CN105372299A - 一种快速测定猪肉新鲜度的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种快速测定猪肉新鲜度的检测方法，包括以下步骤：(一)建立快速测定猪肉新鲜度的模型；(二)采用步骤(一)建立的模型测定猪肉新鲜度：将一定频率下测定的生物阻抗值代入公式模型(1)计算猪肉的TVB-N含量，由计算的TVB-N含量判断猪肉的新鲜度。本发明确定了一种利用相关数学模型探讨不同频率下TVB-N值与生物阻抗值的关系，确定了一套不同频率下生物阻抗与TVB-N之间的二阶多项式关系，由此确定真空储藏条件下猪肉新鲜度变化的情况，从而对猪肉中TVB-N含量进行预测。该方法使用简便快捷，可操作性强，为利用生物阻抗预测肉类TVB-N值提供了理论基础，能够实时监测肉类TVBN-N含量，以此判断肉类的新鲜度。
Description
技术领域
本发明涉及肉品新鲜度检测领域，具体涉及一种利用生物阻抗法快速测定猪肉新鲜度的检测方法。
背景技术
肉类作为人类膳食结构的重要组成部分，含有丰富的脂肪、蛋白质、矿物质等。随着我国肉和肉制品产量的逐年提高和人们肉类消费消费量的不断增加，消费者对于肉类品质要求和食用安全意识也在不断加强。而肉类新鲜程度可以反映肉类特有的标准质地、口感、色泽、风味和微生物合格卫生标准的综合状况，从而判断肉类的品质。由于肉品在加工、运输、贮藏中易受到温度、酶、微生物等作用，发生腐败变质，导致品质下降。所以快速准确的检测肉类新鲜度技术对肉类的加工、运输、贮藏过程有着重要的意义。
生物阻抗是生物组织的一个基本的物理参数，反映生物组织、器官、细胞或整个生物机体电学性质。肉类的生物阻抗值主要受到频率、电场方向、电极形状的影响。Lepetit(2002)研究了牛肉中阻抗值与嫩度的关系，结果发现，牛肉背最长肌的阻抗值随着成熟时间的增加逐渐减小，并且阻抗值与肌肉纤维的机械强度呈线性关系，相同的现象在半膜肌和胸肌上也得到了发现。Damez(2008)研究了运用Fricke/Cole–Cole模型条件下牛肉在1-1500kHz下阻抗值的表现，结果发现，在低频时电场方向沿着肌肉纤维方向测量得到的阻抗值小于垂直方向的阻抗值，但这种差异在300kHz以后消失。Castro-Giráldeza(2011)等采用大型电阻抗分析仪器研究了屠宰后猪背最长肌4℃条件下贮藏的168h内，140Hz、1kHz、300kHz频率的阻抗变化，发现阻抗值与K-Value(k值，反映新鲜程度的指标)高度相关。Pérez-Esteve等(2014)利用阻抗光谱技术预测海鲷新鲜度，通过最小偏二乘法成功预测了储藏0-15天的海鲷的新鲜程度，R2达到了0.72。张军等(2007)采用混合式电极在激励频率为591Hz条件下测量的阻抗随时间变化规律性强，建立了鱼体阻抗特性与新鲜度指标TVB-N的数学模型，预测鱼肉的腐败状况。
对于猪肉新鲜度的判定，在实际应用中多使用感官评定法，物理及化学评价法(TVB-N的测定)，微生物评价法，电子鼻，近红外等技术测定，上述方法需要一定的测试时间，不利于快速检测；检测成本方面，耗费许多人力物力，样品前处理比较复杂；此外，不同频率下猪肉的生物阻抗值变化较大，当更改检测频率时需要重新测定猪肉的生物阻抗值，工作量大切无法直接对猪肉的TVB-N含量进行预测，不利于实现快速检测的目的。因此有必要在实验结果的基础上，利用相关数学模型探讨不同频率下TVB-N值与生物阻抗值的关系，确定真空储藏条件下猪肉新鲜度变化的情况，从而对猪肉中TVB-N含量进行预测，减少样品测定时间，拓展其应用范围并实现产品在线控制。
发明内容
本发明的目的在于提供一种快速测定猪肉新鲜度的检测方法。本发明在恒定的储藏温度条件下，测定不同天数猪肉TVB-N含量，同时测定对应天数猪肉在不同频率下的生物阻抗值，并与对应的TVB-N含量进行拟合，建立一个二阶多项式的公式模型，可计算一定频率下猪肉中TVB-N含量，具有很高的应用价值。
本发明的另一目的在于提供上述方法在快速测定猪肉新鲜度中的应用。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种快速测定猪肉新鲜度的检测方法，该方法包括以下步骤：
(一)建立快速测定猪肉新鲜度的模型：
(1)样品处理：将新鲜猪肉除去脂肪、筋膜后，分割进行真空包装并冷藏；
(2)生物阻抗值测定：测定不同频率下、不同天数时的生物阻抗值；
(3)测定TVB-N含量：测定对应天数时猪肉的TVB-N含量；
(4)建立二阶多项式公式模型：将不同天数时测得的TVB-N含量分别与对应天数时一定频率下的生物阻抗值进行拟合，得到一个二阶多项式公式模型：
Y＝AX2+B1X+B2(1)
其中：Y指猪肉的TVB-N含量(mg/100g)，X指一定频率下猪肉的生物阻抗值(Ω)，一定频率下的二阶多项式系数A,B1,B2由非线性拟合得到；
(5)判断生物阻抗值与TVB-N含量两者拟合程度的准确度：测定一定频率下猪肉的生物阻抗值，代入步骤(4)中拟合得到的公式模型，计算得到猪肉的TVB-N含量，通过计算测量值与计算值的决定系数，判断两者的拟合程度由此确定公式(1)的准确度；可以比较不同频率条件下TVB-N含量测量值与计算值的决定系数，选择决定系数最高的频率条件下的公式模型作为快速速测定猪肉新鲜度的模型；
(二)采用步骤(一)建立的模型测定猪肉新鲜度：将一定频率下测定的生物阻抗值代入公式模型(1)计算猪肉的TVB-N含量，由计算的TVB-N含量判断猪肉的新鲜度。
步骤(1)中所述的新鲜猪肉为新鲜猪背最长肌或新鲜猪半膜肌。
步骤(1)中所述冷藏的温度为4℃。
步骤(2)中采用生物阻抗法测定生物阻抗值，测量时的电极由6根不锈钢针排成2排组成，所述的钢针固定在绝缘塑料块上，钢针之间间隔为10mm。测量时电极插入猪肉深度为10mm，电极插入方向为沿着肌肉纤维方向。
步骤(2)和步骤(5)中测量生物阻抗值时频率为10Hz～300kHz，测量温度为4℃。
步骤(3)中TVB-N含量的测定方法为微量扩散法(GB/T5009.44-2003肉与肉制品卫生标准的分析方法)。
步骤(5)中所述的决定系数意为模型计算值可解释实际测定值方差的百分比，用于判断拟合程度或计算值与测定值的接近程度，则计算公式为：
其中S残表示残差平方和，指计算值不在回归直线上引起的方差，ST指总离差平方和。
上述的方法在快速测定猪肉新鲜度中的应用。
本发明的有益效果：
本发明在实验结果的基础上确定了一种快速测定猪肉新鲜度的方法，其可在确定的频率和公式模型下，根据测得的生物阻抗值确定猪肉中TVB-N的含量。该方法使用简便快捷，可操作性强，能够实时监测猪肉TVBN-N含量，以此判断肉类的新鲜度。
附图说明
图1为猪肉背最长肌中TVB-N含量测定值与计算值相关性
图2为猪肉半膜肌中TVB-N含量测定值与计算值相关性
具体实施方式：
通过具体实施方式对本发明的技术方案进行进一步说明。实施例中采用的频率分别为20Hz，200Hz，2kHz和200kHz。
实施例1
(一)建立快速测定猪肉新鲜度的模型：
(1)样品处理：取新鲜猪背最长肌部位，洗净表面血水，去除脂肪及筋膜，切成5块60×30×15mm(长×宽×厚)大小的肉块，用无菌真空包装袋真空包装，储藏在4℃冷库中。
(2)设定频率分别为20Hz，200Hz，2kHz和200kHz，环境温度为4℃，电极插入肉样深度为10mm，电极插入肉样的方向为沿着肌肉纤维方向，对不同频率下储藏1d，3d，5d，7d，10d的猪背最长肌的生物阻抗值进行测定，得到一系列数值为猪肉背最长肌的生物阻抗值。采用生物阻抗法测定生物阻抗值，测量时的电极由6根不锈钢针(长30mm×直径2mm)排成2排组成，所述的钢针固定在绝缘塑料块上，钢针之间间隔为10mm。
(3)按照《GB/T5009.44-2003肉与肉制品卫生标准的分析方法》中微量扩散法测定1d，3d，5d，7d，10d的猪肉中TVB-N含量。
(4)将步骤(3)中1d，3d，5d，7d，10d测得的TVB-N含量分别与对应天数时一定频率下的生物阻抗值进行拟合，利用软件Metlab进行非线性拟合，分别得到20Hz，200Hz，2kHz和200kHz测定频率下生物阻抗值与TVB-N含量的二阶多项式公式模型，所述的二阶多项式公式模型为：
Y＝AX2+B1X+B2(1)
其中：Y指猪背最长肌的TVB-N含量(mg/100g)，X指一定频率下猪背最长肌的生物阻抗值(Ω)，一定频率下的二阶多项式系数A,B1,B2由非线性拟合得到；
(5)按照步骤(2)所述的方法测量一定频率下猪肉的生物阻抗值并同时测定猪肉的TVB-N含量，将一定频率下猪肉的生物阻抗值代入步骤(4)中拟合得到的一定频率下的二阶多项式公式模型，计算得到猪肉的TVB-N含量。通过计算测量值与计算值的决定系数，判断两者的拟合程度由此确定公式(1)的准确度；根据公式(2)计算决定系数，该公式意为模型计算值可解释实际测定值方差的百分比，由此判断猪肉中TVB-N含量的计算值与测定值的吻合程度，确定该数学模型的准确度。以测定值为x，计算值为y绘制散点图，公式(2)为：其中S残表示残差平方和，指计算值不在回归直线上引起的方差，ST指总离差平方和。实际操作中，可以比较不同频率条件下TVB-N含量测量值与计算值的决定系数，选择决定系数最高的频率条件下的公式模型作为快速速测定猪肉新鲜度的模型。
(二)采用步骤(一)建立的模型测定猪肉新鲜度：
将一定频率下测定的生物阻抗值代入公式模型(1)计算猪肉的TVB-N含量，由计算的TVB-N含量判断猪肉的新鲜度。
实施例2
(一)建立快速测定猪肉新鲜度的模型：
(1)样品处理：取新鲜猪半膜肌部位，洗净表面血水，去除脂肪及筋膜，切成5块60×30×15mm(长×宽×厚)大小的肉块，用无菌真空包装袋真空包装，储藏在4℃冷库中。
(2)设定频率分别为20Hz，200Hz，2kHz和200kHz，环境温度为4℃，电极插入肉样深度为10mm，电极插入肉样的方向为沿着肌肉纤维方向，对不同频率下储藏1d，3d，5d，7d，10d的猪半膜肌的生物阻抗值进行测定，得到一系列数值为猪肉半膜肌的生物阻抗值。采用生物阻抗法测定生物阻抗值，测量时的电极由6根不锈钢针(长30mm×直径2mm)排成2排组成，所述的钢针固定在绝缘塑料块上，钢针之间间隔为10mm。
(3)按照《GB/T5009.44-2003肉与肉制品卫生标准的分析方法》中微量扩散法测定1d，3d，5d，7d，10d的猪肉中TVB-N含量。
(4)将步骤(3)中1d，3d，5d，7d，10d测得的TVB-N含量分别与对应天数时一定频率下的生物阻抗值进行拟合，利用软件Metlab进行非线性拟合，分别得到20Hz，200Hz，2kHz和200kHz测定频率下生物阻抗值与TVB-N含量的二阶多项式公式模型，所述的二阶多项式公式模型为：
Y＝AX2+B1X+B2(1)
其中：Y指猪肉半膜肌的TVB-N含量(mg/100g)，X指一定频率下猪肉半膜肌的生物阻抗值(Ω)，一定频率下的二阶多项式系数A,B1,B2由非线性拟合得到；
(5)按照步骤(2)所述的方法测量一定频率下的猪肉生物阻抗值并同时测定猪肉的TVB-N含量，将一定频率下猪肉的生物阻抗值代入步骤(4)中拟合得到的一定频率下的二阶多项式公式模型，计算得到猪肉的TVB-N含量，通过计算测量值与计算值的决定系数，判断两者的拟合程度由此确定公式(1)的准确度；根据公式(2)计算决定系数，该公式意为模型计算值可解释实际测定值方差的百分比，由此判断猪肉中TVB-N含量的计算值与测定值的吻合程度，确定该数学模型的准确度。
以测定值为x，计算值为y绘制散点图，公式(2)为：其中S残表示残差平方和，指计算值不在回归直线上引起的方差，ST指总离差平方和。
实际操作中，可以比较不同频率条件下TVB-N含量测量值与计算值的决定系数，选择决定系数最高的频率条件下的公式模型作为快速速测定猪肉新鲜度的模型。
(二)采用步骤(一)建立的模型测定猪肉新鲜度：
将一定频率下测定的生物阻抗值代入公式模型(1)计算猪肉的TVB-N含量，由计算的TVB-N含量判断猪肉的新鲜度。
对于实施例1中生物阻抗测定值，TVB-N测定值，二阶多项式结果如下：
(1)不同频率储藏天数下猪肉背最长肌生物阻抗测定值
采用步骤(2)中的方法测定不同频率下猪背最长肌在不同储藏天数的生物阻抗值如表1所示，由表1可知，随着储藏天数的增加，同一频率下的生物阻抗值逐渐减小，同一储藏天数的生物阻抗值随着测量频率的增加而减小。
表1不同频率储藏天数下猪肉背最长肌生物阻抗(Ω)测定值
注：结果表示为平均值±标准差，储藏温度为4℃，测定温度为4℃。
每一竖行a～e字母不同表示在同一频率时不同储藏天数生物阻抗值差异显著(P<0.05)。
(2)不同储藏天数下猪肉背最长肌的TVB-N含量
采用《GB/T5009.44-2003肉与肉制品卫生标准的分析方法》中微量扩散法测定真空包装储藏1d，3d，5d，7d，10d的猪肉中TVB-N含量，结果如下表2所示，由表2可知，随着储藏天数的增加，猪肉中TVB-N的含量亦随之增加。
表2不同储藏天数下猪肉背最长肌的TVB-N含量(mg/100g肉)
注：结果表示为平均值±标准差，储藏温度为4℃。
每一竖行a～e字母不同表示在同一频率时不同储藏天数生物阻抗值差异显著(P<0.05)。
(3)TVB-N预测公式的确定
将表1得到的不同频率的生物阻抗值与相应储藏天数的TVB-N值应用软件Metlab进行非线性拟合，得到各个频率下所对应的二阶多项式公式。
表3不同频率下二阶多项式系数
(4)TVB-N预测公式的验证
测量不同频率下猪肉生物阻抗值，计算各个频率下的猪肉的TVB-N含量的计算值，以横坐标为TVB-N含量测定值，纵坐标为TVB-N含量计算值绘制散点图，如图1所示。由图可看出，猪肉中TVB-N含量的测定值与计算值基本集中于对角线附近，表明两组数值较为接近。
为进一步分析TVB-N含量的测定值与计算值的接近程度，根据公式(2)计算每个频率条件下的决定系数，其表示计算值可解释实际测定值方差的百分比，该值越大表明TVB-N含量的测定值与计算值越接近，亦即表示公式(1)作为预测模型的准确度越高，各决定系数计算值如表4所示。由表可知，各频率条件下决定系数值均大于90％，表明采用公式(1)作为数学模型时，可准确地计算出猪肉TVB-N含量，与实际测定结果较为接近，可用于实际生产中猪肉背最长肌TVB-N含量的预测。
表4不同功率下TVB-N含量的测定值与计算值决定系数
选择20Hz频率下的二阶多项式公式模型作为快速测定猪肉新鲜度监测模型，因为根据表4显示，20Hz频率条件下决定系数最高，即TVB-N含量的测定值与计算值吻合程度更高，确定该数学模型的准确度最高。
将20Hz频率下测定的生物阻抗值代入公式模型(1)计算猪肉的TVB-N含量，由计算的TVB-N含量判断猪肉的新鲜度。
对于实例2中生物阻抗测定值，TVB-N测定值，二阶多项式结果如下：
(1)不同频率储藏天数下猪肉半膜肌生物阻抗测定值
采用步骤(2)中的方法测定不同频率下猪半膜肌在不同储藏天数的生物阻抗值如表5所示，由表5可知，随着储藏天数的增加，同一频率下的生物阻抗值逐渐减小，同一储藏天数的生物阻抗值随着测量频率的增加而减小。
表5不同频率储藏天数下猪肉半膜肌生物阻抗(Ω)测定值
注：结果表示为平均值±标准差，储藏温度为4℃，测定温度为4℃。
每一竖行a～e字母不同表示在同一频率时不同储藏天数生物阻抗值差异显著(P<0.05)。
(2)不同储藏天数下猪肉半膜肌的TVB-N含量
采用《GB/T5009.44-2003肉与肉制品卫生标准的分析方法》中微量扩散法测定真空包装储藏1d，3d，5d，7d，10d的猪肉中TVB-N含量，结果如下表6所示，由表6可知，随着储藏天数的增加，猪肉中TVB-N的含量亦随之增加。
表6不同储藏天数下猪肉半膜肌的TVB-N含量(mg/100g肉)
注：结果表示为平均值±标准差，储藏温度为4℃。
每一竖行a～e字母不同表示在同一频率时不同储藏天数生物阻抗值差异显著(P<0.05)。
(3)TVB-N预测公式的确定
将表5得到的不同频率的生物阻抗值与相应储藏天数的TVB-N值应用软件Metlab进行非线性拟合，得到各个频率下所对应的二阶多项式公式。
表7不同频率下二阶多项式系数
(4)TVB-N预测公式的验证
测量不同频率下猪肉生物阻抗值，计算各个频率下的猪肉中TVB-N含量的计算值，以横坐标为TVB-N含量测定值，纵坐标为TVB-N含量计算值绘制散点图，如图2所示。由图可看出，猪肉中TVB-N含量的测定值与计算值基本集中于对角线附近，表明两组数值较为接近。
为进一步分析TVB-N含量的测定值与计算值的接近程度，根据公式(2)计算每个频率条件下的决定系数，其表示计算值可解释实际测定值方差的百分比，该值越大表明TVB-N含量的测定值与计算值越接近，亦即表示公式(1)作为预测模型的准确度越高，各决定系数计算值如表8所示。由表可知，各频率条件下决定系数值均大于90％，表明采用公式(1)作为数学模型时，可准确地计算出猪肉TVB-N含量，与实际测定结果较为接近，可用于实际生产中猪肉半膜肌TVB-N含量的预测。
表8不同功率下TVB-N含量的测定值与计算值决定系数
选择20Hz频率下的二阶多项式公式模型作为快速测定猪肉新鲜度监测模型，因为根据表8显示，20Hz频率条件下决定系数最高，即TVB-N含量的测定值与计算值吻合程度更高，确定该数学模型的准确度最高。
将20Hz频率下测定的生物阻抗值代入公式模型(1)计算猪肉的TVB-N含量，由计算的TVB-N含量判断猪肉的新鲜度。
Claims (9)
1.一种快速测定猪肉新鲜度的检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
(一)建立快速测定猪肉新鲜度的模型：
(1)样品处理：将新鲜猪肉除去脂肪、筋膜后，分割进行真空包装并冷藏；
(2)生物阻抗值测定：测定不同频率下、不同天数时的生物阻抗值；
(3)测定TVB-N含量：测定对应天数时猪肉的TVB-N含量；
(4)建立二阶多项式公式模型：将不同天数时测得的TVB-N含量分别与对应天数时一定频率下的生物阻抗值进行拟合，得到一个二阶多项式公式模型：
Y＝AX2+B1X+B2(1)
其中：Y指猪肉的TVB-N含量(mg/100g)，X指一定频率下猪肉的生物阻抗值(Ω)，一定频率下的二阶多项式系数A,B1,B2由非线性拟合得到；
(5)判断生物阻抗值与TVB-N含量两者拟合程度的准确度：测定一定频率下猪肉的生物阻抗值，代入步骤(4)中拟合得到的公式模型，计算得到猪肉的TVB-N含量，通过计算测量值与计算值的决定系数，判断两者的拟合程度由此确定公式(1)的准确度；
(二)采用步骤(一)建立的模型测定猪肉新鲜度：将一定频率下测定的生物阻抗值代入公式模型(1)计算猪肉的TVB-N含量，由计算的TVB-N含量判断猪肉的新鲜度。
2.根据权利要求1所述的快速测定猪肉新鲜度的检测方法，其特征在于步骤(1)中所述的新鲜猪肉为新鲜猪背最长肌或新鲜猪半膜肌。
3.根据权利要求1所述的快速测定猪肉新鲜度的检测方法，其特征在于步骤(1)中所述冷藏的温度为4℃。
4.根据权利要求1所述的快速测定猪肉新鲜度的检测方法，其特征在于步骤(2)中采用生物阻抗法测定生物阻抗值，测量时的电极由6根不锈钢针排成2排组成，所述的钢针固定在绝缘塑料块上，钢针之间间隔为10mm。
5.根据权利要求1所述的快速测定猪肉新鲜度的检测方法，其特征在于测量所述的生物阻抗值时电极插入猪肉深度为10mm，电极插入方向为沿着肌肉纤维方向。
6.根据权利要求1所述的快速测定猪肉新鲜度的检测方法，其特征在于步骤(2)和步骤(5)中测量生物阻抗值时频率为10Hz～300kHz，测量温度为4℃。
7.根据权利要求1所述的快速测定猪肉新鲜度的检测方法，其特征在于步骤(3)中TVB-N含量的测定方法为微量扩散法。
8.根据权利要求1所述的快速测定猪肉新鲜度的检测方法，其特征在于步骤(5)中所述的决定系数意为模型计算值可解释实际测定值方差的百分比，用于判断拟合程度或计算值与测定值的接近程度，则计算公式为：
其中S残表示残差平方和，指计算值不在回归直线上引起的方差，ST指总离差平方和。
9.权利要求1所述的方法在快速测定猪肉新鲜度中的应用。
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