低温保藏猪肉有机生物大分子光谱成像规律与快速检测方法研究

发布时间：2020-05-16 04:27

【摘要】：冷藏和冷冻两种低温保藏方法是目前保藏新鲜猪肉的最常用方法。低温保藏猪肉中生物大分子的生物特性是决定猪肉品质的主要因素,主要表现为有机生物大分子的分解、氧化和变性等。为了保障产品品质,食品工业需要对低温保藏猪肉产品的品质和安全性进行监控。高光谱成像技术作为一种新兴的快速无损检测技术,为低温保藏猪肉制品品质的在线快速感知提供了解决途径。因此,对低温保藏猪肉有机生物大分子光谱成像规律与肉品高光谱信息提取、降维、建模方法等技术进行进一步的研究,有助于实现低温保藏猪肉质量与安全的快速精确在线监测。本文以新鲜背最长肌猪肉为原料,采用可见-近红外(400-1000 nm)和近红外(1000-2200 nm)高光谱分别对冷藏及冷冻猪肉中有机生物大分子的光谱变化特性及检测方法进行了研究。通过引入分段光谱角(SAM)算法、异二维相关光谱法(H2D-CS)及遗传-偏最小二乘(GA-PLS)算法挖掘待测指标与肉品光谱成像之间的关系,实现了猪肉在4 ~oC冷藏过程中蛋白分解和三磷酸腺苷(ATP)代谢程度、不同冷冻速率下肌原纤维蛋白的结构形变、冻藏过程中蛋白氧化和二级结构变化程度、脂肪氧化程度的快速检测,并结合广义二维相关光谱法(G2D-CS)对低温保藏猪肉的光谱变化规律进行了探究,以期为低温保藏猪肉品质的快速无损检测提供重要的科学依据,具体研究内容和结果如下:(1)基于可见-近红外高光谱技术冷鲜猪肉4 ~oC冷藏过程中蛋白分解和三磷酸腺苷(ATP)代谢程度的快速检测研究。以生物胺(BAI)值和K值作为猪肉蛋白分解和ATP代谢程度指标,采用连续投影算法(SPA)及回归系数法(RC)法选取特征波段,建立了BAI含量校正模型,其对BAI值的预测R_P~2达0.957,RMSEP为4.866 mg/kg。结合灰度共生矩阵(GLCM)纹理信息的K值融合模型其R_P~2达0.924,RMSEP为4.0%,与单独基于光谱和纹理信息的校正模型相比,其预测能力分别提高14.9%和21.6%。以BAI值作为扰动条件,进行G2D-CS分析得到7个与猪肉中血红蛋白及肌红蛋白色素及其氧化分解产物的吸收相关的自相关波段和1个与R-OH和H-OH基团的吸收相关的波段。以K值作为扰动条件得到的特征波段与BAI值大部分相同,表明冷藏过程中随着BAI及K值的增大其所引起的猪肉中的化学变化趋势大部分相同。(2)基于近红外高光谱的不同冷冻速率下猪肉肌原纤维蛋白的结构形变程度快速预测研究。以Ca~(2+)-ATP酶活性(Ca~(2+)-ATPase)和表面疏水性(S_0ANS)作为表征冷冻状态下猪肉蛋白结构形变程度指标,通过分段SAM算法对冷冻状态下采集得到的冷冻猪肉近红外高光谱图像进行光谱信息提取,建立的PLSR回归模型对S_0ANS的预测R_P~2达0.896,RMSEP为1.549,对Ca~(2+)-ATPase的预测R_P~2达0.879,RMSEP为0.015μmol Pi/mg protein/min。在不同冷冻速率下,随着表面疏水性增大,N-H键最早发生变化,其次是C-H键,最后是O-H键。(3)基于近红外高光谱对猪肉冻藏期间蛋白氧化和二级结构变化程度进行了检测研究。分别以羰基和α-螺旋含量作为蛋白氧化和二级结构变化程度评价指标,采用H2D-CS对近红外光谱中羰基和α-螺旋含量相关特征波段进行选取与回归分析。结果表明,基于H2D-CS法选择的特征波段,其对羰基的预测R~2_P达0.896,RMSEP为0.177nmol/mg;对α-螺旋含量的预测R_P~2达0.832,RMSEP为1.824%。较广泛使用的SPA及RC法,H2D-CS法选择的特征波段的预测准确率提高。随着羰基含量的增大,C=O键首先发生变化,其次是N-H键,最后是C-H键。随着蛋白α-螺旋含量降低,N-H键在C-H和O-H键之前发生变化,归属为羰基化合物中的C-H键在归属为脂肪族和芳香族化合物的C-H键之前发生变化,分子内的O-H键在归属为羰基化合物中的C-H键之后和归属为脂肪族和芳香族化合物的C-H键之前发生变化。(4)基于近红外高光谱猪肉冻藏期间脂肪氧化程度预测研究。以硫代巴比妥酸值(TBARS)作为脂肪氧化程度评价指标。冷冻猪肉的原始近红外光谱对猪肉冷冻贮藏期间的脂肪氧化程度(TBARS值)的预测R~2_P达0.932,RMSEP为0.035,但经MSC预处理后,近红外光谱对TBARS值的预测能力明显降低。基于MSC校正系数(α和β)建立的校正模型,对TBARS值具有几乎与全波段相同的预测效果,表明猪肉冻藏期间其TBARS值与冷冻猪肉中冰晶的大小和分布存在很大相关性。在冻藏过程中,随着TBARS值增大,C=O键在C-H键之前发生变化。(5)基于可见-近红外高光谱系统的腌制和煮制猪肉原料蛋白分解程度的快速追溯方法研究。以挥发性盐基氮(TVB-N)作为评价指标,采用GA-PLS算法对蛋白分解程度特征波段进行提取,并进行回归分析(腌制肉:R_P~2=0.882,RMSEP=2.231 mg/100g;煮制肉:R_P~2=0.853,RMSEP=2.428 mg/100g)。具有不同蛋白分解程度的猪肉原料经腌制处理后,各相关波段吸收值的变化顺序从先到后依次是:624 nm-469 nm-541 nm-581 nm,与新鲜肉可见-近红外光谱蛋白分解程度相关波段的变化顺序基本相同。但经煮制后,与新鲜肉位置相同的自相关峰减少,并且位置发生了较大移动。
【图文】：

图 1-1 高光谱图像示意图Fig. 1-1 Schematic diagram of hyperspectral image其中（x, y）代表两维的空间信息，λ代表一维的光谱信息。从每一个波长看谱图像是一幅幅二维的图像。而从每一个像素点看过去，便是一条条光谱曲线谱成像技术对食品品质进行检测的原理是具有不同化学组成和物理特性的食红外光的吸收情况也不相同，从而可以通过分析光谱的波形及强度信息实现食定性或定量检测，，并根据高光谱图像提供的波谱空间分布信息，实现食品品质视化，进而实现食品的在线品质检测。2 光谱特征提取及化学计量学分析在得到样品的高光谱图像后，可以采用高光谱图像处理软件 ENVI 或 Matlab 对像进行处理，选取感兴趣区域，并对感兴趣区域的特征光谱信息进行提取，然学计量学分析，以对样品中某些组分的含量或是物质的品质属性的值进行预量学分析的步骤主要包括光谱预处理、特征波段选择及校正模型建立等。

中红外光谱和圆二色光谱技术对近红外光谱中羰基和 α-螺旋含量相取，并对其光谱变化规律及其对应的分子变化机理进行了研究。）基于近红外高光谱猪肉冻藏期间脂肪氧化程度预测研究。以硫代巴S）作为脂肪氧化程度评价指标。对冰晶的形成和生长对冷冻猪肉近红在 TBARS 值预测方面的作用进行了研究。）研究利用可见-近红外高光谱系统追溯腌制和煮制猪肉原料蛋白分解挥发性盐基氮（TVB-N）作为评价指标，并引入 GA-PLS 算法对蛋白进行提取，对采用高光谱系统对开发可同时实现不同种类加工肉制品度追溯的多光谱系统的可行性进行了研究。并以原料肉蛋白分解程度具有不同蛋白分解程度冷鲜肉经加工后其可见-近红外光谱的变化规术路线
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TS251.51;O657.3

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本文编号：2666173