CN103487382A - 利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法 - Google Patents
利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103487382A CN103487382A CN201310454541.7A CN201310454541A CN103487382A CN 103487382 A CN103487382 A CN 103487382A CN 201310454541 A CN201310454541 A CN 201310454541A CN 103487382 A CN103487382 A CN 103487382A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tuna
- freshness
- value
- degree index
- judge
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Meat, Egg Or Seafood Products (AREA)
Abstract
本发明公开了一种利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，已知K值与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系，还包括以下步骤：1）、先获得红度指标(a*/b*)与K值相关的一元线性回归方程式，根据K值与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系，从而得知红度指标(a*/b*)与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系；2）、将待测冷冻金枪鱼肉解冻后切片；3）、将待测金枪鱼肉样品进行红度值a*和黄度值b*的检测；4）、获得红度指标(a*/b*)；5）、将红度指标(a*/b*)与步骤1）所得的红度指标(a*/b*)与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系进行比对，从而获得待测的冷冻金枪鱼肉的新鲜度。采用该方法能快速准确地判断金枪鱼的鱼肉鲜度。
Description
技术领域
本发明属于食品保鲜领域，涉及水产品的鲜度判定方法，具体为一种利用红度指标(a*/b*)判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法。
背景技术
金枪鱼作为一种大型远洋性重要商品食用鱼，已逐渐步入国内水产品消费市场的舞台。其经济价值的高低与鱼肉鲜度密切相关。目前，学者们广泛采用化学方法中的K值作为一项反应鱼类新鲜度的质量指标。例如在已公开发表于食品发酵与工业的《不同贮藏温度下大目金枪鱼鲜度及组胺变化》中明确告知了上述检测方法。K值基于腺苷三磷酸(ATP)分解成腺苷二磷酸(ADP)、腺苷一磷酸(AMP)、肌苷酸(IMP)、次黄嘌呤核苷(HxR)和次黄嘌呤(Hx)的原理。
当K值≤20%时，判定金枪鱼鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当20%＜K值≤60%时，判定金枪鱼鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当K值＞60%时，判定金枪鱼鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
学者们在实验室常采用高效液相色谱法（HPLC法）测定鱼肉样品的K值，包括ATP关联物的提取和ATP关联物的HPLC测定两个步骤。在实际检测过程中，该方法往往存在操作繁琐、成本较高、耗时较长等技术缺陷。鉴于此，学者们通常采用色差仪测量肉色法来辨别鱼肉鲜度，以便能简单快速地做出判定。例如在已经公开发表于肉类研究中的《色彩色差计在肉品新鲜度检验中的应用》中明确告知了上述检测方法。鱼肉色泽是评价肉制品新鲜度、决定消费者购买行为的重要因素。金枪鱼肉在贮藏过程中，往往会由初始的鲜红色逐渐转变为棕褐色，这在促使鱼肉鲜度降低的同时也减少了其商品价值。
目前，色差仪测量肉色法常单独使用红度值（a*值）或黄度值（b*值）来反应肉色，但两个色差值均只能从单一方向表达肉色（a*值：正值为红，负值为绿；b*值：正值为黄，负值为蓝），在理论上与整体肉色还存在不对称性。因此，寻找一个合适的指标以及相应的检测方法以满足快速准确反应鱼肉鲜度就具有重大意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，采用该方法能快速准确地判断金枪鱼的鱼肉鲜度。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种利用红度指标判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，已知K值与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系，还包括以下步骤：
1）、先获得红度指标(a*/b*)与K值相关的一元线性回归方程式，根据K值与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系，从而得知红度指标(a*/b*)与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系；
2）、将待测的冷冻金枪鱼肉先于3～5℃（最佳为4℃）解冻，待解冻完全后（鱼肉中心温度达到4℃即为解冻完全）切割成厚度为1cm的薄片，得待测金枪鱼肉样品；
3）、将待测金枪鱼肉样品进行红度值a*和黄度值b*的检测；
4）、获得红度指标(a*/b*)：
所述红度指标(a*/b*)=红度值a*/黄度值b*；
5）、将步骤4）所得的红度指标(a*/b*)与步骤1）所得的红度指标(a*/b*)与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系进行比对，从而获得待测的冷冻金枪鱼肉的新鲜度。
作为本发明的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法的改进：
当金枪鱼肉为黄鳍金枪鱼赤身肉时，所述步骤1）中的一元线性回归方程式为y=-0.0153x+1.6779，R2=0.9389,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值(%)；
当金枪鱼肉为大目金枪鱼中腹肉时，所述步骤1）中的一元线性回归方程式为y=-0.0161x+1.6419，R2=0.9389,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值(%)；
当金枪鱼肉为蓝鳍金枪鱼大腹肉时，所述步骤1）中的一元线性回归方程式为y=-0.0135x+1.5173，R2=0.9434,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值(%)。
作为本发明的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法的进一步改进：
当K值≤20%时，判定金枪鱼鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当20%＜K值≤60%时，判定金枪鱼鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当K值＞60%时，判定金枪鱼鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
作为本发明的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法的进一步改进：
所述金枪鱼肉为黄鳍金枪鱼赤身肉：
当红度指标(a*/b*)≥1.37时，判定金枪鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当0.76≤红度指标(a*/b*)＜1.37时，判定金枪鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当红度指标(a*/b*)＜0.76时，判定鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
作为本发明的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法的进一步改进：
所述金枪鱼肉为大目金枪鱼中腹肉：
当红度指标(a*/b*)≥1.32时，判定金枪鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当0.68≤红度指标(a*/b*)＜1.32时，判定金枪鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当红度指标(a*/b*)＜0.68时，判定金枪鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
作为本发明的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法的进一步改进：
所述金枪鱼肉为蓝鳍金枪鱼大腹肉：
当红度指标(a*/b*)≥1.25时，判定金枪鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当0.71≤红度指标(a*/b*)＜1.25时，判定金枪鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当红度指标(a*/b*)＜0.71时，判定金枪鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
在本发明中，采用本发明的方法对厚度为1cm待测金枪鱼肉样品进行检测，所得的红度指标(a*/b*)与鲜度指标K值的相关系数（R）比红度值（a*值）与黄度值（b*值）与K值的相关系数都高（R），且利用红度指标（a*/b*）判定金枪鱼肉鲜度的结果与利用鲜度指标K值判定的结果完全相同。
综上所述，本发明以红度指标(a*/b*)判定鱼肉鲜度，可以避免采用红度值（a*值）与黄度值（b*值）与K值相关性相对较低的缺陷，满足消费者快速准确地判定金枪鱼鱼肉鲜度的要求。
具体实施方式
实施例1、一种利用红度指标判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，以冷冻的黄鳍金枪鱼赤身肉作为待测物（即，待测的冷冻金枪鱼肉），依次进行以下步骤：
1）、将待测的冷冻金枪鱼肉先于4℃解冻，待解冻完全(样品中心温度达到4℃即为解冻完全)后切割成厚度为1cm、长度=宽度=3cm的薄片，得待测金枪鱼肉样品；
2）、接着开始计时，取8个时间点（0d;1d;2d;3d;4d;5d;6d;7d）；分别对待测金枪鱼肉样品进行红度值a*和黄度值b*检测；
为了提高判定的准确性，对待测金枪鱼肉样品的9个边缘点（每个样品选择基本为同样位置的9个点）进行检测，取9个边缘点的a*值和b*值，取平均值。具体检测方法，可按照《肉色测定过程中影响色差仪测量精度的因素分析》中的告知，色差仪为带有CIEL*a*b*测色系统的色差仪，选用D65作为光源，10°为视场角度，1cm为样品厚度，白色纸板（L*值为93.03）为测色背景。
3）、获得红度指标(a*/b*)：
取9个边缘点各自的a*值和b*值，计算出各自的红度指标(a*/b*)，所述红度指标(a*/b*)=红度值a*/黄度值b*；
对9个边缘点所得的红度指标(a*/b*)取平均值，作为最后所得的红度指标(a*/b*)。
具体如下表1所示：
表1、4℃条件下黄鳍金枪鱼赤身肉肉色变化
| 检测时间 | a*值 | b*值 | a*/b* |
| 0d | 10.92 | 7.53 | 1.45 |
| 1d | 9.27 | 6.72 | 1.38 |
| 2d | 8.83 | 6.85 | 1.29 |
| 3d | 6.52 | 5.67 | 1.15 |
| 4d | 6.32 | 5.91 | 1.07 |
| 5d | 5.92 | 6.43 | 0.92 |
| 6d | 5.06 | 5.95 | 0.85 |
| 7d | 4.14 | 6.68 | 0.62 |
4）、进行鱼肉鲜度的判断：
8个时间点（0d;1d;2d;3d;4d;5d;6d;7d）的待测金枪鱼肉样品进行上述肉色测定的同时进行K值的检测，结果如表2所示：
表2、4℃条件下黄鳍金枪鱼赤身肉K值变化
| 检测时间 | K值 |
| 0d | 14.25 |
| 1d | 19.73 |
| 2d | 21.21 |
| 3d | 37.21 |
| 4d | 47.23 |
| 5d | 49.18 |
| 6d | 56.08 |
| 7d | 61.25 |
备注说明：K值利用HPLC法测定。
根据K值判定原则，可知：
0d的鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
1d的鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
2d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
3d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
4d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
5d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
6d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
7d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
将黄鳍金枪鱼赤身肉4℃条件下测得的K值分别与a*值、b*值和红度指标(a*/b*)进行相关性分析，并以相关系数（R）表示两者之间的相关密切程度。相关性分析以SPSS16.0数据分析软件为工具。结果如表3所示：
表3、各指标间的相关系数（R）
| 指标 | K值 |
| a*值 | -0.950 |
| b*值 | -0.595 |
| a*/b* | -0.969 |
由表3可知，K值与a*值、b*值和a*/b*均呈负相关，但与红度指标（a*/b*）的相关系数（R=-0.969）较K值与a*值（R=-950）和b*值（R=-0.595）都大。由此可知，红度指标（a*/b*）比a*值和b*值能更好地拟合鲜度指标K值。
对红度指标（a*/b*）与K值进行线性拟合，得到一元线性回归方程式：y=-0.0153x+1.6779,R2=0.9389,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值(%)。
依据K值判定鱼肉鲜度的规则（如背景技术中所述），分别选取x=20和x=60,利用上述方程式计算出y值，x=20,y=1.37;x=60,y=0.76;由此做出利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度的依据：当红度指标(a*/b*)≥1.37时，判定鱼肉属于可生食的一级新鲜度；当0.76≤红度指标(a*/b*)＜1.37时，判定鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；当红度指标(a*/b*)＜0.76时，判定鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
根据上述红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度的范围，可知：
0d的鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
1d的鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
2d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
3d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
4d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
5d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
6d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
7d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度与利用鲜度指标K值判定的结果完全相同。由此可知，红度指标（a*/b*）判定黄鳍金枪鱼赤身肉能达到快速有效判定鲜度的要求。
实施例2、将冷库中的另外2个批次的冷冻的黄鳍金枪鱼赤身肉按照实施例1所述方法进行a*值、b*值的检测（仅检测0d、2d、4d、7d这4个时间点）；且根据实施例1中所述的利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度的范围，得到相应的结果：
所得的结果如表4所示:
表4、4℃条件下黄鳍金枪鱼赤身肉肉色变化
将上述实施例2所述的2个批次的冷冻的黄鳍金枪鱼赤身肉，进行常规的K值检测，所得的结论如下：
所得的结果如表5所示：
表5、4℃条件下黄鳍金枪鱼赤身肉K值变化
利用红度指标（a*/b*）的判定依据来判定实施2中黄鳍金枪鱼鱼赤身肉的鱼肉鲜度与利用鲜度指标K值判定的结果完全相同。由此可知，本发明的实施例1中得到的红度指标（a*/b*）判定鲜度的依据对黄鳍金枪鱼赤身肉具通用性。
实施例3、将实施例1中的“黄鳍金枪鱼赤身肉”改成“大目金枪鱼中腹肉”；步骤1和步骤2其余完全同实施例1。
3）获得红度指标(a*/b*)
红度指标（a*/b*）获得方法同实施例1，4℃条件大目金枪鱼中腹肉色变化如表6所示：
表6、4℃条件下大目金枪鱼中腹肉肉色变化
| 检测时间 | a*值 | b*值 | a*/b* |
| 0d | 7.98 | 5.62 | 1.42 |
| 1d | 6.68 | 5.34 | 1.25 |
| 2d | 6.66 | 5.69 | 1.17 |
| 3d | 4.51 | 4.06 | 1.11 |
| 4d | 3.31 | 3.76 | 0.88 |
| 5d | 3.21 | 4.52 | 0.71 |
| 6d | 2.81 | 4.32 | 0.65 |
| 7d | 2.71 | 4.44 | 0.61 |
4）、进行鱼肉鲜度的判断：
8个时间点（0d;1d;2d;3d;4d;5d;6d;7d）的待测金枪鱼肉样品进行上述肉色测定的同时进行K值的检测，结果如下表7所示：
表7、4℃条件下大目金枪鱼中腹肉K值变化
| 检测时间 | K值 |
| 0d | 15.21 |
| 1d | 25.34 |
| 2d | 31.24 |
| 3d | 37.42 |
| 4d | 41.89 |
| 5d | 48.21 |
| 6d | 63.24 |
| 7d | 68.57 |
由根据K值判定原则，可知：
0d的鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
1d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
2d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
3d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
4d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
5d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
6d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质；
7d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
将大目金枪鱼中腹肉4℃条件下测得的K值分别与a*值、b*值和红度指标(a*/b*)进行相关性分析，并以相关系数（R）表示两者之间的相关密切程度。相关性分析以SPSS16.0数据分析软件为工具。结果如表8所示：
表8、各指标间的相关系数（R）
| 指标 | K值 |
| a*值 | -0.917 |
| b*值 | -0.806 |
| a*/b* | -0.965 |
由表8可知，K值与a*值、b*值和a*/b*均呈负相关，但与红度指标（a*/b*）的相关系数（R=-0.965）较K值与a*值（R=-0.917）和b*值（R=-0.806）都大。由此可知，红度指标（a*/b*）比a*值和b*值能更好地拟合鲜度指标K值。
对红度指标（a*/b*）与K值进行线性拟合，得到一元线性回归方程式：y=-0.0161x+1.6419,R2=0.9389,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值(%)。
依据K值判定鱼肉鲜度的规则（如背景技术中所述），分别选取x=20和x=60,利用方程式计算出y值，x=20,y=1.32;x=60,y=0.68；由此做出利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度的依据：当红度指标(a*/b*)≥1.32时，判定鱼肉属于可生食的一级新鲜度；当0.68≤红度指标(a*/b*)＜1.32时，判定鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；当红度指标(a*/b*)＜0.68时，判定鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
根据红度指标（a*/b*）判定原则，可知：
0d的鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
1d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
2d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
3d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
4d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
5d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
6d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质；
7d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度与利用鲜度指标K值判定的结果完全相同。由此可知，红度指标（a*/b*）判定大目金枪鱼中腹肉能达到快速有效判定鲜度的要求。
实施例4、将冷库中的另外2个批次的冷冻的大目金枪鱼中腹肉按照实施例3所述方法进行a*值、b*值的检测（仅检测0、2、4、7这4个时间点）；且根据实施例3中所述的利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度的范围，得到相应的结果：
所得的结果如下表9所示：
表9、4℃条件下大目金枪鱼中腹肉肉色变化
将上述实施例4所述的2个批次的大目金枪鱼中腹肉，进行常规的K值检测，所得的结论如下：
所得的结果如表10所示：
表10、4℃条件下大目金枪鱼中腹肉K值变化
利用实施例3所得的红度指标（a*/b*）的判定依据来判定实施4中大目金枪鱼鱼中腹肉的鱼肉鲜度与利用鲜度指标K值判定的结果完全相同。由此可知，实施例3中得到的红度指标（a*/b*）判定鲜度的依据对大目金枪鱼鱼中腹肉具通用性。
实施例5、将实施例1中的“黄鳍金枪鱼赤身肉”改成“蓝鳍金枪鱼大腹肉”；步骤1和步骤2其余完全同实施例1。
3）获得红度指标(a*/b*)
红度指标（a*/b*）获得方法同实施例1，4℃条件蓝鳍金枪鱼大腹肉色变化如表11所示：
表11、4℃条件下蓝鳍金枪鱼大腹肉肉色变化
| 检测时间 | a*值 | b*值 | a*/b* |
| 0d | 5.86 | 4.37 | 1.34 |
| 1d | 3.87 | 3.46 | 1.12 |
| 2d | 2.51 | 2.41 | 1.04 |
| 3d | 2.29 | 2.76 | 0.83 |
| 4d | 1.98 | 3.25 | 0.61 |
| 5d | 1.72 | 3.19 | 0.54 |
| 6d | 1.48 | 2.96 | 0.50 |
| 7d | 1.38 | 3.07 | 0.45 |
4）、进行鱼肉鲜度的判断：
8个时间点（0d;1d;2d;3d;4d;5d;6d;7d）的待测金枪鱼肉样品进行上述肉色测定的同时进行K值的检测，结果如下表12所示：
表12、4℃条件下蓝鳍金枪鱼大腹肉K值变化
| 检测时间 | K值 |
| 0d | 16.29 |
| 1d | 23.13 |
| 2d | 42.55 |
| 3d | 55.89 |
| 4d | 61.34 |
| 5d | 68.34 |
| 6d | 70.12 |
| 7d | 84.92 |
根据K值判定原则，可知：
0d的鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
1d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
2d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
3d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
4d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质；
5d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质；
6d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质；
7d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
将蓝鳍金枪鱼大腹肉4℃条件下测得的K值分别与a*值、b*值和红度指标(a*/b*)进行相关性分析，并以相关系数（R）表示两者之间的相关密切程度。相关性分析以SPSS16.0数据分析软件为工具。结果如表13所示：
表13各指标间的相关系数（R）
| 指标 | K值 |
| a*值 | -0.922 |
| b*值 | -0.538 |
| a*/b* | -0.971 |
由表13可知，K值与a*值、b*值和a*/b*均呈负相关，但与红度指标（a*/b*）的相关系数（R=-0.971）较K值与a*值（R=-922）和b*值（R=-0.538）都大。由此可知，红度指标（a*/b*）比a*值和b*值能更好地拟合鲜度指标K值。
对红度指标（a*/b*）与K值进行线性拟合，得到一元线性回归方程式：y=-0.0135x+1.5173,R2=0.9434,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值(%)。
依据K值判定鱼肉鲜度的规则（如背景技术中所述），分别选取x=20和x=60,利用方程式计算出y值，x=20,y=1.25;x=60,y=0.71；由此做出利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度的依据：当红度指标(a*/b*)≥1.25时，判定鱼肉属于可生食的一级新鲜度；当0.71≤红度指标(a*/b*)＜1.25时，判定鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；当红度指标(a*/b*)＜0.71时，判定鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
根据红度指标（a*/b*）判定原则，可知：
0d的鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
1d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
2d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
3d的鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
4d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质；
5d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质；
6d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质；
7d的鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度与利用鲜度指标K值判定的结果完全相同。由此可知，红度指标（a*/b*）判定蓝鳍金枪鱼大腹肉能达到快速有效判定鲜度的要求。
实施例6、
将冷库中的另外2个批次的冷冻的蓝鳍金枪鱼大腹肉按照实施例5所述方法进行a*值、b*值的检测（仅检测0、2、4、7这4个时间点）；且根据实施例5中所述的利用红度指标（a*/b*）判定鱼肉鲜度的依据，得到相应的结果：
所得的结果如表14所示：
表14、4℃条件下蓝鳍金枪鱼大腹肉肉色变化
将上述实施例6所述的2个批次的蓝鳍金枪鱼大腹肉，进行常规的K值检测，所得的结论如表15所示：
表15、4℃条件下蓝鳍金枪鱼大腹肉K值变化
利用红度指标（a*/b*）的判定依据来判定实施例6中中蓝鳍金枪鱼大腹肉的鱼肉鲜度与利用鲜度指标K值判定的结果完全相同。由此可知，实施例5中得到的红度指标（a*/b*）判定鲜度的范围对蓝鳍金枪鱼大腹肉具通用性。
最后，还需要注意的是，以上列举的仅是本发明的若干个具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。
Claims (6)
1.利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，已知K值与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系，其特征是还包括以下步骤：
1）、先获得红度指标(a*/b*)与K值相关的一元线性回归方程式，根据K值与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系，从而得知红度指标(a*/b*)与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系；
2）、将待测的冷冻金枪鱼肉先于3～5℃解冻，待解冻完全后切割成厚度为1cm的薄片，得待测金枪鱼肉样品；
3）、将待测金枪鱼肉样品进行红度值a*和黄度值b*的检测；
4）、获得红度指标(a*/b*)：
所述红度指标(a*/b*)=红度值a*/黄度值b*；
5）、将步骤4）所得的红度指标(a*/b*)与步骤1）所得的红度指标(a*/b*)与金枪鱼鱼肉新鲜度的对应关系进行比对，从而获得待测的冷冻金枪鱼肉的新鲜度。
2.根据权利要求1所述的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，其特征是：
当金枪鱼肉为黄鳍金枪鱼赤身肉时，所述步骤1）中的一元线性回归方程式为y=-0.0153x+1.6779，R2=0.9389,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值；
当金枪鱼肉为大目金枪鱼中腹肉时，所述步骤1）中的一元线性回归方程式为y=-0.0161x+1.6419，R2=0.9389,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值；
当金枪鱼肉为蓝鳍金枪鱼大腹肉时，所述步骤1）中的一元线性回归方程式为y=-0.0135x+1.5173，R2=0.9434,式中y为红度指标（a*/b*），x为K值。
3.根据权利要求2所述的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，其特征是：
当K值≤20%时，判定金枪鱼鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当20%＜K值≤60%时，判定金枪鱼鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当K值＞60%时，判定金枪鱼鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
4.根据权利要求2或3所述的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，其特征是：
所述金枪鱼肉为黄鳍金枪鱼赤身肉：
当红度指标(a*/b*)≥1.37时，判定金枪鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当0.76≤红度指标(a*/b*)＜1.37时，判定金枪鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当红度指标(a*/b*)＜0.76时，判定鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
5.根据权利要求2或3所述的利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，其特征是：
所述金枪鱼肉为大目金枪鱼中腹肉：
当红度指标(a*/b*)≥1.32时，判定金枪鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当0.68≤红度指标(a*/b*)＜1.32时，判定金枪鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当红度指标(a*/b*)＜0.68时，判定金枪鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
6.根据权利要求2或3所述的利用红度指标判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法，其特征是：
所述金枪鱼肉为蓝鳍金枪鱼大腹肉：
当红度指标(a*/b*)≥1.25时，判定金枪鱼肉属于可生食的一级新鲜度；
当0.71≤红度指标(a*/b*)＜1.25时，判定金枪鱼肉属于可食用但不可生食的二级新鲜度；
当红度指标(a*/b*)＜0.71时，判定金枪鱼肉属于不可食用肉，开始腐败变质。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310454541.7A CN103487382B (zh) | 2013-09-27 | 2013-09-27 | 利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310454541.7A CN103487382B (zh) | 2013-09-27 | 2013-09-27 | 利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103487382A true CN103487382A (zh) | 2014-01-01 |
| CN103487382B CN103487382B (zh) | 2015-07-15 |
Family
ID=49827774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310454541.7A Active CN103487382B (zh) | 2013-09-27 | 2013-09-27 | 利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103487382B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106960091A (zh) * | 2017-03-20 | 2017-07-18 | 南京林业大学 | 一种鲜肉新鲜度K值的THz光谱快速无损检测方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06265467A (ja) * | 1993-03-16 | 1994-09-22 | Shokuhin Sangyo Intelligence Control Gijutsu Kenkyu Kumiai | 塩漬肉の発色率測定方法 |
| JP3663373B2 (ja) * | 2001-09-13 | 2005-06-22 | 赤城水産株式会社 | 赤身魚の肉性状検査法及びその装置 |
| CN101576553A (zh) * | 2009-04-24 | 2009-11-11 | 上海海洋大学 | 冷却猪肉的货架期预测模型 |
| CN103033581A (zh) * | 2013-01-06 | 2013-04-10 | 浙江大学 | 一种鱼类鲜度k值测定样品前处理方法 |
-
2013
- 2013-09-27 CN CN201310454541.7A patent/CN103487382B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06265467A (ja) * | 1993-03-16 | 1994-09-22 | Shokuhin Sangyo Intelligence Control Gijutsu Kenkyu Kumiai | 塩漬肉の発色率測定方法 |
| JP3663373B2 (ja) * | 2001-09-13 | 2005-06-22 | 赤城水産株式会社 | 赤身魚の肉性状検査法及びその装置 |
| CN101576553A (zh) * | 2009-04-24 | 2009-11-11 | 上海海洋大学 | 冷却猪肉的货架期预测模型 |
| CN103033581A (zh) * | 2013-01-06 | 2013-04-10 | 浙江大学 | 一种鱼类鲜度k值测定样品前处理方法 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| LORI F. PIVARNIK等: "Quality Assessment of Filtered Smoked Yellow fin Tuna (Th unnus albacares) Steaks", 《 JOURNAL OF FOOD SCIENCE》, vol. 76, no. 6, 31 December 2011 (2011-12-31), pages 369 - 378 * |
| 丁武等: "色彩色差计在肉品新鲜度检验中的应用", 《肉类工业》, no. 6, 30 June 2003 (2003-06-30), pages 22 - 24 * |
| 关志苗: "K值-判定鱼品鲜度的新指标", 《水产科学》, vol. 14, no. 1, 31 December 1995 (1995-12-31), pages 33 - 35 * |
| 刘书臣: "不同贮藏温度下大目金枪鱼鲜度及组胺变化", 《贮运与保鲜》, vol. 39, no. 5, 31 May 2013 (2013-05-31), pages 213 - 218 * |
| 廖明涛等: "金枪鱼鱼肉色泽评定方法的研究进展", 《食品与发酵工业》, vol. 39, no. 6, 30 June 2013 (2013-06-30), pages 135 - 140 * |
| 谢雯雯: "基于近红外光谱技术的鱼肉新鲜度评价方法的建立", 《淡水渔业》, vol. 43, no. 4, 30 July 2013 (2013-07-30), pages 85 - 90 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106960091A (zh) * | 2017-03-20 | 2017-07-18 | 南京林业大学 | 一种鲜肉新鲜度K值的THz光谱快速无损检测方法 |
| CN106960091B (zh) * | 2017-03-20 | 2020-05-05 | 南京林业大学 | 一种鲜肉新鲜度K值的THz光谱快速无损检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103487382B (zh) | 2015-07-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Castejón et al. | Metabolomics of meat exudate: Its potential to evaluate beef meat conservation and aging | |
| CN104655761B (zh) | 一种基于多光谱成像在线测定鱼肉新鲜度指标k值的方法 | |
| Kim et al. | Effects of aging and aging method on physicochemical and sensory traits of different beef cuts | |
| CN103675220B (zh) | 利用两种质构指标共同判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法 | |
| Karoui et al. | Front face fluorescence spectroscopy enables rapid differentiation of fresh and frozen-thawed sea bass (Dicentrarchus labrax) fillets | |
| Sánchez-Valencia et al. | Estimation of frozen storage time or temperature by kinetic modeling of the Kramer shear resistance and water holding capacity (WHC) of hake (Merluccius merluccius, L.) muscle | |
| CN102323267A (zh) | 一种快速评价生鲜肉品新鲜度的系统及方法 | |
| Van der Sman et al. | Predicting the initial freezing point and water activity of meat products from composition data | |
| Heising et al. | Simulations on the prediction of cod (Gadus morhua) freshness from an intelligent packaging sensor concept | |
| CN101576553A (zh) | 冷却猪肉的货架期预测模型 | |
| Ding et al. | Rapid and nondestructive evaluation of fish freshness by near infrared reflectance spectroscopy combined with chemometrics analysis | |
| CN103487382B (zh) | 利用红度指标来判定金枪鱼鱼肉鲜度的方法 | |
| Jastrzębska | Capillary isotachophoresis as rapid method for determination of orthophosphates, pyrophosphates, tripolyphosphates and nitrites in food samples | |
| Rahman et al. | Expeditious prediction of post-mortem changes in frozen fish meat using three-dimensional fluorescence fingerprints | |
| Castro-Giráldez et al. | Development of a dielectric spectroscopy technique for the determination of key biochemical markers of meat quality | |
| CN104297440A (zh) | 一种预测河鲫鱼货架期的方法 | |
| Frisby et al. | Development of an autonomous, wireless pH and temperature sensing system for monitoring pig meat quality | |
| Vishnuraj et al. | Development and validation of miRNA based method for rapid identification of offal meats in processed chicken meat products | |
| CN114414566A (zh) | 鱼类新鲜度无损检测方法及装置 | |
| Mai et al. | Kinetics of quality changes of Pangasius fillets at stable and dynamic temperatures, simulating downstream cold chain conditions | |
| CN105136835A (zh) | 一种基于lf-nmr技术的猪肉熟度判别方法 | |
| Marlard et al. | Rapid multiparameters approach to differentiate fresh skinless sea bass (dicentrarchus labrax) fillets from frozen-thawed ones | |
| CN101984341A (zh) | 一种检测脊尾白虾新鲜度的方法 | |
| Abramova et al. | NMR—Spectroscopy technique for salmon fish species quality assessment | |
| CN102967646B (zh) | 南极磷虾中氟离子含量的快速检测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |