜肉，第4d开始鲜度下降，第4～5d为二级新鲜肉，此后为腐败肉。在10℃条件下，贮藏1d后即达到一级鲜度的上限，第2d为二级鲜度，此后为腐败肉。通过电子鼻PCA和DFA分析获得的结果与相同温度下根据理化指标判断的新鲜度结果具有较好的相关性。

图1　鸡肉贮藏期间气味指纹PCA和DFA分析图Fig.1　PCA and DFA charts for odor fingerprint of chicken samples during storage

图2　鸡肉电子鼻响应信号与TVBN、菌落总数和感官评分的PLS分析Fig.2　PLS analysis between electronic nose signals and TVBN，total number of colonies and sensory scores of chicken samples

2.2电子鼻检测结果与鸡肉品质指标的相关性分析

利用PLS对样品的气味信号值进行拟合［6］，以明确电子鼻分析结果与测定值间的相关性。分别以0℃和10℃下不同贮藏天数肉样的TVNB、菌落总数和感官评分的实测值为横坐标，电子鼻预测值为纵坐标，建立PLS拟合曲线。由图2可知，0℃条件下TVBN、菌落总数和感官评分实测值与电子鼻预测值的相关系数分别为0.9920、0.9656和0.9812；10℃时对应的相关系数分别为0.9873、0.9762和0.9880。可见，TVBN、菌落总数和感官评分与电子鼻输出信号间的PLS曲线有较好的线性关系。这与前人的研究结果相似，如EL Barbrin等［15］证实牛、羊肉在不同温度、不同贮藏时间时，电子鼻输出信号与样品负载的细菌总数存在较好的对应关系。王丹凤等［16］利用PLS建立了电子鼻输出信号与猪肉细菌总数之间的对应关系，4℃时相关系数为0.9003，20℃时相关系数为0.9940。候巧娟等［17］采用电子鼻对大黄鱼不同贮藏时间的挥发性气味及相关指标变化进行分析，利用PLS拟合的气味信号值与大黄鱼菌落总数、挥发性盐基氮和三甲胺的关系曲线相关性较好。

3　结论

用PCA和DFA法分别对不同贮藏温度和贮藏时间的鸡肉电子鼻检测数据进行分析，两种方法均能将0℃和10℃下不同贮藏天数的鸡肉区分开，且气味分布具有一定的规律性，结合TVBN值和肉品新鲜度判断标准，表明0、10℃贮藏的鸡肉在PCA和DFA图中的分布与其新鲜度具有较好的相关性，即根据0、10℃鸡肉PCA和DFA图可大致判断其新鲜程度。利用PLS法分别建立了鸡肉在0℃和10℃下不同贮藏时间电子鼻输出信号与TVBN、菌落总数和感官评分的关系曲线，0℃样品的TVBN、菌落总数和感官评分实测值与预测值的相关系数分别为0.9920、0.9656和0.9812；10℃样品对应的相关系数分别为0.9873、0.9762和0.9880。可采用电子鼻对鸡肉的TVBN、菌落总数和感官评分值进行预测。因此，电子鼻可作为一种快速检测方法代替传统的理化、微生物和感官分析方法，用于鸡肉品质劣变的评价。

［1］张玉华，孟一.肉类品质无损检测技术研究现状与发展趋势［J］.食品工业科技，2012，33（12）：392-395.

［2］顾赛麒，王锡昌，刘源，等.不同新鲜度冷却猪肉中挥发物的变化［J］.江苏农业学报，2011，27（1）：169-176.

［3］张玉华，孟一，姜沛宏，等.气味指纹技术在食品品质安全检测中的应用［J］.食品工业科技，2013，34（18）：362-365.

［4］江津津，彭述辉，陈丽花.气味指纹技术在食品品质鉴别中的应用进展［J］.食品研究与开发，2011，32（8）：178-180.

［5］Boothe D H D，Arnold J W.Electronic nose analysis of volatile compounds from poultry meat samples，flesh and after refrigerated storage［J］.J Sci Food Agric，2002，82：315-322.

［6］Rajamaki T，Alakomi H，Ritvanen T，et al.Application of an electronic nose for quality assessment of modified atmosphere packaged poultry meat［J］.Food Control，2006，17（1）：5-13.

［7］柴春祥，杜利农，范建伟，等.电子鼻检测猪肉新鲜度的研究［J］.食品科学，2008，29（9）：444-447.

［8］石志标，佟月英，陈东辉，等.牛肉新鲜度的电子鼻检测技术［J］.农业机械学报，2009，40（11）：184-188.

［9］Limbo S，Tbrri L，Sinelli N.Evaluation and predictive modeling of shelf life of minced beef stored in high-oxygen modified atmosphere packaging at different temperatures［J］.Meat Science，2010，84：129-136.

［10］肖虹，谢晶，佟懿.电子鼻在冷却肉货架期预测模型中的应用［J］.食品工业科技，2010，31（12）：65-68.

［11］中华人民共和国卫生部中国国家标准化管理委员会.GB/T 5009.44-2003肉与肉制品卫生标准的分析方法［S］.北京：中国标准出版社，2004.

［12］中华人民共和国卫生部中国国家标准化管理委员会.GB/T 4789.2-2010食品微生物学检验菌落总数测定［S］.北京：中国标准出版社，2010.

［13］肖虹，谢晶.冷却肉品质变化动力学模型的实验研究［J］.安徽农业科学，2009，37（1）：361-363.

［14］中华人民共和国卫生部中国国家标准化管理委员会.GB 16869-2005鲜、冻禽产品［S］.北京：中国标准出版社，2009.

［15］EL Barbrin，Llobet E，EL Bari N，et al.Electronic nose based on metal oxidesemiconductor sensors as an alternative technique for the spoilage classification of red meat［J］.Sensors，2008，8（1）：142-156.

［16］王丹凤，王锡昌，刘源，等.电子鼻分析猪肉中负载的微生物数量研究［J］.食品科学，2010，31（6）：148-150.

［17］侯巧娟，王锡昌，董若琰，等.基于气味指纹预测养殖大黄鱼贮藏过程中的品质变化［J］.食品科学，2012，33（6）：137-142.

Analysis of chicken quality deterioration by electronic nose

WU Sheng-gang1，ZHANG Yu-hua1，2，MENG Yi1，CHEN Dong-jie2，ZHANG Yong-mei1，ZHANG Ying-long1，2
（1.Shandong Institute of Commerce and Technology Shandong Key Laboratory of Storage and Transportation Technology of Agricultural Products，Ji’nan 250103，China；2.Shandong National Engineering Research Center for Agricultural Products Logistics，Ji’nan 250103，China）

Odor fingerprint analysis of chicken samples stored at 0℃and 10℃for different time was carried out using electronic nose.At the same time the total volatile basic nitrogen（TVBN）and total number of colonies were detected，and sensory change was evaluated.Odor fingerprint data were analyzed using methods of principal component analysis（PCA）and discriminant factor analysis（DFA）.Correlation curves between electronic nose output signals and TVBN，the total number of colonies and sensory scores，respectively were established using partial least squares（PLS）.Results showed that chicken samples stored at 0℃ and 10℃ for different storage days could be distinguished using PCA and DFA analysis.There was good correlation between the results obtained by electronic nose combined with PCA and DFA analysis and the samples’freshness.The correlation coefficients between TVBN，the total number of colonies and sensory scores and odor signal values fitted by PLS for 0℃samples，respectively，were 0.9920，0.9656 and 0.9812.And the correlation coefficients for 10℃samples were 0.9873，0.9762 and 0.9880.Electronic nose not only could distinguish samples under 0℃and 10℃for different time，but could predict TVBN value，the total number of colonies and sensory scores of samples.

odor fingerprint；electronic nose；chicken；quality deterioration

TS254.7

A

1002-0306（2015）14-0053-04

10.13386/j.issn1002-0306.2015.14.002

2014－11－13

吴升刚（1972-），男，硕士，副教授，研究方向：计算机应用技术。

张玉华（1973-），女，博士，教授，研究方向：食品质量安全。

国家科技支撑计划（2013BAD19B02）；山东省自主创新及成果转化专项（2014ZZCX02701）。