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            水產品新鮮度新型檢測方法的表征和評價方法

            發表時間:2022/4/15 20:56:02  瀏覽次數:1110  
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            新鮮度是水產品的重要品質指標之一,因此,準確判斷水產品新鮮度,不僅是規范水產市場的重要舉措,也是滿足消費者對食品質量和安全越來越高要求的必要趨勢。


            傳統的感官評價、微生物檢測、理化指標檢測和電化學檢測方法已被廣泛用于水產品新鮮度的評估,為了進一步實現人們對水產品新鮮度靈敏、快速、無損的檢測要求。今日第二部分內容為大家介紹水產品新鮮度的新型檢測方法,主要包括感官仿生、光譜技術、生物傳感器技術和蛋白質組技術等。


            二、新型檢測方法

            (一)感官仿生

            1.電子眼技術

            電子眼——機器視覺系統是用計算機實現部分人類視覺的功能,把所測的對象映射成數字圖像,并模擬人的判別能力去理解圖像和識別圖像,進而對所攝圖像進行分類或分級。


            目前,該技術目前主要用于水產品種類及尺寸的識別,應用于水產品新鮮度的相關研究較少。利用該技術檢測水產品新鮮度主要是通過機器視覺提取待測對象的顏色特征,模擬人類視覺感覺從而判斷魚類新鮮度的方法來實現的。


            黃星奕等利用機器視覺技術提取不同貯藏時間鯽魚的體表、虹膜、魚鰓等部位的顏色信息和體表的紋理特征,建立預測鯽魚貯藏時間的模型,模型判別準確率達到85%;鄭元松等利用機器視覺技術提取了海參體壁紋理特征值,利用模糊神經網絡方法,以機械特性和紋理特征參數作為網絡輸入,構建海參新鮮度鑒評模型,模型判別正確率達到94.04%;許澄等利用CCD相機獲取草魚魚鰓貯藏期間的圖像信息與揮發性鹽基氮進行線性擬合,結果表明草魚魚鰓圖像的a*模型與魚肉的揮發性鹽基氮含量線性相關系數較高,R2 為0.9690,因此草魚魚鰓圖像的a*值可作為草魚新鮮度快速檢測的特征值。

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖2黃星奕等一種基于計算機視覺和近紅外光譜的魚類新鮮度數據融合檢測方法

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖3 Computer vision techniquefor freshness estimation from segmented eye of fish image


            2.電子鼻技術

            由于水產品中腐敗微生物的作用,將氨基酸分解成氨和胺類等具有不良風味的腐敗特征產物,揮發性氣體的成分與含量與水產品的新鮮度相關。


            電子鼻——是一種人工嗅覺模擬系統,由多個傳感器構成(相當于生物的嗅覺感受細胞)來感應待測樣品的揮發性氣體成分,信號預處理單元對采集的數據信號進行特征提取進而代入模型進行模型識別(相當于生物的神經中樞),從而對待測樣品進行定性定量分析。


            目前電子鼻技術在水產品新鮮度方便的應用很多,如Jiang等利用該技術結合揮發性鹽基氮的實驗結果所建立的模型對螳螂蝦的新鮮度識別率為91.67%,Zhu等通過該技術對中華絨螯蟹的新鮮度進行了識別。


            相比于傳統檢測方法,電子鼻技術成本低、易操作,而且能夠快速、無損的檢測水產品的新鮮度,然而傳統的電子鼻技術中運用的金屬氧化物傳感器對濕度較敏感,且由于長時間高溫的工作環境導致基線偏離,針對有些氣體的檢測還容易導致“中毒”,這些弊端影響了電子鼻技術在水產品檢測中的發展。

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖4 電子鼻技術檢測中華絨螯蟹的新鮮度


            3.嗅覺可視化技術

            嗅覺可視化技術在一定程度上彌補了電子鼻技術的不足。該技術將金屬卟啉等化學顯色劑代替傳統的金屬氧化物傳感器,通過機器視覺計算化學顯色劑與待檢測揮發性氣體反應前后的顏色變化,來對待測氣體進行分析。


            黃星奕等利用該技術建立了鳊魚的新鮮度判別模型,BP神經網絡模型的識別率為86.43%。Listyarini等天然染料制成的色敏傳感器作為新鮮度指示標簽來判別蝦的新鮮度,當標簽的顏色為粉紅色時,蝦是新鮮的,隨著蝦的逐漸腐敗,標簽的顏色也逐漸變紫,最后變為黃色。

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖5 嗅覺指紋技術檢測系統示意圖


            4.電子舌

            和電子鼻類似,電子舌是一種人工味覺模擬系統,由多個傳感器構成來感應待測樣品的滋味信息。但是電子鼻檢測的是揮發性氣體,而電子舌檢測的是液態的,因此,該方法用于水產品新鮮度的表征和評價時無法做到無損,需要將被檢測樣品進行勻漿提取。


            韓方凱等利用該技術結合支持向量機模型對鳊魚的新鮮度進行了表征和評價,該模型預測鳊魚的揮發性鹽基氮的相關系數為0.9727,預測細菌總數的相關系數為0.9457。


            由于該技術同樣需要前處理,且儀器成本較高,相比于傳統的液相色譜等沒有明顯的優勢,限制了該技術在水產品新鮮度檢測領域的發展。

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖6 電子舌技術應用


            (二)光譜技術

            1.近紅外技術

            近紅外光譜(NIR)是一種電磁輻射波,目前已經廣泛地應用在食品安全檢測領域。


            由于水產品中的的蛋白質、脂肪等都含有不同的含氫基團,因此可以通過對其進行近紅外光譜分析結合相應的模式識別方法來分析水產品的品質。


            Duan等通過該技術結合PLS模型對比目魚中的細菌總數進行了預測,相關系數為0.985,此外還有學者將該技術用于水產品中的揮發性鹽基氮、水分、游離脂肪酸和蛋白質等。

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖7 近紅外光譜(NIR)

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖8 基于紅外光譜技術測定比目魚中的細菌總數


            2.高光譜技術

            高光譜技術是一種將光譜檢測和圖像檢測相結合的技術,既能通過光譜技術對研究對象的外部特征進行分析,又能通過光譜技術對研究對象的內部品質進行分析。


            Xu等利用該技術預測了大西洋鮭魚中的硫代巴比妥酸值,Wu等還通過該技術預測了鮭魚中的細菌總數,并將樣本中的細菌分布用圖像標示出來,該技術融合了光譜和圖像技術,精度較高,但是該技術采集的圖像內存較大,數據冗余,采集時間比機器視覺技術較長,數據處理較為麻煩。

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖9 高光譜成像系統主要部件示意圖

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖10 基于粒子分析的白色條紋樣品光譜提取


            3.熒光技術

            前表面熒光光譜技術通過特殊的入射角照射樣品,從而能夠最大限度地減少散射和反射光并且避免去極化現象,目前已有將其用于水產品新鮮度檢測方面的報道。


            Karoui等利用前表面熒光光技術結合因子判別分析模型鑒別了新鮮鱸魚和凍融鱸魚,結果表明78個樣品有72個樣品能夠被正確識別。


            高亞文等利用前表面熒光光譜技術結合Fisher 線性判別分析了黃魚中煙酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸的熒光光譜與大黃魚凍融次數的關系,結果表明,煙酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸熒光光光譜檢測大黃魚凍融次數的識別率為100%。

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖11 高亞基于前表面熒光光譜鑒別新鮮與凍融大黃魚


            三維熒光光譜技術是一種新興熒光分析技術,適用于復雜體系樣品的解析,Elmasry等通過三維熒光光譜結合偏最小二乘法預測竹莢魚的新鮮度,結果表明該法與液相色譜法測得K 值的相關系數R2為0.89,表明熒光技術在水產品的快速無損檢測方面具有很大的潛力。


            4.拉曼技術

            目前已有將拉曼光譜技術結合化學計量學方法用于水果、蔬菜新鮮度的相關研究,而用于水產品新鮮度的表征和評價方面的研究較少,目前研究主要在蛋白質和脂肪等與水產品品質相關的指標方面。


            Velio?lu 等利用拉曼光譜對多品種的新鮮魚和復凍魚的脂肪進行了分析,發現凍融2次的魚拉曼譜圖與新鮮魚的拉曼譜圖存在差異,相比于新鮮魚,經過冷凍-解凍后的拉曼光譜強度均有所下降,利用主成分分析可以將新鮮魚和復凍魚很好的區分開來。

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖12 拉曼光譜提取魚的脂肪樣本


            (三)生物傳感器技術

            相比于仿生傳感器的整體交叉表征,生物傳感器技術具有選擇性好、專一性強的優點。該技術主要通過固定化的生物材料識別原件(酶、微生物、抗體等生物活性物質)與水產品腐敗過程中產生的特征物質響應,適當的換能器件(氧電極、氫電極、場效應管、光敏管等)將響應生成的生化信號轉換可定量的電或光信號,以實現對特定底物的專一、快速檢測。


            目前用于評價水產品新鮮度的生物傳感器主要有胺類傳感器、微生物傳感器和酶傳感器等。Chang等通過由胺氣體傳感器構成的電子鼻系統成功的檢測了鯖魚和帶魚中的揮發性胺氣,檢測時間由傳統的4小時縮減到1分鐘,利用該技術的測量結果與揮發性鹽基氮的檢測結果有很好的相關性;Pierini等基于棱面熱解石墨電極測定次黃嘌呤,黃嘌呤和尿酸,利用該方法測得次黃嘌呤,黃嘌呤和尿酸的回收率均在90%-110% 之間。


            生物傳感器技術專一性好,分析速度快,檢測方便,但也存在一些不足,如制備復雜,酶生物傳感器等成本較高,生物活性傳感器的貯存較難等。此外,目前也有一些多檢測手段聯用技術應用于水產品新鮮度的評價,如黃星奕等通過嗅覺可視化技術和近紅外光譜技術融合來評價海鱸魚的新鮮度,結果表明融合模型比兩個單一技術模型的預測性更準確,表明利用嗅覺可視化和近紅外光譜融合技術評價海鱸魚新鮮度是可行的。


            (四)蛋白組學分析技術

            水產品新鮮度表征和評價方法(二)——新型檢測方法

            圖13 基質輔助激光解吸附質譜技術


            蛋白質是魚類肌肉組織的主要組成成分之一,其降解、聚合和變性都會導致蛋白質功能的喪失,從而直接決定魚類肌肉品質,水產品肌肉中蛋白種類繁多、變化過程復雜,僅依靠傳統的分離方法無法將一些分子質量相近的蛋白分離,為了解水產品肌肉中更多且更詳細的蛋白信息,二維電泳-質譜聯用技術應用越來越廣泛,其實現了最多對2 000~3 000 種蛋白進行分離和分分析。


            趙巧靈等對冷藏0、3 d和6 d的金槍魚差異蛋白進行分析,利用二維電泳技術分別找到了1 140、975 種和1 143 種蛋白點,并最終通過質譜分析鑒定出15 種新鮮度相關的差異蛋白。Chiara等利用二維電泳技術找到了新鮮和凍融章魚之間180 種差異表達蛋白,通過進一步的質譜分析確定了凍融樣品中轉凝蛋白的降解與品質下降密切相關。Ethuin等利用二維電泳-質譜聯用技術,找到了一種能區分新鮮和凍融海鱸魚的蛋白質標記物——小清蛋白亞型,該蛋白可以作為區分新鮮和凍融海鱸魚的潛在標志物。


            隨著蛋白組學的發展,多肽體外標記技術在研究多個樣品之間差異蛋白方面具有突出優勢。其中iTRAQ和TMT技術是生物學領域應用廣泛的兩種蛋白質標記定量技術。


            iTRAQ標記試劑主要是通過與多肽氨基末端以及賴氨酸殘基伯氨基結合,實現對多肽的標記,可同時對最多8 組樣品進行定量分析。如Shi Jing等采用iTRAQ定量蛋白組學方法研究了泥蝦在凍藏過程中蛋白質組的變化,結果發現與新鮮對照組相比,兩個冷凍處理組(-20 ℃和-40 ℃)中共有226 種蛋白的表達量發生了變化,其中12 種蛋白質與泥蝦肌肉的顏色和質地密切相關。


            通過生物信息學分析,找到了各差異表達蛋白所參與的生化過程,為進一步解釋新鮮度變化機理提供了理論基礎。


            TMT蛋白定量技術的標記原理與iTRAQ相似,可同時比較2、6 組或最多10 組不同樣品中蛋白質的相對含量,如Zhang Xicai等[53]利用TMT技術研究了石斑魚在冷藏6d和12 d后的蛋白質變化,結果發現了64 種顯著差異表達蛋白,并利用生物信息學分析技術對差異蛋白進行功能分類,找到了與pH值、離心損失率、顏色(L*、a*、b*)和質地(硬度、咀嚼性和黏性)變化密切相關的蛋白質,闡明了石斑魚新鮮度變化機理。


            這兩種蛋白質標記定量技術克服了二維電泳無法分離過酸或過堿蛋白的缺點,還提高了樣品組間的平行性,在新鮮度機理研究方面發揮了重要作用。


            總結

            水產品新鮮度變化是一個復雜的、綜合性的生物化學過程,與物種、捕撈、運輸、包裝、溫度和貯存條件都有密不可分的關系。


            因此在判斷某種或多種水產品新鮮度時,可以綜合利用傳統和新興檢測方法。這樣不僅可以克服單種方法的缺陷和局限性,還可以豐富從樣本中提取的信息,以更好地理解在宏觀水平和分子水平上各因素對水產品新鮮度的影響,更加全面深入地對水產品新鮮度進行評價。


            參考資料

            [1]管彬彬, 陳彬, 程曉宏. 水產品新鮮度表征和評價方法研究綜述[J]. 2019, 28(3): 15-20.

            [2]馬聰聰, 張九凱, 盧征,等. 水產品新鮮度檢測方法研究進展[J]. 食品科學, 2020, 41(19): 334-339.

            (來源:水生動物健康評估 小破同學)

            水產品新鮮度傳統檢測方法的表征和評價方法_魚味美食http://www.fjhym.com/dwq/aritcle12578.html


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