很多火腿、肉腸都是在豬肉里“混搭”了雞肉，很多不良廠(chǎng)商以改善口感等配方工藝的需要，大量使用除豬肉外的其他廉價(jià)肉類(lèi)作為輔原料，降低生產(chǎn)成本，但在宣傳、配料及包裝上并沒(méi)有明確標示，成為肉制品食品安全的問(wèn)題隱患。
本文采用法國Alpha MOS公司ASTREE電子舌，通過(guò)采集摻雜雞肉豬肉腸樣品的傳感器信息，對傳感器信息進(jìn)行數學(xué)模型處理，從而完成對豬肉腸摻雜雞肉進(jìn)行定性和定量分析評價(jià)，探索電子舌在摻雜不同動(dòng)物源性肉制品安全檢測的可能性。
材料與方法
材料與試劑
自制豬肉腸、豬肉腸參雜雞肉，雞肉按照一定比例(0、20%、40%、60%、80%、100%)和新鮮豬肉(肥瘦比2:8混合)。
實(shí)驗儀器
α-Astree型電子舌：法國Alpha MOS公司。
豬肉腸樣品的檢測
樣品經(jīng)過(guò)前處理，待測液和清洗液交替進(jìn)行檢測，每個(gè)樣品重復測試3次。測量前電子舌檢測裝置經(jīng)過(guò)初始化、校準、診斷的過(guò)程，以確保收集到的數據的穩定性和可靠性。檢測每一個(gè)樣品時(shí)傳感器共采集120 s，在進(jìn)行數據分析與處理時(shí)，采用第120秒所采集的穩定數據作為輸出值進(jìn)行分析。
豬肉腸摻雜雞肉的識別與數據處理
豬肉腸摻雜雞肉的定性識別采用主成分分析、判別因子分析，定量識別通過(guò)采用偏最小二乘法建立數學(xué)模型來(lái)完成。
結果與討論
豬肉腸摻雜雞肉樣品的傳感器信號分析
電子舌檢測摻雜雞肉的豬肉腸樣品時(shí)，數據采集時(shí)間為120 s，樣品的傳感器信號圖如圖1(摻雜雞肉含量為20%)，圖2(摻雜雞肉含量為80%)所示。從圖1、圖2可以看出，電子舌的7根傳感器響應信號在第20 s時(shí)就逐漸趨于平衡，并達到穩態(tài)值，而后一直持續到終端。其他摻雜雞肉比例的豬肉樣品信號圖因篇幅原因未列出，它們信號穩定值也基本在15 s前后就已經(jīng)達到，并保持平衡。
為了更直觀(guān)地將不同摻雜雞肉比例的豬肉腸樣品的信號強度進(jìn)行對比分析，利用Astree軟件將摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品在7根不同傳感器下的響應強度峰值平均分布在圓周上，并描點(diǎn)成一個(gè)雷達指紋圖譜，如圖3所示。其中，各樣品編號的摻雜雞肉比例為：1#.0%，2#.20%，3#.40%，4#.60%，5#.80%，6#.100%。
從雷達圖中可以直觀(guān)地看出，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品之間的傳感器信號存在著(zhù)顯著(zhù)的差異，說(shuō)明不同傳感器對不同雞肉比例樣品的敏感程度不同。同時(shí)，也可以初步判斷各樣品之間的差異主要表現在ZZ、JB、CA、BB這4根傳感器上，因此這4根傳感器可以作為摻雜雞肉的豬肉腸樣品的特征傳感器。
此外，為了考察每根敏感傳感器重復檢測的可靠性，對上述4根敏感傳感器的相對標準偏差進(jìn)行分析計算，結果如圖4所示，可以看出4根敏感傳感器的RSD值都沒(méi)有超過(guò)5%，部分檢測樣品的RSD值甚至在1%以?xún)龋砻鬟@些樣品在敏感傳感器有良好的檢測重復性；相對來(lái)說(shuō)，傳感器CA較其余3根的RSD要偏大。同時(shí)，隨著(zhù)雞肉添加比例的增加，這4根敏感傳感器的RSD并未出現顯著(zhù)性的變化。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的主成分分析
圖5為摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的主成分分析二維圖。從圖5可見(jiàn)前2個(gè)主成分的貢獻率分別為71.284%、27.699%，累計貢獻率98.983%，其余主成分貢獻率僅為1.017%，所以取前2個(gè)主成分對應的特征向量所決定的兩維子空間就能夠完全反映樣品的整體數據信息。同時(shí)，從圖5還可以看出，摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品分別聚類(lèi)在PCA圖中的不同區域，所有樣品相互之間能夠較好地區分，顯著(zhù)性非常高。聚類(lèi)區域分布也呈現出一定的規律性，隨著(zhù)摻雜雞肉比例的增加，分布區域總體按圖中標注虛線(xiàn)的方向發(fā)展，即朝PC1增加、PC2下降的方向發(fā)展，同時(shí)不同分布區域的距離并沒(méi)有因為摻雜雞肉比例的增加而出現顯著(zhù)的變化。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的判別函數分析
圖6為摻雜不同雞肉比例的香腸樣品判別因子分析圖。從圖6可見(jiàn)前2個(gè)判別因子的貢獻率分別為92.752%、7.141%，累計貢獻率99.893%。樣品在圖中的分布按照箭頭所示的方向呈現一定的規律性。具體分析來(lái)看，隨著(zhù)摻雜雞肉比例的增加，分布區域朝DF1先增加后降低、DF2螺旋上升的趨勢發(fā)展。結果表明，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的DFA分析聚類(lèi)十分顯著(zhù)。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的偏最小二乘回歸分析
為實(shí)現對豬肉腸摻雜不同雞肉比例的定量預測，實(shí)驗采用偏最小二乘回歸法(PLS)，以傳感器響應值為自變量，以摻入雞肉的比例為擬合目標值進(jìn)行曲線(xiàn)擬合，擬合結果見(jiàn)圖7。從圖7可以看出，模型的預測值和實(shí)際值的決定系數R2為0.9938，說(shuō)明該模型具有極顯著(zhù)意義。分別以摻入雞肉為30%、50%和70% 3個(gè)驗證樣品對模型進(jìn)行驗證，驗證結果見(jiàn)表1。結果表明，由PLS預測模型得到的預測值與實(shí)測值之間的相對誤差均控制在10%以?xún)龋f(shuō)明該模型具有一定的可行性。
結論
利用電子舌對摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品進(jìn)行評價(jià)，通過(guò)對獲得的傳感器信號數據進(jìn)行主成分分析和判別因子分析，結果表明采用PCA和DFA分析法均能對這些摻雜雞肉的豬肉腸樣品有效區分。在定量識別上，采用PLS法建立數學(xué)模型，模型的擬合效果良好，經(jīng)驗證得到的預測值與實(shí)測值之間的相對誤差均控制在10%以?xún)龋f(shuō)明該模型具有一定的可行性。研究結果為電子舌在肉制品摻假的安全快速檢測提供新的參考途徑。
來(lái)源：感官科學(xué)與評定 轉載請注明來(lái)源。
參考文獻：[1]劉雅婧,袁建,鞠興榮,邢常瑞,何榮,陳尚兵.電子舌快速檢測食用植物油摻偽[J].食品安全質(zhì)量檢測學(xué)報,2018,9(10):2339-2344.
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專(zhuān)業(yè)建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動(dòng)，因此導致的損失，運營(yíng)方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
本文采用法國Alpha MOS公司ASTREE電子舌，通過(guò)采集摻雜雞肉豬肉腸樣品的傳感器信息，對傳感器信息進(jìn)行數學(xué)模型處理，從而完成對豬肉腸摻雜雞肉進(jìn)行定性和定量分析評價(jià)，探索電子舌在摻雜不同動(dòng)物源性肉制品安全檢測的可能性。
材料與方法
材料與試劑
自制豬肉腸、豬肉腸參雜雞肉，雞肉按照一定比例(0、20%、40%、60%、80%、100%)和新鮮豬肉(肥瘦比2:8混合)。
實(shí)驗儀器
α-Astree型電子舌：法國Alpha MOS公司。
豬肉腸樣品的檢測
樣品經(jīng)過(guò)前處理，待測液和清洗液交替進(jìn)行檢測，每個(gè)樣品重復測試3次。測量前電子舌檢測裝置經(jīng)過(guò)初始化、校準、診斷的過(guò)程，以確保收集到的數據的穩定性和可靠性。檢測每一個(gè)樣品時(shí)傳感器共采集120 s，在進(jìn)行數據分析與處理時(shí)，采用第120秒所采集的穩定數據作為輸出值進(jìn)行分析。
豬肉腸摻雜雞肉的識別與數據處理
豬肉腸摻雜雞肉的定性識別采用主成分分析、判別因子分析，定量識別通過(guò)采用偏最小二乘法建立數學(xué)模型來(lái)完成。
結果與討論
豬肉腸摻雜雞肉樣品的傳感器信號分析
電子舌檢測摻雜雞肉的豬肉腸樣品時(shí)，數據采集時(shí)間為120 s，樣品的傳感器信號圖如圖1(摻雜雞肉含量為20%)，圖2(摻雜雞肉含量為80%)所示。從圖1、圖2可以看出，電子舌的7根傳感器響應信號在第20 s時(shí)就逐漸趨于平衡，并達到穩態(tài)值，而后一直持續到終端。其他摻雜雞肉比例的豬肉樣品信號圖因篇幅原因未列出，它們信號穩定值也基本在15 s前后就已經(jīng)達到，并保持平衡。
從雷達圖中可以直觀(guān)地看出，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品之間的傳感器信號存在著(zhù)顯著(zhù)的差異，說(shuō)明不同傳感器對不同雞肉比例樣品的敏感程度不同。同時(shí)，也可以初步判斷各樣品之間的差異主要表現在ZZ、JB、CA、BB這4根傳感器上，因此這4根傳感器可以作為摻雜雞肉的豬肉腸樣品的特征傳感器。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的主成分分析
圖5為摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的主成分分析二維圖。從圖5可見(jiàn)前2個(gè)主成分的貢獻率分別為71.284%、27.699%，累計貢獻率98.983%，其余主成分貢獻率僅為1.017%，所以取前2個(gè)主成分對應的特征向量所決定的兩維子空間就能夠完全反映樣品的整體數據信息。同時(shí)，從圖5還可以看出，摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品分別聚類(lèi)在PCA圖中的不同區域，所有樣品相互之間能夠較好地區分，顯著(zhù)性非常高。聚類(lèi)區域分布也呈現出一定的規律性，隨著(zhù)摻雜雞肉比例的增加，分布區域總體按圖中標注虛線(xiàn)的方向發(fā)展，即朝PC1增加、PC2下降的方向發(fā)展，同時(shí)不同分布區域的距離并沒(méi)有因為摻雜雞肉比例的增加而出現顯著(zhù)的變化。
圖6為摻雜不同雞肉比例的香腸樣品判別因子分析圖。從圖6可見(jiàn)前2個(gè)判別因子的貢獻率分別為92.752%、7.141%，累計貢獻率99.893%。樣品在圖中的分布按照箭頭所示的方向呈現一定的規律性。具體分析來(lái)看，隨著(zhù)摻雜雞肉比例的增加，分布區域朝DF1先增加后降低、DF2螺旋上升的趨勢發(fā)展。結果表明，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的DFA分析聚類(lèi)十分顯著(zhù)。
為實(shí)現對豬肉腸摻雜不同雞肉比例的定量預測，實(shí)驗采用偏最小二乘回歸法(PLS)，以傳感器響應值為自變量，以摻入雞肉的比例為擬合目標值進(jìn)行曲線(xiàn)擬合，擬合結果見(jiàn)圖7。從圖7可以看出，模型的預測值和實(shí)際值的決定系數R2為0.9938，說(shuō)明該模型具有極顯著(zhù)意義。分別以摻入雞肉為30%、50%和70% 3個(gè)驗證樣品對模型進(jìn)行驗證，驗證結果見(jiàn)表1。結果表明，由PLS預測模型得到的預測值與實(shí)測值之間的相對誤差均控制在10%以?xún)龋f(shuō)明該模型具有一定的可行性。
利用電子舌對摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品進(jìn)行評價(jià)，通過(guò)對獲得的傳感器信號數據進(jìn)行主成分分析和判別因子分析，結果表明采用PCA和DFA分析法均能對這些摻雜雞肉的豬肉腸樣品有效區分。在定量識別上，采用PLS法建立數學(xué)模型，模型的擬合效果良好，經(jīng)驗證得到的預測值與實(shí)測值之間的相對誤差均控制在10%以?xún)龋f(shuō)明該模型具有一定的可行性。研究結果為電子舌在肉制品摻假的安全快速檢測提供新的參考途徑。
來(lái)源：感官科學(xué)與評定 轉載請注明來(lái)源。
參考文獻：[1]劉雅婧,袁建,鞠興榮,邢常瑞,何榮,陳尚兵.電子舌快速檢測食用植物油摻偽[J].食品安全質(zhì)量檢測學(xué)報,2018,9(10):2339-2344.
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專(zhuān)業(yè)建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動(dòng)，因此導致的損失，運營(yíng)方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
