基于可见光谱的淡水鱼肉持水性的预测研究

李旭海,杨丽凤,汪兰,周志,熊光权*,石柳

(1.湖北民族大学 生物与食品工程学院,湖北 恩施 445000;2.湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所,农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室,武汉 430064)

鱼肉持水性是指在冷藏、解冻、腌制等加工处理过程中对鱼肉中的水分以及添加到鱼肉中的水分的保持能力。鱼肉的持水性直接关系到肉制品的质地、嫩度、切片性、弹性、出品率等质量指标和经济指标[1]。持水性测定方法有压榨法、蒸煮损失法、滴水损失法等[2-3],但这些方法均存在耗时较长、样品易损坏等问题。探寻一种快速无损评价鱼肉持水性的技术,对鱼肉制品的加工、运输和储存有着重要的现实意义和经济价值。

随着计算机和其他学科的融合与发展,光谱技术逐渐运用于食品品质评价。光谱大致分为可见-近红外光谱、高光谱、表面荧光光谱等[4-5]。光谱技术具有灵敏度较高、相对误差较小、重复性好、应用范围较广等优点[6-7]。其中,可见光(390～780 nm)可穿过人和动物的表皮,根据透过不同物质散射回到皮肤表面的光强度不同,用于快速分析检测,具有样品制备简单、成本低、无损伤等特点[8]。目前可见光谱技术已被广泛应用于农产品和食品成分的检测,如食物中脂肪酸、蛋白质和水分含量等的检测、注水猪肉的识别等[9]。徐文杰等[10]用可见-近红外光谱测定了7种淡水鱼的品种,Takashi等[11]用可见-近红外光谱检测了鲑鱼的新鲜度,Cheng等[12]用可见-近红外光谱、高光谱预测了草鱼片在4 ℃下短期存放的质量指数(quality index),Rama等[13]采用可见/近红外光谱测定了黄颡鱼的新鲜度。但是可见光谱技术在淡水鱼持水性检测的应用还没有相关报道。

斑点叉尾鮰体型较大、生长快、肉质鲜美[14],其矿物质含量丰富[15]。因此,本文以鮰鱼背部肌肉为研究对象,采用不同种类及浓度的盐浸泡鱼肉以获得具有不同持水性的鱼肉样品,采用CM-2300d分光测色仪采集鱼肉的可见光谱,采用多元线性回归分析方法建立基于可见光谱和鱼肉持水性的预测模型,并对预测模型进行验证。本研究可为预处理鱼肉持水性的快速检测提供参考,并为可见光谱技术在水产品加工中的广泛应用提供理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料

鲜活的鮰鱼(约2 kg)12 条:购于湖北省武汉市白沙洲水产品批发市场。

1.2 试剂

氢氧化钠、氯化钠、柠檬酸钠、磷酸钠、碳酸氢钠、磷酸二氢钾、碳酸氢钾、氯化钾、碳酸钾、氢氧化钾等13种钠盐、钾盐:国药集团化学试剂有限公司。

1.3 主要仪器与设备

CM-2300d分光测色仪 柯尼卡-美能达(中国)投资有限公司;BD-255LTB低温冷冻柜 青岛海尔特种电冰柜有限公司;DW-HL388超低温冷冻存储箱 中科美菱低温科技有限责任公司;HH-ZK2恒温水浴锅 巩义市予华仪器有限责任公司;YYW-2应变控制式无侧限压力仪 南京土壤仪器有限公司;CF16RN离心机 日本工机控股株式会社。

1.4 方法

1.4.1 样品处理

在低温实验室(4 ℃)中将鮰鱼致晕后宰杀,去掉鱼头、内脏和鱼皮,采集侧线上方的背部肌肉,分割成3 cm×2 cm×1 cm规格的鱼块(45 g)。随机分成3组,每组3个平行。

配制浓度为2%、4%、6%的不同盐溶液,在25 ℃条件下浸泡鱼块1 h(固液比1∶4),取出并擦干表面水分,进行后续测定。以纯水浸泡为对照。

1.4.2 光谱的采集

采用CM-2300d分光测色仪在370～750 nm测定浸泡后鱼肉的含镜面光和不含镜面光的吸收光谱,每个样品做10次平行,取其平均值用于绘制吸收光谱图谱。

1.4.3 加压失水率测定

参考周俊鹏等[16]的方法并稍加修改,将浸泡后的鱼肉切成约2 g的块状,准备大小为3 cm×3 cm的纱布。先称取纱布质量m1,再称取纱布与鱼肉的总质量m2,用纱布对折包裹住鱼肉,在其上下各放上8层小滤纸使鱼肉置于滤纸的中心位置,并放在YYW-2型应变控制式无侧限压力仪加压板的中心,手动转动摇把使鱼肉与加压板刚好接触时停止转动,将测力计的百分表读数调到零点,然后进行手动加压,顺时针转动使测力计的百分表读数为145,开始计时并维持数值5 min,测试结束后,逆时针转动摇把,取下鱼肉,剥去上下8层小滤纸,称量加压后纱布与样品的总质量m3,按公式(1)计算加压失水率。

(1)

1.4.4 离心失水率测定

参考吕美雯等[17]的方法并稍加修改,将浸泡后的鱼肉切成约3 g的块状,再将纱布剪成3 cm×3 cm大小。先称量纱布的质量m1,用纱布对折包住鱼肉,再称纱布加鱼肉的总质量m2,用4张大滤纸进行包裹,放入洁净干燥的离心管底部,在4 500 r/min、4 ℃条件下离心10 min,离心结束后去除滤纸,称量离心后纱布和鱼肉的总质量m3,按公式(2)计算离心失水率。

(2)

1.4.5 建模方法

从CM-2300d分光测色仪自带的软件导出光谱文件,采用Unscrambler 9.7进行数据处理。将所有数据随机以2∶1划分为建模数据和预测数据[18],采用主成分回归(principal component regression,PCR)、多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和偏最小二乘法回归(partial least squares regression,PLSR)3种模型进行建模。

采用回归拟合中线性的斜率(Slope)、回归曲线中的截距(Offset)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)4个指标来评价模型的准确性和可靠性。Slope、R2越接近1说明模型的准确度越高,Offset越接近0、RMSE越小说明模型的可靠性越好。采用相关系数(correlation)、决定系数(R2)、偏差(Bias)来评价模型的预测效果,R2、Correlation越接近1、Bias越小说明预测效果越好,模型越准确。

1.5 数据处理

采用SPSS 20.0软件进行数据处理,采用Duncan's法进行差异显著性分析,P<0.05表示差异显著,采用Unscranmbler 9.7软件建模,Origin 2021绘制图谱。

2 结果与分析

2.1 不同盐溶液浸泡对鱼肉吸光度的影响

由图1可知,本研究一共采集了含镜面吸收光和不含镜面吸收光的光谱各64条,经氢氧化钠、氯化钠、氯化钾、氢氧化钾等13种盐浸泡后,含镜面吸收光和不含镜面吸收光的光谱图有相似的趋势,都存在3个峰,410～430 nm低峰,480～510 nm高峰,540～560 nm次高峰,这3个峰的存在可能与鱼肉中的水分状态相关。成军虎[19]通过高光谱发现草鱼片在冷藏过程中在444,475,553 nm处的吸收峰可以反映鱼肉的脂肪、水分等信息的变化。Sivertsen等[20]发现550 nm处的吸收峰可能跟鱼肉内部所含有的色素有关。

a.含镜面光光谱(仪器不扣除玻璃所带来的反射率)

由表1～表3可知,同种盐随着浸泡浓度的升高,离心和加压失水率大体呈下降趋势,与张芸等[21]所得的趋势相同。不同种盐在相同盐浓度下,离心和加压失水率差异明显,数值跨度较大,且不同盐溶液混合比单一盐溶液的失水效果更好。

表1 不同盐溶液浸泡对鱼肉离心失水率的影响(P<0.05)

表2 不同盐溶液浸泡对鱼肉加压失水率的影响(P<0.05)

表3 混合盐溶液浸泡对鱼肉离心和加压失水率的影响(P<0.05)

由表4可知,本研究采集到淡水鱼持水性的数据范围较广,分布较均匀,建模集和预测集选值范围合适且建模集的选值范围较好地覆盖了预测集,有利于提高模型的适用性和可靠性[22]。

表4 建模所用离心和加压失水率范围

2.2 基于不同回归分析方法的预测模型评估

为提高样品的稳定性和持水性预测模型的准确性,使用了3种回归分析方法建立可见光谱与持水性之间的联系,并以Slope、Offset、RMSE、R2作为模型的评价标准。由表5可知,除含镜面光-离心失水率的PLSR、PCR方法和不含镜面光-离心失水率的PCR方法外,其他可见光的吸收光谱与失水率模型的Slope和R2均高于0.8,说明可见吸收光谱与失水率有较好的线性关系。Offset、RMSE的范围在0.738～8.565,说明模型的准确性受回归方法的影响较大。由表5可知,由MLR法建立的模型的4个评价指标都优于其他回归分析方法,Slope和R2均高于0.8,Offset和RMSE大多小于1.5,表明MLR法建立的可见光谱预测持水性模型的稳定性好、准确度高。加压失水率的模型准确度和稳定性都高于离心失水率的模型,不含镜面光的模型效果优于含镜面光的模型效果。本研究结果表明,采用MLR法建立的基于可见光谱的鱼肉持水性的预测模型是可行的。

表5 基于不同回归分析方法的预测模型评估

2.3 预测模型验证

采用R2、Correlation、Bias来评价验证淡水鱼持水性预测模型的准确性,由表6可知,不含镜面光-离心失水率建立的模型整体预测效果不好,可能是随机所选取的离心失水率的数值相差不大,导致检测值和实测值相差较大。但总体上来说,采用MLR法的预测效果最好,相关性和R2大多在0.92以上,Bias在0.47以下,模型稳定性和准确性都较高,表明采用MLR法建立的基于可见光谱的淡水鱼肉持水性的预测模型准确性较高,具有潜在应用价值。

表6 预测模型验证

3 结论

本研究共采集了128条具有不同持水性的鮰鱼肉的可见光谱,采用MLR法建立了基于可见光谱的淡水鱼肉持水性的预测模型,Slope、R2均高于0.8,Offset、RMSE大多小于1.5。经验证,模型的相关性和R2大多在0.92以上,Bias在0.47以下,表明采用MLR法建立的基于可见光谱的淡水鱼肉持水性的预测模型可行,且稳定性和准确性都较高。本研究为可见光谱技术在鱼肉持水性在线检测以及快速测定中的应用提供了新的思路和方案。我们接下来将选用不同种类和大小的淡水鱼来丰富模型数据库,为可见光谱技术在水产品加工中的广泛应用提供理论基础。