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休闲豆干总酸的快速测定及其贮存过程变化分析

2022-01-04侯泰东夏阿林黄炜

关键词:低场总酸参考值

侯泰东,夏阿林,黄炜

(邵阳学院 食品与化学工程学院,湖南 邵阳,422000)

休闲豆干作为人们日常消费最大的豆制品种类之一[1],是一种深受消费者喜爱的小型包装食品,主要以大豆为原料,经卤制、调味、灭菌后包装成精小方便的即食食品[2-3]。食品中各项指标的含量及变化情况与食品的品质息息相关。食品中的微生物代谢能使还原糖、蛋白质等降解成为醋酸和乳酸等,导致总酸含量变化,总酸的变化会影响食品的品质,因此,在食品品质检测中总酸的含量也常常作为判断食品品质合格与否的重要理化指标之一[4]。对于总酸的测定,目前传统方法主要是酸碱滴定法和pH电位法,这些传统方法大多不能保证在样品无损的情况下短时间实现对大批量样品进行测定等要求,且对检测人员的操作精准度要求较高,存在耗时费力、试剂消耗量大、污染环境等缺点。并且休闲豆干成分复杂,会对检测产生干扰。因此,有必要探索一种快速无损测定休闲豆干总酸的方法。相比于其他分析仪器,低场核磁共振(LF-NMR)对氢质子的存在环境及状态比较敏感,在磁场和射频脉冲作用下,不同物理化学环境下的氢质子产生不同的自旋回波信号,因此,可以通过横向弛豫谱来研究物质的总酸含量等与之相关的其他性质[5-10]。采用化学计量学方法可以简便、快速地从庞大复杂数据中最大限度地提取有效信息,并获得物质内在结构、成分等与其性能之间存在的内在关系,对测量数据的解释、判别以及预测均有帮助,为各种光谱技术结合为复杂体系的分析提供了新思路、新方法[11-14]。因此,采用低场核磁共振结合化学计量学对总酸的含量进行快速预测并对其进行动力学分析,可以在保证无损前提下提高检测速度,近年来,低场核磁共振已经被广泛应用于食品检测中[15-18]。本文利用LF-NMR获得的横向弛豫时间信号谱结合偏最小二乘(PLS)和误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法建立多元校正模型, 相比于传统的酸度测定方法,它可以实现对总酸含量的无损、准确、快速预测,为储存过程中快速、准确、无损地监测休闲豆干品质提供一种有效的分析方法。

1 材料与方法

1.1 仪器与试剂

台式磁共振分析仪(MQC+23,牛津仪器科技(上海)有限公司);CP323C分析天平(奥豪斯仪器(上海)有限公司)。休闲豆干样品全部购于邵阳市不同的大型超市。氢氧化钠(分析纯,上海阿拉丁生化科技股份有限公司);酚酞指示剂(1.6%,上海阿拉丁生化科技股份有限公司)。

1.2 低场核磁共振检测

休闲豆干样品均为质量约15 g的独立小包。4个月内购买5个批次的同一品牌样品,共收集150个样品,其中某个批次收集30个样品。样品储存温度为室温。

待测休闲豆干样品无需任何预处理,连包装直接装在直径为26 mm的圆柱形玻璃测量管中。将其置于低场核磁共振分析仪的测量池中,并在测量前预热10 min。仪器磁体的温度为32 ℃,氢共振频率为23 MHz,信号采集采用CPMG (Carr-Purcell-Meiboom-Gill)脉冲序列。主要参数设置如下:P90°(90°脉冲时间)为5.45 μs,P180°(180°脉冲时间)为10.9 μs,SW(扫描宽度)为1 000 kHz,RD(重复延迟)为1 000 ms,NS(扫描次数)为16次,NECH(回波次数)为512次,TAU(脉冲间隔)为150 μs。对每个样品进行3次重复测量。取平均值作为测量结果。T2谱是利用低场核磁共振分析仪自带的WinDxp软件对回波信号的多指数弛豫谱进行反演得到的曲线。光谱数据的默认输出是128个数据点。

1.3 总酸参考值

参照“食品中总酸的测定中的酸碱滴定法”(GB/T 12456—2008)[19],稍做修改,测定总酸含量。将经过低场核磁共振分析仪检测后的样品去除包装后,直接称质量(精确至0.001 g)后,根据国标中对固体样品测量的方法进行测量[19]。根据酸碱滴定原理,以酚酞为指示剂,用0.01 mol/L 氢氧化钠标准溶液滴定,以滴定至微红色30 s不褪色为滴定终点,通过氢氧化钠标准滴定溶液的消耗量计算总酸度。根据“非发酵性豆制品及面筋卫生标准的分析方法”(GB/T 5009.51—2003)中的规定[20],休闲豆干中含多种有机酸,总酸测定中以乳酸计算。所有样品在进行参考值分析前都需要进行低场核磁共振分析仪测量,以获取该样品谱图。

1.4 统计分析

偏最小二乘法(PLS)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)程序在Octave软件平台上自行编写和运行。采用留一交叉验证方法,得到了PLS模型的最优主成分个数[21-22]。为了衡量模型的预测性能,引入了校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP),并分别定义如下[23-24]。

2 结果与分析

2.1 总酸参考值分析

从收集到的样品中随机选择92个样品用于建立总酸含量的校准模型。从这些选取的样品中再随机抽取69个样本作为校准集。剩下的23个样品作为预测集。样品经低场核磁共振仪无损测定后,再用国标方法对参考值进行分析[19]。总酸含量参考值统计结果见表1。根据表1的分析结果,总酸含量的参考值分布在0.910 9~1.452 5范围内。参考值范围覆盖了休闲豆腐干中总酸所有的含量。

表1 豆干总酸参考值的统计结果Table 1 Statistics of reference value of total acidity in dried tofu

2.2 总酸校正模型

根据算法确定了最优主成分数为4。用PLS方法对69个校正集休闲豆干样品建立校正模型,利用没有参与建模的23个预测集豆干样品对模型的准确性进行验证。图1显示了模型预测值与参考值之间的关系。如图1(a)所示,通过PLS模型预测的总酸值与参考值有比较好的相关性。采用BP-ANN建立了休闲豆干样品校正集的多元校正模型。采用双隐层BP-ANN方法建立多元校正模型,即模型含有1个输入层,其节点数为128(即T2点数);2个隐含层:隐含层1节点数选为11,隐含层2节点数为5;1个输出层,其节点数为1。用未参与建模的23个预测集样本对BP-ANN校准模型的准确性进行了验证。结果如图1(b)所示,从图中可以看出,通过BP-ANN模型预测的总酸值与参考值有较好的相关性。

图1 PLS和BP-ANN方法对校正集及预测集样品的预测值与参考值的相关性Fig.1 Correlation between reference and predicted values of total acid content for PLS (a) and BP-ANN (b)

通常采用校正集相关系数rc、预测集相关系数rp,RMSEC以及RMSEP来评价模型的精确度和准确性[25],若rc和rp越大,RMSEC和RMSEP越小,则表明预测模型越准确。表2显示了2种方法的结果。从表2可以看出,对总酸的预测,PLS模型的rc和RMSEC分别为0.920 7和0.054 5,rp和RMSEP分别为0.961 7和0.041 9;BP-ANN模型的rc和标准偏差RMSEC分别为0.979 9和0.032 2,rp和标准偏差RMSEP分别为0.978 1和0.037 3。用PLS和BP-ANN模型,RMSEC和RMSEP都较低(<0.055),rc和rp的相关系数都较高(>0.9)。总的来说,2种模型均可以较准确地对休闲豆干中总酸含量进行预测,2种矫正模型获得的酸度预测值与国标方法测得的参考值之间均具有较好的线性相关性,且BP-ANN模型的性能要优于PLS模型。实测值与通过算法根据横向弛豫时间图谱所得出的预测值之间的线性关系不强。然而,在非线性数据的定量分析中,BP-ANN方法普遍优于PLS方法。也就是说,分析数据的线性度越好,PLS方法的预测效果越好;线性度越差,BP-ANN方法的预测效果越好。结果显示,利用LF-NMR技术结合化学计量学对休闲豆干的总酸含量建立的定量预测模型具有较高地准确性和较强的预测能力,可以用来替代传统化学方法对豆干中总酸含量进行无损测定,且能够保证常规分析方法对于精度的要求。由于BP-ANN模型优于PLS模型,因此,选用BP-ANN模型对休闲豆干总酸含量进行了储存变化动力学研究。

表2 PLS和BP-ANN预测休闲豆干总酸的统计结果Table 2 Statistics of total acid in leisure dried tofu predicted with PLS and BP-ANN

2.3 储存动力学分析

从某个批次(同一生产日期)样本中随机抽取20个作为动力学分析样本。在大约400 d内,每隔一段时间使用低场核磁共振仪测量样品。使用2.2中建好的BP-ANN模型用于预测这些样品的总酸值。图2为20个休闲豆干样品贮藏时间与预测总酸值关系的散点图。在图2中,x轴是存储时间,y轴是样本编号,z轴是BP-ANN总酸校正模型得到的总酸预测值。从图2可见:在约400 d内,休闲豆干的总酸含量大致呈现稳定状态,少数样品在200 d(约7个月)左右开始随着储存时间的延长出现波动,呈现出总体下降趋势。这说明,在生产日期之后的约7个月之内的休闲豆干处于品质稳定期,在此时间范围内的休闲豆干较易储存,且品质变化不显著,基本与此前的研究中的休闲豆干货架期相符合[26]。而少数休闲豆干样品在约200 d(约7个月)总酸含量开始发生变化。这可能是由于随着贮藏时间的延长,休闲豆干中一些化学成分发生化学反应,如在休闲豆干样品中的细菌与微生物酶作用下,蛋白质在分解过程中发生的脱氨或脱羧反应而引起了总酸含量的波动。这种反应可能是豆腐变质的开始。

(a)样品1~5;(b)样品6~10;(c)样品11~15;(d)样品16~20图2 储存时间与总酸预测值关系散点图Fig.2 The relationship between storage time and total acid content

3 结论

本研究采用BP-ANN和PLS方法结合低场核磁共振建立了总酸的校正模型,并选用BP-ANN方法对休闲豆干在储存过程中总酸的储存变化进行了动力学分析。试验结果显示,对总酸的预测,BP-ANN校正模型性能好于PLS模型,RMSEC,rc,RMSEP及rp分别为0.979 9,0.032 2,0.978 1和0.037 3。另外,利用BP-ANN模型同时对20个休闲豆干样品预测400 d内总酸含量随储存时间的变化趋势,结果表明,休闲豆干在生产日期之后约7个月内处于总酸含量稳定期,从约7个月开始,随着储存时间的延长,豆干内部某些成分可能会发生一些物理、生物、化学反应等而使得总酸含量发生变化。本研究提供了一种快速、准确、无损地预测休闲豆干中总酸含量,并无损分析总酸的储存变化动力学方法,可为休闲豆干质量安全性提供一种综合、准确的评价思路,为完善休闲豆干的质量保证和监管体系提供了一定的理论和技术支持。

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