很多火腿、肉腸都是在豬肉里“混搭”了雞肉，很多不良廠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)肉類作為輔原料，降低生產(chǎn)成本，但在宣傳、配料及包裝上并沒有明確標(biāo)示，成為肉制品食品安全的問題隱患。
本文采用法國Alpha MOS公司ASTREE電子舌，通過采集摻雜雞肉豬肉腸樣品的傳感器信息，對(duì)傳感器信息進(jìn)行數(shù)學(xué)模型處理，從而完成對(duì)豬肉腸摻雜雞肉進(jìn)行定性和定量分析評(píng)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(yàn)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)過前處理，待測液和清洗液交替進(jìn)行檢測，每個(gè)樣品重復(fù)測試3次。測量前電子舌檢測裝置經(jīng)過初始化、校準(zhǔn)、診斷的過程，以確保收集到的數(shù)據(jù)的穩(wěn)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(shù)據(jù)分析與處理時(shí)，采用第120秒所采集的穩(wěn)定數(shù)據(jù)作為輸出值進(jìn)行分析。
豬肉腸摻雜雞肉的識(shí)別與數(shù)據(jù)處理
豬肉腸摻雜雞肉的定性識(shí)別采用主成分分析、判別因子分析，定量識(shí)別通過采用偏最小二乘法建立數(shù)學(xué)模型來完成。
結(jié)果與討論
豬肉腸摻雜雞肉樣品的傳感器信號(hào)分析
電子舌檢測摻雜雞肉的豬肉腸樣品時(shí)，數(shù)據(jù)采集時(shí)間為120 s，樣品的傳感器信號(hào)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(yīng)信號(hào)在第20 s時(shí)就逐漸趨于平衡，并達(dá)到穩(wěn)態(tài)值，而后一直持續(xù)到終端。其他摻雜雞肉比例的豬肉樣品信號(hào)圖因篇幅原因未列出，它們信號(hào)穩(wěn)定值也基本在15 s前后就已經(jīng)達(dá)到，并保持平衡。
為了更直觀地將不同摻雜雞肉比例的豬肉腸樣品的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行對(duì)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(yīng)強(qiáng)度峰值平均分布在圓周上，并描點(diǎn)成一個(gè)雷達(dá)指紋圖譜，如圖3所示。其中，各樣品編號(hào)的摻雜雞肉比例為：1#.0%，2#.20%，3#.40%，4#.60%，5#.80%，6#.100%。
從雷達(dá)圖中可以直觀地看出，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品之間的傳感器信號(hào)存在著顯著的差異，說明不同傳感器對(duì)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(xiàn)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(fù)檢測的可靠性，對(duì)上述4根敏感傳感器的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差進(jìn)行分析計(jì)算，結(jié)果如圖4所示，可以看出4根敏感傳感器的RSD值都沒有超過5%，部分檢測樣品的RSD值甚至在1%以內(nèi)，表明這些樣品在敏感傳感器有良好的檢測重復(fù)性；相對(duì)來說，傳感器CA較其余3根的RSD要偏大。同時(shí)，隨著雞肉添加比例的增加，這4根敏感傳感器的RSD并未出現(xiàn)顯著性的變化。
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可見前2個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率分別為71.284%、27.699%，累計(jì)貢獻(xiàn)率98.983%，其余主成分貢獻(xiàn)率僅為1.017%，所以取前2個(gè)主成分對(duì)應(yīng)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(shù)據(jù)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在PCA圖中的不同區(qū)域，所有樣品相互之間能夠較好地區(qū)分，顯著性非常高。聚類區(qū)域分布也呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，隨著摻雜雞肉比例的增加，分布區(qū)域總體按圖中標(biāo)注虛線的方向發(fā)展，即朝PC1增加、PC2下降的方向發(fā)展，同時(shí)不同分布區(qū)域的距離并沒有因?yàn)閾诫s雞肉比例的增加而出現(xiàn)顯著的變化。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的判別函數(shù)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可見前2個(gè)判別因子的貢獻(xiàn)率分別為92.752%、7.141%，累計(jì)貢獻(xiàn)率99.893%。樣品在圖中的分布按照箭頭所示的方向呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。具體分析來看，隨著摻雜雞肉比例的增加，分布區(qū)域朝DF1先增加后降低、DF2螺旋上升的趨勢發(fā)展。結(jié)果表明，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的DFA分析聚類十分顯著。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的偏最小二乘回歸分析
為實(shí)現(xiàn)對(duì)豬肉腸摻雜不同雞肉比例的定量預(yù)測，實(shí)驗(yàn)采用偏最小二乘回歸法(PLS)，以傳感器響應(yīng)值為自變量，以摻入雞肉的比例為擬合目標(biāo)值進(jìn)行曲線擬合，擬合結(jié)果見圖7。從圖7可以看出，模型的預(yù)測值和實(shí)際值的決定系數(shù)R2為0.9938，說明該模型具有極顯著意義。分別以摻入雞肉為30%、50%和70% 3個(gè)驗(yàn)證樣品對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果見表1。結(jié)果表明，由PLS預(yù)測模型得到的預(yù)測值與實(shí)測值之間的相對(duì)誤差均控制在10%以內(nèi)，說明該模型具有一定的可行性。
結(jié)論
利用電子舌對(duì)摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過對(duì)獲得的傳感器信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和判別因子分析，結(jié)果表明采用PCA和DFA分析法均能對(duì)這些摻雜雞肉的豬肉腸樣品有效區(qū)分。在定量識(shí)別上，采用PLS法建立數(shù)學(xué)模型，模型的擬合效果良好，經(jīng)驗(yàn)證得到的預(yù)測值與實(shí)測值之間的相對(duì)誤差均控制在10%以內(nèi)，說明該模型具有一定的可行性。研究結(jié)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。
來源：感官科學(xué)與評(píng)定 轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來源。
參考文獻(xiàn)：[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(bào),2018,9(10):2339-2344.
提醒：文章僅供參考，如有不當(dāng)，歡迎留言指正和交流。且讀者不應(yīng)該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據(jù)文章內(nèi)容采取行動(dòng)，因此導(dǎo)致的損失，運(yùn)營方不負(fù)責(zé)。如文章涉及侵權(quán)或不愿我平臺(tái)發(fā)布，請(qǐng)聯(lián)系處理。
本文采用法國Alpha MOS公司ASTREE電子舌，通過采集摻雜雞肉豬肉腸樣品的傳感器信息，對(duì)傳感器信息進(jìn)行數(shù)學(xué)模型處理，從而完成對(duì)豬肉腸摻雜雞肉進(jìn)行定性和定量分析評(píng)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(yàn)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)過前處理，待測液和清洗液交替進(jìn)行檢測，每個(gè)樣品重復(fù)測試3次。測量前電子舌檢測裝置經(jīng)過初始化、校準(zhǔn)、診斷的過程，以確保收集到的數(shù)據(jù)的穩(wěn)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(shù)據(jù)分析與處理時(shí)，采用第120秒所采集的穩(wěn)定數(shù)據(jù)作為輸出值進(jìn)行分析。
豬肉腸摻雜雞肉的識(shí)別與數(shù)據(jù)處理
豬肉腸摻雜雞肉的定性識(shí)別采用主成分分析、判別因子分析，定量識(shí)別通過采用偏最小二乘法建立數(shù)學(xué)模型來完成。
結(jié)果與討論
豬肉腸摻雜雞肉樣品的傳感器信號(hào)分析
電子舌檢測摻雜雞肉的豬肉腸樣品時(shí)，數(shù)據(jù)采集時(shí)間為120 s，樣品的傳感器信號(hào)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(yīng)信號(hào)在第20 s時(shí)就逐漸趨于平衡，并達(dá)到穩(wěn)態(tài)值，而后一直持續(xù)到終端。其他摻雜雞肉比例的豬肉樣品信號(hào)圖因篇幅原因未列出，它們信號(hào)穩(wěn)定值也基本在15 s前后就已經(jīng)達(dá)到，并保持平衡。
從雷達(dá)圖中可以直觀地看出，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品之間的傳感器信號(hào)存在著顯著的差異，說明不同傳感器對(duì)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(xiàn)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可見前2個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率分別為71.284%、27.699%，累計(jì)貢獻(xiàn)率98.983%，其余主成分貢獻(xiàn)率僅為1.017%，所以取前2個(gè)主成分對(duì)應(yīng)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(shù)據(jù)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在PCA圖中的不同區(qū)域，所有樣品相互之間能夠較好地區(qū)分，顯著性非常高。聚類區(qū)域分布也呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，隨著摻雜雞肉比例的增加，分布區(qū)域總體按圖中標(biāo)注虛線的方向發(fā)展，即朝PC1增加、PC2下降的方向發(fā)展，同時(shí)不同分布區(qū)域的距離并沒有因?yàn)閾诫s雞肉比例的增加而出現(xiàn)顯著的變化。
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可見前2個(gè)判別因子的貢獻(xiàn)率分別為92.752%、7.141%，累計(jì)貢獻(xiàn)率99.893%。樣品在圖中的分布按照箭頭所示的方向呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。具體分析來看，隨著摻雜雞肉比例的增加，分布區(qū)域朝DF1先增加后降低、DF2螺旋上升的趨勢發(fā)展。結(jié)果表明，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的DFA分析聚類十分顯著。
為實(shí)現(xiàn)對(duì)豬肉腸摻雜不同雞肉比例的定量預(yù)測，實(shí)驗(yàn)采用偏最小二乘回歸法(PLS)，以傳感器響應(yīng)值為自變量，以摻入雞肉的比例為擬合目標(biāo)值進(jìn)行曲線擬合，擬合結(jié)果見圖7。從圖7可以看出，模型的預(yù)測值和實(shí)際值的決定系數(shù)R2為0.9938，說明該模型具有極顯著意義。分別以摻入雞肉為30%、50%和70% 3個(gè)驗(yàn)證樣品對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果見表1。結(jié)果表明，由PLS預(yù)測模型得到的預(yù)測值與實(shí)測值之間的相對(duì)誤差均控制在10%以內(nèi)，說明該模型具有一定的可行性。
利用電子舌對(duì)摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過對(duì)獲得的傳感器信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和判別因子分析，結(jié)果表明采用PCA和DFA分析法均能對(duì)這些摻雜雞肉的豬肉腸樣品有效區(qū)分。在定量識(shí)別上，采用PLS法建立數(shù)學(xué)模型，模型的擬合效果良好，經(jīng)驗(yàn)證得到的預(yù)測值與實(shí)測值之間的相對(duì)誤差均控制在10%以內(nèi)，說明該模型具有一定的可行性。研究結(jié)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。
來源：感官科學(xué)與評(píng)定 轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來源。
參考文獻(xiàn)：[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(bào),2018,9(10):2339-2344.
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