基于电子舌和近红外光谱技术的进口牛肉产地溯源

黄 珏，王正亮，李慕雨，付贤树，俞晓平

（中国计量大学生命科学学院 浙江省生物计量及检验检疫技术重点实验室 杭州 310018）

随着居民生活水平的提高和对健康饮食的追求，我国肉类消费量快速增加，并伴随消费结构的明显转变。其中，牛肉消费量和消费比例逐年递增[1]。受非洲猪瘟等诸多因素的影响，2019年我国牛肉消费量增长尤为快速，增速为近3年来最大值。数据显示，2019年我国牛肉消费量为832.93万t，同比增长11.36%。相较于庞大的市场需求，国内牛肉产量供应严重不足，供需缺口逐年扩大，导致牛肉进口依赖程度不断上升。据中国海关数据统计，2019年我国牛肉进口量达165.90 万t，同比增长59.61%。近年来一些不法商家为牟取暴利，在牛肉加工和销售过程中人为改变牛肉产地信息，故意错贴标签冒充进口的现象频繁发生[2-3]。这种假冒产地、以次充好的行为不仅直接导致广大消费者经济损失，严重扰乱市场正常秩序，而且增加了食品安全问题追溯与风险管理难度[4]。为加强进口牛肉质量安全检测、监测，有效保障消费者权益，促进进口牛肉贸易健康发展，迫切需要建立快速、准确的进口牛肉产地溯源技术体系。

随着科学技术的不断革新，食用农产品产地溯源技术呈现多元化发展，形成了包括指纹谱（矿物元素指纹、稳定同位素指纹、有机成分指纹等）分析技术、仿生感官（电子鼻、电子舌）评价技术、光谱（近红外、高光谱、拉曼光谱等）和色谱（液相色谱、气相色谱、高效液相色谱等）鉴别技术在内的诸多产地溯源技术[5-11]。其中，电子舌和近红外光谱技术是近年来发展起来的新型分析检测技术，具有快速、简便、高效和环保的优点，目前已广泛应用于谷物、油料产品、酒类、水果等植物源农产品的产地溯源[12-15]。如殷廷家等[16]利用伏安型电子舌技术结合化学计量方法，对宁夏、新疆、甘肃、青海4 个产地的枸杞进行溯源研究。研究结果表明，基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform，HST） 对电子舌信号进行特征提取后结合线性判别分析（Linear discriminant analysis，LDA）可有效鉴别不同产地来源的枸杞样本，判别准确率达98%。Legin 等[17]建立了一种有效鉴别红酒产地和种类的电子舌溯源系统，其采用23 个压电传感器组成的阵列传感器，采集传感器的电势信号作为检测信号，检测结果显示：该系统不仅能有效区别所有红酒样品的种类和产地，而且可辨别不同酒龄的红酒样本。钱丽丽等[18]利用近红外光谱分析技术对黑龙江省3 个地区的地理标志性产品——大米进行产地溯源，聚类分析和建模分析均表明该技术对大米产地预测的准确率在95%以上。文韬等[19]基于近红外光谱技术开发了一种鉴别茶油原产地的快速检测方法。利用该方法可有效区分湖南、江西、安徽和浙江4 个不同产地茶油，判别正确率大于90%。

在动物源农产品，特别是畜肉产地溯源方面，目前主要集中于利用稳定性同位素指纹技术进行研究[20-22]，而利用电子舌和近红外技术进行产地溯源的报道较少[23]。针对进口畜肉的质量安全追溯研究更是缺乏，相关研究亟待加强。为此，本文以进口高值畜肉产品——牛肉为对象，研究建立基于电子舌和近红外光谱技术的进口牛肉产地溯源技术，以期为我国进口牛肉质量安全检测、监测提供技术参考和数据支撑。

1 材料与方法

1.1 试验材料、仪器与设备

进口牛肉样本购自浙江省杭州市本地大型超市，其中澳大利亚安格斯牛肉、新西兰安格斯牛肉和加拿大安格斯牛肉各50 份（不同批次），每份样本250.00 g 左右。为保证试验样品的均一性，所有牛肉样品均为牛大腿肉中段，-20 ℃真空保存备用。

电子舌检测系统为法国阿尔法莫斯公司（Alpha M.O.S.）的α-ASTREE 系统，该系统由传感器阵列、自动进样系统、数据采集系统和配套数据分析系统4 个部分组成。其中传感器阵列由7 根化学选择性区域效应的味觉传感器（SRS、STS、UMS、SWS、BRS、SPS 和GPS）和1 个Ag/AgCl 参比电极组成。SRS、STS、UMS、SWS、BRS 传感器分别获取样本的酸味、咸味、鲜味、甜味和苦味特征信号，SPS 和GPS 为两根复合传感器，获取综合滋味信息。采用德国布鲁克（Bruker）公司的TENSOR 37的近红外光谱仪采集牛肉样本的近红外吸收光谱。

1.2 牛肉电子舌滋味特征图谱采集及溯源分析

1.2.1 样品预处理 牛肉样本充分切碎后，称取10.00 g，置于加有超纯水100 mL 的组织研磨机中进行匀浆处理2 min。匀浆液于4 ℃、10 000 r/min条件下离心10 min。上清液经真空抽滤后，取30 mL 滤液，用超纯水定容至100 mL，4 ℃保存备用。

1.2.2 电子舌测定 电子舌数据采集前，利用Alpha M.O.S.公司自带的0.01 mol/L 的NaCl、HCl及谷氨酸钠标准溶液进行自检、活化、诊断和校准等一系列操作，以确保电子舌检测数据的可靠性和稳定性。电子舌工作时室温控制在25 ℃左右。样品测量前，预先放置于25 ℃环境自然升温至室温。利用电子舌进行数据收集时，采用待测样品和超纯水交替的方式进行检测，每个样品的采集时间为120 s，每个样品重复检测6 次，选取较稳定的后3 次第110～120 s 电子舌传感器响应信号的平均值作为该样品滋味信号的原始数据。

1.2.3 数据分析 分组导出不同产地进口牛肉的电子舌原始数据，运用SPSS 21.0 软件和电子舌系统自带的Alpha Soft v11 软件对采集数据进行方差分析（Analysis of variance，ANOVA）、主成分分析（Principle component analysis，PCA）以及典则判别分析（Canonical discriminant analysis，CDA），以对不同产地牛肉样本进行区分辨识。

1.3 牛肉近红外光谱采集及溯源分析

1.3.1 样品预处理 牛肉样本充分切碎后，用匀浆机打浆成肉泥以便于能放入与仪器配套的石英管中，每管石英管中放入12.00 g 牛肉，填充到2/3管处，轻轻压实使样品在管中分布均匀且无缝隙，4 ℃保存备用。

1.3.2 近红外光谱采集 近红外光谱仪工作时温度控制在25 ℃，湿度＜70%；光阑设置为3 nm，采样频率为10 kHz，数据点间隔为3.856 cm-1。输出光谱扫描范围为4 000～12 000 cm-1，扫描次数32次。为确保近红外光谱检测数据的可靠性，在样品放入样品室前扫描1 次背景，且每扫描5 次后需再扫描1 次背景以降低环境因素对光谱数据的影响。每个样品采集3 次光谱数据，取其平均值作为该样品的原始光谱数据。

1.3.3 数据处理 利用近红外光谱仪自带软件OPUS 7.2 对原始光谱数据进行预处理。预处理方式包括Savitzky-Golay 平滑（Savitzky-golay，SG）、多元散射校正 （Multiplicative scatter correction，MSC）、一阶导数（First derivation，FD）、二阶导数（Second derivation，SD）和标准正态变量变换（Standard normal variate，SNV）。采 用 Matlab R2018b 软件对预处理后的光谱数据进行主成分分析并建立判别模型，用典则判别分析对模型进行验证。

2 结果与分析

2.1 基于电子舌的进口牛肉产地溯源分析

2.1.1 不同传感器滋味特征信号分析 不同传感器对不同产地进口牛肉样品的响应信号值如表1所示。结果显示，7 根传感器对不同产地进口牛肉样本均有较强的响应，其中UMS（鲜味）、SRS（酸味）、SPS（复合味1）和GPS（复合味2）4 根传感器信号强度相对较强。方差分析表明，不同产地进口牛肉之间传感器信号值存在明显变化。除BRS（苦味）传感器外，SRS（酸味）、STS（咸味）、SWS（甜味）和GPS （复合味2）4 根传感器响应信号值在3 个进口产地的牛肉样本间存在显著差异 （P＜0.05），加拿大进口牛肉样本在UMS（鲜味）传感器上的响应信号显著强于澳大利亚，且在SPS（复合味1）传感器上的响应值与澳大利亚和新西兰进口牛肉样本差异显著。上述结果初步显示电子舌可以通过滋味特征差异区分不同产地进口牛肉。

表1 不同电子舌传感器对进口牛肉样品的响应信号值Table 1 Response value of different electronic tongue sensors for imported beef samples

2.1.2 主成分分析 不同产地进口牛肉样本的电子舌传感器数据经PCA 分析后结果如图1所示。主成分1（PC1）和主成分2（PC2）的方差贡献率分别为61.84%和33.26%，累计方差贡献率达到95.10%，表明前两个主成分能够充分反映样品原始数据的整体信息。在PCA 二维图中，样本数据点的距离代表不同样本之间的差异程度。数据点越分散，表明各样本电子舌滋味特征差异越大[24]。由图1可见，不同产地进口牛肉样本具有明显的聚类，且分布在不同区域，表明从澳大利亚、新西兰和加拿大进口的安格斯牛肉在味觉特征上存在明显差异，电子舌可以对本研究中3 个产地的进口牛肉进行准确溯源。

图1 进口牛肉样本电子舌PCA 分析图Fig.1 PCA of imported beef samples by electronic tongue

2.1.3 判别分析 以主成分分析得到的前3 个主成分（PC1、PC2和PC3） 作为判别分析的自变量，3个不同牛肉进口产地作为判别分析分组变量，进行判别模型的拟合，得到两个典则判别式函数。其中，第一典则函数F1和第二典则函数F2的特征值分别为61.392 和36.734，累计方差贡献率为100.0%，且两个函数的相关性很好，相关系数（R2）均大于0.98。上述结果表明典则函数中包括全部电子舌滋味特征变量信息，且变量信息贡献度较高，可以达到分类及判别的要求。两个典则判别式函数如下：

F1=0.806PC1+1.473PC2+0.842PC3，R2=0.992

F2=-0.941PC1+1.120PC2+1.430PC3，R2=0.987

将不同产地进口牛肉电子舌主成分分析数据代入上述函数，得出每个产地进口牛肉对应典则函数的判别值（距离类别的重心值），分别以典则函数F1和F2作为横纵坐标轴，得到判别式函数散点图（图2）。由图2可知，不同产地进口牛肉样本分组良好。利用上述判别函数对进口牛肉样本进行验证判别，结果如表2所示。结果显示，判别分析可对3 种不同产地进口的牛肉样本进行有效区分判别，验证正确率均为100%。

表2 基于电子舌的进口牛肉样本典则判别分析结果Table 2 Canonical discriminant analysis results of imported beef samples based on electronic tongue

图2 基于电子舌的进口牛肉样本判别式函数散点图Fig.2 Discriminant function scatter plot of imported beef samples based on electronic tongue

2.2 基于近红外光谱的进口牛肉产地溯源分析

2.2.1 不同产地进口牛肉近红外光谱特征分析不同产地进口牛肉样本经过基线校准处理后的近红外平均光谱如图3所示。澳大利亚、新西兰和加拿大进口安格斯牛肉样本的平均光谱变化趋势基本一致，但三者之间具有明显差异。其中在4 400～5 000 cm-1，5 500～6 050 cm-1，6 500～7 800 cm-1和8 600～10 500 cm-1范围波段吸光度波动差异较大。可见不同产地牛肉在不同波段范围内吸光值均有显著不同，因此本研究中采用全波段光谱信息用于后续产地溯源分析。

图3 进口牛肉样本近红外平均光谱图Fig.3 NIR average spectra of imported beef samples

2.2.2 近红外光谱数据预处理 为校准测量过程中由于光程变化以及背景飘移所带来的误差，在对样本光谱进行建模前，首先需要对样本进行预处理。本研究利用SG、MSC、FD、SD 和SNV 5 种方法对原始光谱进行预处理，采用留一交互验证法计算决定系数 （R2） 和交互验证均方差（Root mean square error of cross validation，RMSECV）作为验证指标来进行模型优化[25]。R2表示所建立模型与试验测定值的相关性，值越接近1 表示模型对样本的拟合能力越高，相关性也越大；RMSECV 表示所建模型的计算值与试验中测定值的偏离度，值越小，表明模型的预测能力越好[26]。由表3可知，当采用SNV+FD+SG 预处理时，R2值为0.9935，RMSECV 值为0.0813，显著优于原始光谱和其它光谱预处理方式，可作为产地判别模型的最佳预处理方法。

表3 近红外光谱不同预处理对建模效果的影响Table 3 Effects of different NIR spectra pretreatments on modeling

2.2.3 主成分分析 对3 个产地进口牛肉样本全波段的近红外原始光谱数据经SNV+FD+SG预处理后进行主成分分析。由表4可知，前3 个主成分提取特征值均大于1，累计方差贡献率为91.322%，可充分达到反映原始数据信息的目的。图4为依据前3 个主成分构建的三维PCA 得分图。可见，同一产地进口牛肉样本分布相对集中，不同产地样本点分布相对独立且界限清晰，表明主成分分析可有效区分本研究中3 个产地的进口牛肉样本。

图4 进口牛肉样本近红外光谱PCA 分析图Fig.4 PCA of imported beef samples by NIR spectra

表4 样本前10 个主成分的方差贡献率Table 4 Variance contribution rate of the top ten PCs of samples

2.2.4 判别分析 以主成分分析得到的前3 个主成分（PC1、PC2和PC3）作为判别分析的自变量，3 个不同牛肉进口产地作为判别分析分组变量，进行判别模型的拟合，获得典则判别函数特征值及方差贡献率。结果表明第一典则函数F1和第二典则函数F2的特征值分别为9.890 和3.199，累计方差贡献率为100.0%，表明典则函数可用于3 个不同产地进口牛肉样本的溯源判别。依据标准规范判别式函数系数，获得判别函数训练模型，得到的两个典则判别式函数如下：

F1=0.286PC1+1.110PC2+0.123PC3，r2=0.953

F2=-1.053PC1+0.003PC2-0.441PC3，r2=0.936

将不同产地进口牛肉近红外光谱主成分分析数据代入上述函数进行判别分析。判别效果如图5所示。结果显示，不同产地进口牛肉样本判别分类效果良好，判别正确率为100%。

图5 基于近红外光谱的进口牛肉样本判别式函数散点图Fig.5 Discriminant function scatter plot of imported beef samples based on NIR spectra

3 结论

电子舌和近红外光谱技术结合多元统计方法，均可以有效对澳大利亚、新西兰和加拿大进口安格斯牛肉进行准确产地溯源。电子舌滋味特征信号分析显示进口牛肉样本在SRS、STS、SWS 和GPS 4 根传感器上的贡献差异显著。近红外光谱分析表明不同产地进口牛肉样本的平均光谱变化趋势基本一致，但三者在不同波段（4 400～5 000 cm-1、5 500～6 050 cm-1、6 500～7 800 cm-1和8 600～10 500 cm-1）范围内吸光值均有显著不同；通过采用不同光谱预处理方法对模型预测结果的比较，发现SNV+FD+SG 为近红外光谱的最佳预处理方法。通过对电子舌传感器滋味特征信号数据和近红外光谱预处理后数据进行主成分分析和判别分析，结果表明采用PCA 和CDA 分析法均能对不同产地进口牛肉样本有效区分，判别正确率均为100%。本研究结果为应用电子舌和近红外光谱技术研究进口牛肉产地溯源提供了数据基础和技术支持。