针对鳊鱼新鲜度的气敏传感器筛选与阵列构建

黄星奕，顾菲菲

( 江苏大学食品与生物工程学院，江苏镇江212013)

鱼肉不仅味道鲜美，且营养价值极高。其蛋白质含量为猪肉的两倍，属于优质蛋白，人体吸收率高。然而由于富含高蛋白，鱼肉又是极易腐败的一种物质，误食会引发中毒甚至死亡，严重危害消费者健康。因此，寻求快速、准确、客观的鱼新鲜度检测方法十分必要。目前鱼的新鲜度检测方法主要有感官评定、理化指标、微生物法和现代仪器技术［1］。感官评价法由专门的测评人员根据鱼的体表色泽、组织形态、组织弹性及散发的气味等来评价鱼的新鲜度［2］，它能快速获得鱼的新鲜度信息，但易受测评人员身体及心理的影响，结果缺乏客观性［3］。实验室常用的化学方法和微生物法有三甲胺(TMA)［4］、挥发性盐基氮(TVBN)、细菌总数［1］等，这些方法结果准确，但操作耗时耗力，不能达到快速的要求。对于微生物检测方法而言，需要提高灵敏度和特异性［5］。现代仪器法包括气相色谱-质谱联用(GC-MS)［6］、电子鼻［7-10］等。GC-MS 结果精确，能获得气味成分信息，但操作时间长，设备昂贵;电子鼻可准确快速获取样本气味的整体信息，操作简单，成本低。目前已经商业化的电子鼻被广泛应用于各种农产品、食品气味的检测中，但其传感器针对性不强，因而在鱼新鲜度检测中没有显著优势。基于上述情况，本课题专门针对鱼类检测的需要，开展气敏传感器筛选及传感器阵列构建的研究。以期在此传感器阵列基础上自主研发出响应快、精度高，专用于鱼新鲜度评价的电子鼻系统。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

实验用鳊鱼样本(parabramis pekinensis) 为分两个批次购自当地水产市场的鲜活鳊鱼，大小相近，重量为(400 ±50)g，于冰箱内恒温4℃贮藏。

手动顶空固相微萃取(SPME) 进样器美国Supelco 公司;50/30μm 羧乙基-聚二乙烯基苯DVB/CAR/PDMS 萃取纤维头、PDMS/DVB 聚二甲基硅氧烷/二乙烯苯萃取头美国Supelco 公司;Agilent 6890-5973 气质联用仪 美国Agilent 公司;PC-420磁力恒温搅拌器 美国Corning 公司;气敏传感器日本Figaro 公司。

1.2 实验方法

1.2.1 GC-MS 样本准备 称取鳊鱼肉4g，用组织匀浆机匀浆后放入15mL 萃取瓶中。将2cm-50/30μm CAR/PDMS/DVB 萃取头插入到样本瓶的顶空部分，推出纤维头，于60℃吸附40min，置于气相色谱仪进样口250℃解吸5min，用于GC-MS 分析检测。

电子鼻样本:将整条鱼放入样本室用于电子鼻无损检测。每天测量8 个样本，连续检测4d。

1.2.2 实验条件 色谱条件:DB WAX 弹性毛细管柱60m×0.25mm ×0.25μm;程序升温:柱初温40℃保持4min，以5℃/min 的速率升温至90℃，再以10℃/min的速率升温至230℃，保持10min。进样口温度为250℃，载气为氦气，以0.8mL/min 的恒定流速流动，不分流进样，接口温度为250℃。

质谱条件:电离方式为电子轰击模式(EI)，电离电压70eV，离子源温度200℃，扫描质量范围33～450amu。

电子鼻检测条件:集气时间4min，检测时间3min，恒温20℃。

1.2.3 数据处理 GC-MS 数据:采用HP 化学工作站软件对照NIST 库进行数据分析，成分由库谱鉴定，并结合挥发性气体成分的保留时间、正反匹配度指数和可能性来进行定性研究。本研究显示的是正反匹配指数大于800(最大值1000)且可能性高于70%以上的鉴定结果。采用面积归一化法相对定量。

电子鼻数据:提取12 个传感器的响应平衡值，对特征提取后的数据进行主成分分析和判别分析。

2 检测与分析

2.1 GC-MS 检测与分析

样本在冰箱内4℃恒温贮藏12d，每天的检测分析结果如表1。共检测出47 种物质，主要为醇类(15种)、醛酮类(10 种)、醚(2 种)、酯(1 种)、烃类(3种)、苯(4 种)、酚(1 种)、酸类(3 种)物质，后期还检测出了含硫物质各2 种，含氮物质及其他物质5 种。

从表1 可看出，鳊鱼样本从新鲜到腐败，整个贮藏过程中，全程都出现的物质有:C4～C9 醇类(1-己醇、1-壬醇、1-戊醇(后期减少)、1-辛醇、3-甲基-1-丁醇)、己醛、壬醛、1-辛烯、十七烷、甲氧基-苯基-肟、萘。中期出现的物质有:1-丁醇、棕榈醛、冠醚、1，2，3，4-四甲基苯。后期出现的物质有:1-丙醇、乙醇、庚醇、苯乙醇、丙酮、3，5，5-三甲基-2 -己烯、含S 物质、含N 物质。

分析样本从新鲜到腐败过程中始终存在的十几种物质，大致分为C5～C9 醇、醛、酮、烃类以及其他物质。其中己醛、1-辛醇是鱼肉特有的鱼腥味成分［11］;壬醛具有蚝味，壬醛的产生可能是由于脂肪的氧化作用［12］;鱼体中萘的存在是由于环境污染而产生的污染物，对鱼品质有较大的影响［12］。甲氧基-苯基-肟在沈丽［11］的研究结果中也有出现，说明不是偶然。1-己醇、3-辛酮也是鱼的挥发性物质中必然出现的成分［11］。

分析后期出现的物质可看出，含氮(三甲胺)、含硫物质含量明显升高。含氮物质的产生是由于在微生物的分解代谢中，氨基酸经脱羧作用产生胺，三甲胺(TMA)是鱼腐败中产生的典型胺［13］。含硫化合物是烤肉制品中重要的呈香物质，来源于氨基酸和还原糖之间的Maillard 反应、氨基酸及硫胺素的热解反应。其含量虽不高，但香气阈值低，对鱼肉香味的产生有重要影响［6］。

2.2 传感器筛选与阵列构建

气敏传感器是电子鼻系统的心脏，传感器选取的恰当与否将直接影响到样本检测结果的好坏。目前市场上常用的传感器类型有:金属氧化物型(MOS)、导电聚合物型(CP)、石英晶体微平衡型(QCM)、声表面波型(SAW)等［14］。MOS 型因其价格便宜、适用范围广、技术成熟，是应用最多的一种传感器。

本研究选用Figaro 公司的TGS 系列传感器。TGS 气敏传感器的敏感材料为金属氧化物，典型材料是氧化锡(SnO2)。其反应原理是:传感器自带的加热电路将SnO2晶体在空气中加热到一定温度，此时空气中的氧气以负价形态(O-)吸附在SnO2晶粒表面。在SnO2颗粒的晶界处，由于氧气吸附电子，使得正电荷充斥在空间电荷层，形成高的表面电势，阻碍载流子自由运动，从而形成电阻。当还原性气体如CO 通过传感器时，与晶粒表面的O-发生反应，O-量减少，相应地，正电荷量减少。此时晶界处表面电势降低，载流子自由运动，电阻减小。反应过程主要反应式见式(1)、式(2)。

表1 的分析结果显示，鳊鱼样本在贮藏过程中从新鲜到腐败的主要挥发性物质为醇、醛酮类、烃、苯、酸，还有少许的卤素物质。在贮藏后期还有含氮含硫物质生成。据此，选取针对性的传感器组成阵列，型号为 TGS825 (硫化氢)、TGS832 (卤烃)、TGS831(卤烃)、TGS822(有机溶剂)、TGS813(烃类)、TGS816(烃类)、TGS880(乙醇)、TGS826(氨)、TGS2610(烃类)、TGS2611(甲烷)、TGS2600(室内污染物，CO2)、TGS2620(有机溶剂，乙醇)。在对针对鱼气味的传感器的筛选中，并没有专门用于检测羰基类化合物的传感器，但传感器的广谱响应特性可以很好地弥补这一不足。

表1 鳊鱼样本贮藏过程中挥发性物质SPME-GC-MS 分析结果Table 1 SPME-GC-MS analysis results of parabramis pekinensis as the storing time prolonging

续表

12 个传感器对样本的响应曲线如图1。响应过程中，传感器的响应值先缓慢增长，后快速上升，最后又趋于平缓，直至平衡。由于1#、2#的响应值很大，而10#、11#传感器的响应值很小，在图中表现出来的就是10#、11#的响应曲线几乎水平，但其变化是确实存在的(以10#传感器为例，响应变化值/初始值=38%)。以8#传感器TGS826 为例，传感器对样本在不同贮藏期的响应情况差异明显，见图2。

图1 传感器对样本的响应情况Fig.1 Sensors responses of one sample

12 个传感器对同一样本不同贮藏期的响应情况如图3。从图3 可看出，12 个传感器对不同天数的鱼样本响应值均不同，11#传感器TGS2600(苯类)响应值虽小，但变化明显。除1#传感器TGS825(含硫物质)响应值稳定上升外，其余传感器并没有规律的变化，这是由于鱼样本在贮藏过程中有的物质含量增加(如含氮含硫物质)而有的物质含量减少(如1-戊醇)，因而传感器不一定出现规律的上升趋势。但是综合12 个传感器的响应信号，是可以对不同贮藏期的鱼样本进行区分的。

2.3 电子鼻检测鳊鱼新鲜度

图2 样本在不同贮藏期的响应情况Fig.2 Sensor responses of one sample stored at different time

图3 同一样本不同天数的传感器响应情况Fig.3 Sensors response values of one sample stored at different time

为了进一步验证所筛选的传感器检测鱼新鲜度的可行性，采用基于所筛选的传感器阵列研发的电子鼻系统对4℃恒温贮藏的鳊鱼样本进行检测。按贮藏天数4d 将鳊鱼样本分为四个新鲜度等级(每天为一个新鲜度等级)，对传感器采集的数据进行主成分分析(PCA)和Fisher 判别分析(FDA)。

PCA 是对原有多变量信息进行线性变换，在尽可能多地保持原有信息的前提下，建立尽可能少的新变量的一种多元统计分析方法。采用PCA 对传感器采集的数据进行降维处理，结果如图4。前三个主成分贡献率为95.6%，因此采用这三个主成分表征所有变量信息。从图4 可看出，不同新鲜度等级的鳊鱼样本区别明显。

FDA 是通过投影，将多维空间降到一维空间，从而实现对未知类别的样本进行分类的一种分类方法。对鳊鱼样本进行FDA 分析。在每个贮藏期取3/4 样本作为训练集建立判别式，根据所建立的判别式和距离分析对剩余样本进行预测。识别结果见表2。样本预测时，第2d 的第一个样本被误判到第1d。训练集和预测集的识别率分别为100%和87.5%。

图4 鳊鱼主成分分析结果Fig.4 PCA result of samples

表2 FDA 训练集、预测集识别率Table 2 Recognition rate of training set and predicting set

3 结论

本研究针对鱼新鲜度的评价开展专用传感器的筛选及传感器阵列的构建工作。采用GC-MS 对不同贮藏期的鱼的挥发性物质进行检测与分析，根据检测与分析的结果对传感器进行筛选，从而构建了一组针对鱼新鲜度的传感器阵列。采用基于该阵列的电子鼻系统检测不同贮藏期的鳊鱼样本。FDA 训练集和预测集的识别率分别达100%和87.5%。说明该传感器的筛选方法是切实可行的，据此所构建的传感器阵列与电子鼻系统能够快速、准确、客观地用于鱼新鲜度的判别。

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