贮藏过程中低铝海蜇产品品质变化及货架期模型预测

袁颖，王慧森，刘璇，杨美竹，李颖畅*，陶国锋，石雪，励建荣*

(1.渤海大学 食品科学与工程学院，生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地方联合工程研究中心，辽宁 锦州 121013；2.营口辰光水产有限公司，辽宁 营口 115000)

海蜇中含有大量的胶原蛋白、矿物质、维生素及糖胺聚糖等物质[1]，脂肪和胆固醇的含量极少，热量很低，是一种纯天然的健康食品[2]，且海蜇具有一定的药用价值，对治疗高血压、慢性支气管炎等疾病效果显著[3]。目前市面上的海蜇产品种类丰富，有即食海蜇、半干海蜇、海蜇粉、海蜇水晶冻、海蜇口服液等产品[4]，海蜇性腺由于其氨基酸及脂肪酸含量丰富，通过酶解工艺被加工成新型海蜇调味品，使海蜇得到了充分利用[5]。食品的货架期作为衡量食品安全的一个重要指标[6]，不仅与产品自身的品质有关，还容易受到许多理化及生物因素的影响。食品的菌落总数、pH值、TVB-N、TBA等指标的变化都可以体现出食品的新鲜程度[7]，从而预测食品的货架期。孙灵霞等[8]发现食品中的菌落总数与贮藏温度呈正相关的趋势，吴雪丽等[9]在探究扇贝贮藏货架期模型中，通过TVB-N、菌落总数与K值等指标的测定，推测出了扇贝货架期，验证了阿伦尼乌斯方程模型的可行性。本文研发了一种低铝海蜇产品，并通过不同温度(25，37，45 ℃)下海蜇产品的pH值、菌落总数、TVB-N、挥发性气味、质构、汁液流失率以及感官评分等指标说明贮藏过程中低铝海蜇产品品质变化。利用不同温度(25，37，45 ℃)下所得数据建立阿伦尼乌斯方程模型，采用外推法计算出产品在较低温度(15 ℃)下的货架期，以期为低铝海蜇产品货架期的预测提供理论指导，从而保障海蜇产品的食用安全。

1 材料与方法

1.1 实验材料与试剂

盐渍海蜇皮：锦州市林西路水产市场；硼酸、盐酸、碳酸钾：分析纯，北京百灵威科技有限公司；阿拉伯胶：医药级，北京泰泽嘉业科技发展有限公司；甘油：分析纯，武汉百腾瑞达生物科技有限公司；葡萄糖、无水乙醇、磷酸二氢钾、氯化钠：分析纯，宝如亿(北京)生物技术有限公司；海藻糖、乳酸钙：食品级，德州汇洋生物科技有限公司；ε-聚赖氨酸盐酸盐：食品级，浙江新银象生物工程有限公司；琼脂、胰蛋白胨、酵母浸膏：生化试剂，北京百灵威科技有限公司。

1.2 实验仪器与设备

PHSJ-3F实验室pH计 上海仪电科学仪器股份有限公司；SW-CJ-2FD洁净工作台 苏净集团苏州安泰空气技术有限公司；PEN3便携式电子鼻 德国Airsense公司；KQ5200E超声波清洗器 昆山市超声仪器有限公司；LRH-150生化培养箱 上海一恒科学仪器有限公司；LDZX-50FBS立式压力蒸汽灭菌器 上海申安医疗器械厂；CR-400色彩色差计 柯尼卡美能达(中国)投资有限公司；FSH-2A均质机 常州越新仪器制造有限公司；TA.XT Plus质构仪 英国Stable Micro Systems公司。

1.3 方法

1.3.1 样品处理

将盐渍海蜇皮用自来水反复冲洗后，用超纯水冲洗，用滤纸擦去海蜇皮表面水分，切成10 cm3的方块，然后用0.5%的弱酸性电解水-乳酸钙复合脱铝液浸泡3 h，铝含量为(276.42±8.91) mg/kg。

1.3.2 低铝海蜇产品的加工工艺

清洗→脱铝→再清洗→沥水→切丝(0.4 cm×5 cm×5 cm)→30 ℃水中热烫30 s→沥水→保鲜液浸泡→沥水→装袋(150 g/袋)→真空封口。

调料包的制备：分别将5 g食盐、5 g白糖、5 g辣椒油、5 g麻油、5 g陈醋放入调料包中真空包装。

1.3.3 试样贮藏及指标测定条件

将真空封口后的低铝海蜇产品(150 g/袋)分别放置于25，37，45 ℃的温度下。25 ℃条件下，每隔5 d对各项指标进行测定；37 ℃条件下，每隔3 d对各项指标进行测定；45 ℃条件下，每隔1 d对各项指标进行测定。

1.3.4 菌落总数的测定

低铝海蜇产品中菌落总数的测定方法参考GB 4789.2-2016《食品安全国家标准 食品微生物学检验菌落总数测定》[10]的方法。

1.3.5 TVB-N的测定

低铝海蜇产品中挥发性盐基氮的测定参考GB 5009.228-2016《食品安全国家标准 食品中挥发性盐基氮的测定》[11]中的微量扩散法。

1.3.6 pH的测定

低铝海蜇产品 pH的测定参考吕子娟[12]的方法并稍作改动。将海蜇产品剪碎后混匀，称取5.0 g放置于烧杯中，加入45 mL水，均质后静置30 min，过滤取上清液，用pH计测定其滤液，每次测定3个平行。

1.3.7 汁液流失率的测定

低铝海蜇产品的汁液流失率测定参考王慧[13]的方法。

1.3.8 质构的测定

低铝海蜇产品质构的测定参考吕子娟的方法。选择P5探头，测前速率、测试速率和测后速率均为1 mm/s，测试速度为1 mm/s，压缩比为50%，测试间隔为5 s，触发值为5 g，测定样品时做3个平行。

1.3.9 感官评定

低铝海蜇产品的感官评定参考张琳娜[14]的方法并略有改动。将产品分别编号置于洁净的实验台上，从食品专业的学生中随机选取7名学生对不同温度下的海蜇产品进行感官评定，在此期间每个成员单独进行，每评定完一个指标用清水漱口。其中，总分=0.25×色泽+0.25×韧性+0.25×硬度+0.25×多汁性，总分满分为10分。感官评分的标准见表1。

1.3.10 挥发性气味的测定

低铝海蜇产品挥发性气味的测定参考黄小万[15]的方法并稍作改动。将处理好的低铝海蜇产品剪碎混匀后称取5 g置于烧杯中，快速用3层保鲜膜密封烧杯，及时放入4 ℃冰箱中静置30 min后测定，每组样品3个平行，为减小误差，静置结束后应立即对样品进行测定。

测定参数：样品准备时间5 s，仪器清洗时间100 s，采样时间110 s。

1.3.11 低铝海蜇产品货架期模型实验

将处理好的低铝海蜇产品放置于25，37，45 ℃的温度下，在不同时间段内测定产品的各项指标，利用一级动力学方程计算出变化速率常数k，建立阿伦尼乌斯方程，从而对低铝海蜇产品的货架期进行预测。一级动力学方程是指化学反应速率与参与反应或与反应有关的物质的条件(浓度)的关系的动力学方程[16]，见式(1)：

A=A0·ekt。

式(1)

式中：A为样品贮藏到t天时的指标值；A0为样品第0天时的指标值；k为样品贮藏指标的变化速率常数；t为样品的贮藏时间(d)。

阿伦尼乌斯方程见式(2)：

k=k0exp(-Ea/RT)。

式(2)

式中：k0为方程指前因子；Ea为样品贮藏期间品质指标变化的活化能(kJ/mol)；T为绝对温度(K)；R为气体常数，取8.3144 J/(mol·K)。

对式(3)两边取对数，得式(3)：

lnk=(-Ea/RT)+lnk0。

式(3)

由式(3)可知。lnk关于1/T的函数图像，根据线性方程可以求得函数的斜率为-Ea/R，Y轴的截距为lnk0，可以计算出Ea和k0。将所求得的Ea和k0带入一级动力学方程中，可推导出即食海蜇产品的货架期。

1.3.12 数据分析

对实验数据用Origin 8.5绘图和SPSS 25.0显著性分析，处理结果以平均值±标准差来表示。

2 结果与讨论

2.1 菌落总数的变化

菌落总数可以反映低铝海蜇产品在贮藏期间微生物的生长情况，以国标中菌落总数的限量值104CFU/g为测定终点[17]，大于104CFU/g时表示海蜇产品已经腐败。分别以菌落总数的对数对贮藏时间作图，结果见图1。

由图1可知，在3个温度贮藏下海蜇产品的菌落总数均随着贮藏时间的延长而呈现上升的趋势，并且温度越高，海蜇产品的菌落总数增长速度越快，25 ℃的增长率明显低于37 ℃和45 ℃的增长率，说明高温能促进食品中微生物的生长和繁殖，加速低铝海蜇产品的腐败。

图1 不同温度下海蜇产品菌落总数的变化Fig.1 Changes in total number of bacterial colonies of jellyfish products at different temperatures

2.2 TVB-N的变化

总挥发性盐基氮(TVB-N)是指动物性食品由于酶和细菌作用，在腐败过程中使氨基酸分解产生氨以及胺类等碱性含氮物质，其含量可以表示食品中蛋白质的分解情况，含量越高表明氨基酸被破坏的越多，以此判断食品的新鲜程度。海蜇产品在25，37，45 ℃时TVB-N含量的变化见图2。

图2 不同温度下海蜇产品TVB-N的变化Fig.2 Changes in TVB-N of jellyfish products at different temperatures

由图2可知，不同贮藏温度下的海蜇产品，其TVB-N值均随着贮藏时间的延长而增加，且温度越高，增长速率越快，表明海蜇中蛋白质分解率越高且分解速度越快，海蜇的营养价值受到影响，导致海蜇产品的品质降低。

2.3 pH值的变化

食品的pH值变化与食品的腐败程度相关。不同温度下海蜇产品pH值的变化见图3。

由图3可知，海蜇产品在贮藏的初始pH值为4.55。在3个贮藏温度下，海蜇产品的pH值均随着贮藏时间的延长而呈现先减小后增大的趋势，并且温度越高，海蜇pH值增大或减小的速率越快。pH降低是因为海蜇中的糖类物质发生酵解反应，从而导致了海蜇产品pH值的降低。随着贮藏时间的延长，海蜇中的蛋白质发生酶解反应，生成了碱性的含氮物质，导致了海蜇产品的pH值升高。由此可见，pH值在一定程度上可以反映海蜇产品的腐败状况。

图3 不同贮藏温度下即食海蜇产品pH值的变化Fig.3 Changes in pH values of instant jellyfish products at different storage temperatures

2.4 汁液的流失率

不同贮藏温度下海蜇产品汁液流失率随贮藏时间的变化见图4。

图4 贮藏期间海蜇产品汁液流失率的变化Fig.4 Changes in juice loss rates of jellyfish products during storage

由图4可知，3个温度下的海蜇产品的汁液流失率均随着贮藏时间的延长而增大，45 ℃条件下贮藏的海蜇产品汁液流失速率最快，其次是37 ℃，最后是25 ℃。海蜇产品汁液流失率的增加可能是因为在较高温度下，随着贮藏时间的延长，海蜇中微生物的生长繁殖速度加快，蛋白质的分解率增大，海蜇的组织结构被破坏，从而导致海蜇产品汁液的流失速度越来越快[18]。

2.5 质构的变化

质构是体现食品口感的一个重要指标，是食品品质变化的一个重要参考因素。贮藏温度、时间对海蜇硬度和弹性的影响见图5。

由图5可知，随着贮藏时间的延长，在25，37，45 ℃条件下贮藏的海蜇产品，其硬度都显著降低，弹性呈现先略升高然后下降的趋势，并且温度越高，硬度和弹性变化的速率越快。可见贮藏温度对海蜇的硬度和弹性有很大的影响，质构和弹性下降的原因可能是海蜇内部的蛋白质网状结构被高温破坏，导致海蜇中的可溶性蛋白等成分流失，造成了海蜇产品品质的劣变[19]。

2.6 感官评价

通过感官评价可以较为直观地体现海蜇的硬度、韧性、色泽及多汁性的变化，从而反映出海蜇的品质。海蜇产品在不同温度下贮藏的感官评分变化见图6。

图6 不同贮藏温度下即食海蜇产品感官的变化Fig.6 Changes in sensory scores of instant jellyfish products at different storage temperatures

由图6可知，在贮藏过程中，随着贮藏时间的延长，海蜇的感官品质显著下降，并且温度越高下降越快，这是因为高温加速了海蜇产品的汁液流失和组织变化，使海蜇失去了原有的硬度、韧性和色泽，降低了海蜇产品的口感和风味，感官评分下降。

2.7 Pearson相关系数的分析

由表2可知，在25，37，45 ℃时，感官评价、菌落总数和TVB-N值的Pearson相关系数均大于0.93，所以选取菌落总数和TVB-N作为模型的关键因子，建立货架期模型。

表2 Pearson相关系数的分析

2.8 海蜇产品的货架期模型

2.8.1 菌落总数货架期模型的建立

由表3可知，25，37，45 ℃下对应的k值分别为0.0311，0.0762，0.2362，做lnk与1/T的图像(见图7)，得到线性方程为y=-9.3573x+28.4216，R2=0.9606。

表3 不同贮藏温度下海蜇产品的菌落总数随贮藏时间变化的回归方程Table 3 Regression equations of total number of bacterial colonies of jellyfish products with storage time at different storage temperatures

图7 海蜇产品在不同贮藏温度下菌落总数的Arrhenius曲线Fig.7 Arrhenius curve of total number of bacterial colonies of jellyfish products at different storage temperatures

由线性方程可以计算出活化能Ea=77.79×103J/mol，指前因子k0=2.20×1012。将Ea和k0分别代入菌落总数的变化速率常数k与贮藏温度T的阿伦尼乌斯方程：

k=2.20×1012exp(-77.79×103/RT)。

代入一级动力学模型，得：

A=A0exp[2.20×1012exp(-77.79×103/RT)·t]。

可求得菌落总数的货架期模型，见式(4)：

SL=ln(A菌落总数/A菌落总数0)/[2.20×1012exp(-77.79×103/RT)]。

式(4)

2.8.2 TVB-N货架期模型的建立

通过将25，37，45 ℃的TVB-N的对数与时间的关系作图得到的回归方程以及k值见表4。

表4 不同贮藏温度下海蜇产品的TVB-N随贮藏时间变化的回归方程Table 4 Regression equations of TVB-N of jellyfish pro ducts with storage time at different storage temperatures

由表4可知，25，37，45 ℃下对应的k值分别为0.0322，0.0652，0.1381，做lnk与1/T的图像(见图8)，得到线性方程为y=-7.1423x+19.8782，R2=0.9833。

图8 海蜇产品在不同贮藏温度下TVB-N的Arrhenius曲线Fig.8 Arrhenius curve of TVB-N of jellyfish products at different storage temperatures

由线性方程可以计算出活化能Ea=59.38×103J/mol，指前因子k0=4.30×108。将Ea和k0分别代入TVB-N值的变化速率常数k与贮藏温度T的阿伦尼乌斯方程：

k=4.30×108exp(-59.38×103/RT)。

代入一级动力学模型，得:

A=A0exp[4.30×108exp(-59.38×103/RT)·t]。

可求得TVB-N的货架期模型，见式(5)：

SL=ln(ATVB-N/ATVB-N0)/[4.30×108exp(-59.38×103/RT)]。

式(5)

2.8.3 低铝海蜇产品货架期模型的验证

为了确定海蜇产品货架期模型的准确性，对其货架期进行了验证，将即食海蜇产品分别置于25，37，45 ℃下贮藏，分别测定海蜇的菌落总数和TVB-N。已知即食海蜇产品的初始菌落总数A菌落总数0=34 CFU/g，初始TVB-N值ATVB-N0=2.8 mg/100 g，菌落总数和TVB-N的终点值参考GB 2726-2016《食品安全国家标准 熟肉制品》和GB 2707-2016《食品安全国家标准 鲜(冻)畜、禽产品》[20]，取A菌落总数=1×104CFU/g和ATVB-N=15 mg/100 g，代入货架期模型进行预测，并进行验证，结果见表5。

表5 海蜇产品在25，37，45 ℃贮藏时货架期的预测值与真实值Table 5 The predicted value and real value of shelf life of jellyfish products stored at 25, 37, 45 ℃

由表5可知，将海蜇产品在25，37，45 ℃的贮藏条件下以菌落总数为关键因子建立货架期模型，得到的相对误差分别为7.63%、8.57%和7.14%。将海蜇产品以TVB-N为关键因子建立货架期模型，得到的相对误差分别为7.41%、5.41%和4.76%。一般情况下，货架期预测模型的验证过程中，其真实值与预测值的相对误差应控制在10%以内，表明阿伦尼乌斯方程的拟合度较好[21]。因此研究的货架期模型可以较为准确地预测出海蜇产品在低温贮藏下的货架期。

2.8.4 菌落总数与TVB-N模型的预测

由表6可知，取菌落总数的终点值A菌落总数=1×104CFU/g，由阿伦尼乌方程外推出k15℃=0.0191，取TVB-N得终点值ATVB-N=15 mg/100 g，由阿伦尼乌斯方程外推出k15℃=0.0061，根据上述得到的两个模型公式可计算出即食海蜇产品在15 ℃下货架期的预测值分别是298，277 d。

表6 15 ℃条件下即食海蜇产品的货架期预测值Table 6 The predicted value of shelf life of instant jellyfish products at 15 ℃

3 结论

在25，37，45 ℃的贮藏条件下，低铝海蜇产品的质构以及感官特性等都随着时间的延长而降低，pH呈现先下降后上升的趋势，菌落总数和TVB-N始终呈现上升的趋势，可见海蜇产品的品质与贮藏温度以及贮藏时间呈负相关。通过对海蜇产品中各指标进行相关性分析，得到对海蜇产品品质影响最大的两个指标为菌落总数以及TVB-N，对低铝海蜇产品在不同温度(25，37，45 ℃)下的菌落总数和TVB-N随时间变化的指数方程进行回归分析，得到菌落总数货架期模型SL=ln(A菌落总数/A菌落总数0)/[2.20×1012exp(-77.79×103/RT)]和TVB-N货架期模型SL=ln(ATVB-N/ATVB-N0)/[4.30×108exp(-59.38×103/RT)]。经验证，海蜇产品在25，37，45 ℃的温度下，两种模型预测的货架期分别为109，32，15 d和100，39，22 d，与实际货架期相比，误差较小，分别为7.63%、8.57%、7.14%和7.41%、5.41%、4.76%，均在10%以内，表明菌落总数货架期模型与TVB-N货架期模型较为准确，可应用于低铝海蜇产品的货架期预测。