CN109406740A - 一种淡水鱼肉品质的评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种淡水鱼肉品质的评价方法。其特征在于包括如下步骤：(1)对待测的淡水鱼肉样品分别进行白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值的测试；(2)对上述测定的数值采用标准差标准化法处理，获得其标准化后的数值：白度标准化后数值记为Zx1，嫩度标准化后数值记为Zx2，持水性标准化后数值记为Zx3，三甲胺含量标准化后数值记为Zx4，鲜度标准化数值记为Zx5，硫代巴比妥酸值标准化数字记为Zx6；(3)将步骤(2)各数值代入公式y＝‑0.095*Zx1+0.168*Zx2+0.34*Zx3+0.342*Zx4+0.313*Zx5+0.328*Zx6中，其中y为淡水鱼肉的品质评价结果；(4)得到的y值判断淡水鱼肉的品质：y≥1，鱼肉品质极差，‑1＜y＜1，鱼肉品质一般，y≤‑1，鱼肉品质好。该方法快速、准确。

Description

一种淡水鱼肉品质的评价方法
技术领域
本发明涉及一种淡水鱼肉品质的评价方法。
背景技术
水产品是优质的蛋白质来源，为人们提供能量和营养。2017年全国水产品总产量6445.33万吨，其中海水产品产量3321.74万吨，淡水产品产量3123.59万吨，海水产品与淡水产品的产量比例为51.5：48.5。淡水鱼占淡水产品总量的80％以上，是内陆人民的重要食品之一，加工率超过30％，但由于淡水鱼含水量高，蛋白质丰富，极易腐败变质，影响加工品质。
淡水鱼品质下降主要表现在感官品质的劣化，主要是鱼肉形态、色泽、质地、风味的改变，对应的加工性下降，出品率变低。常规用于品质评价的方法是感官评价，但主观的感官评价方法受人为因素(年龄、经验、习惯、偏好等)影响较大，需要受过专门训练的或有经验的评定员进行评定，而且当产品处于临界点时，主观判定往往会出现差异和偏差。随着现代分析技术的发展，仪器分析和理化检测逐渐替代了传统的判断，为水产品的品质评价提供了新的方法。
现有专利ZL 201210138369.X应用肌肉中蛋白质氧化和内源酶的变化构建了的罗非鱼片品质评价模型)预测速度快，在对未知样本进行预测时仅需要少量的计算，但忽略了淡水鱼脂肪的变化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种淡水鱼肉品质的评价方法，该方法快速、准确。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)对待测的淡水鱼肉样品(或称：样本)分别进行白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值的测试；
(2)对上述测定的白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值的数值采用标准差标准化法处理，获得其标准化后的数值：白度标准化后数值记为Zx1，嫩度标准化后数值记为Zx2，持水性标准化后数值记为Zx3，三甲胺含量标准化后数值记为Zx4，鲜度标准化数值记为Zx5，硫代巴比妥酸值标准化数字记为Zx6；
(3)将步骤(2)各数值代入公式y＝-0.095*Zx1+0.168*Zx2+0.34*Zx3+0.342*Zx4+0.313*Zx5+0.328*Zx6中，其中y为淡水鱼肉的品质评价结果；
(4)得到的y值判断淡水鱼肉的品质：y≥1，鱼肉品质极差(即鱼肉加工品质极差，加工后品质极差)，-1＜y＜1，鱼肉品质一般(即鱼肉加工品质一般，加工后品质一般)，y≤-1，鱼肉品质好(即鱼肉加工的品质好，加工后品质好)。
按上述技术方案，检测淡水鱼片白度的方法为：
(1)仪器采用色差计(色差计仪器)，将待测的鱼去皮后取白肉切割成底面积大于色差计反射孔面积的块状；
(2)采用标准白板对色差计校正后，将切割好的鱼肉块置于色差计反射孔，测定L*(亮度)、a*(红度)和b*(黄度)值，采用Whiteness＝100*[(100*L*2)+a*2+b*2]1/2公式计算鱼肉白度，其中Whiteness为淡水鱼片白度的数值。
按上述技术方案，检测鱼肉的嫩度的方法为：
(1)取待测的鱼肉切割成一致的尺寸；
(2)采用质构仪，测定淡水鱼(如：鮰鱼)嫩度，采用剪切探头HDP/BS，压缩测试模式；
(3)测前速度2.00mm/s，测中速度1.00mm/s，测后速度1.00mm/s，压缩距离20.0mm，触发应力20.0g。
按上述技术方案，检测鱼肉的持水性的方法为：
(1)采取鱼背背鳍附近的质量为2g左右的白肉(样品)，准备大小为4cm×4cm的纱布，先称取纱布质量m1，再称取纱布与样品的总质量m2，纱布对折包裹住样品，向其上下各放8层滤纸使样品置于滤纸中心位置，得到试样，试样放在YYW-2型应变控制式无侧限压力仪的加压板中心；
(2)转动摇把使试样与加压板刚好接触，停止转动摇把，将测力计的百分表读数调至零点，然后手动加压至60kg力，开始计时并维持此数值5min，测试结束后，逆时针转动摇把，取下试样，剥去上下8层滤纸，称量加压后纱布与样品的总质量m3；
(3)持水性X按如下公式计算
按上述技术方案，检测鱼肉中三甲胺含量的方法为：
(1)取鱼肉样品20g，研细研匀，加水70mL移入容器中，并加质量浓度为20wt％三氯乙酸10mL，振摇，沉淀蛋白后过滤；
(2)取5mL滤液于反应瓶中，加入质量浓度为10wt％甲醛溶液1mL，甲苯10mL及1+1碳酸钾溶液3mL，立即盖塞，剧烈振摇，静置20min，吸去下面水层，加入无水硫酸钠约0.5g进行脱水，吸出5mL于预先已置有质量浓度为0.02wt％的苦味酸甲苯溶液5mL的试管中，在410nm测定吸光度，同时将三甲胺氮标准溶液(相当于10μg、20μg、30μg、40μg、50μg)按上述方法测定；
(3)通过标准品测定标准曲线，然后计算样品中三甲胺氮的含量。
按上述技术方案，检测鱼肉鲜度的方法为：
(1)称取1.00g绞碎的鱼肉，加体积分数为10％高氯酸(PCA)2mL，漩涡震荡1min，浆液离心(10000r/min，4℃，6min)分离，取上清液，沉淀用质量浓度为5wt％冷高氯酸2～4mL洗涤，离心2次，最后合并上清液；
(2)用10mol/L和1mol/L的KOH溶液调节至pH 6.4，离心，白色结晶沉淀用pH6.4的质量浓度为5wt％冷高氯酸溶液洗涤，离心，合并上清液，并用质量浓度为5wt％的高氯酸液定容至10mL；用0.22μm的膜过滤，滤液贮存于-20℃冰箱待测；
(3)HPLC条件：色谱柱Agilent Zorbax SB-Aq(250mm×4.6mm)，采用pH6.0的0.02mol/L磷酸缓冲液平衡洗脱；样品进样量20μL，流速1mL/min，柱温35℃，检测波长254nm；
(4)ATP关联物标准品HPLC图谱的测定：ATP、腺苷二磷酸(ADP)、腺苷酸(AMP)、肌苷酸(IMP)、次黄嘌呤核苷(HxR)、次黄嘌呤(Hx)以及它们的混合物在相同条件下测定，并绘制标准图谱；以测得的HxR、Hx之和与腺苷三磷酸关联化合物总量的百分比作为鲜度指标(K值)；
K＝(HxR+Hx)/(ATP+ADP+AMP+IMP+HxR+Hx)*100％。
按上述技术方案，检测鱼肉硫代巴比妥酸值的方法为：
(1)取10g绞碎的鱼肉于凯氏蒸馏瓶中，加入20mL蒸馏水搅拌混合均匀，再加入2ml盐酸溶液(m HCl:m H2O＝1:2，质量比)及2mL液体石蜡，采用水蒸气蒸馏，收集50mL蒸馏液；
(2)取5mL蒸馏液与5mL TBA(硫代巴比妥酸)醋酸溶液(0.2883g硫代巴比妥酸溶解于100mL、质量浓度为90wt％冰醋酸)于25mL比色管中充分混合，100℃水浴加热35min后冷却10min，在535nm处测吸光度A；
(3)以蒸馏水取代蒸馏液为空白样，硫代巴比妥酸值按如下公式计算
TBA值＝A×7.8×10-2mg/g，TBA值为硫代巴比妥酸值。
按上述技术方案，在测试前将待测鱼肉进行前处理，具体为：将活鱼清洗后在环境温度低于10℃条件下去内脏去鳃，采用1～5倍质量的冰水进行清洗5～20min，采取鱼背背鳍附近的白肉真空包装后备用分析。
按上述技术方案，步骤(2)中对上述测定的白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值的数值采用标准差标准化法处理具体为：通过原始数据的均值和标准差进行数据的标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1；其转化函数为：Zx＝(x-μ)/σ，其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差，Zx为标准化后的数字值，x为样本的原始数据。
本发明的方法是：(1)筛选影响鱼肉品质的敏感性指标，对鱼肉的白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值指标进行测定。(2)将测定指标标准化处理，采用主成分分析法建立淡水鱼品质评价模型；(3)应用建立的模型计算量化加工品质，与感官评定验证。
本发明采用主成分分析法建立淡水鱼加工品质综合评价数学模型，其评价公式为y＝-0.095*Zx1+0.168*Zx2+0.34*Zx3+0.342*Zx4+0.313*Zx5+0.328*Zx6，其中Zx1到Zx6分别代表淡水鱼片白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度和硫代巴比妥酸值，通过实验测得并经过标准化后的数值。本发明从客观评价和感官评价两个角度出发，研究了在淡水鱼片的理化指标与人的感官评价之间的关系，建立了淡水鱼片加工品质的综合评价体系，做到用淡水鱼片的理化检测指标来表征口感的感官评分，为制定相关行业标准和企业生产提供一定的数据基础和理论指导。
本发明具有的优点：
1.本发明建立了一种淡水鱼品质评价模型，筛选可用仪器量化的感官品质和理化品质指标确立一个评价指标体系预测加工品质比单一指标更为公平、准确。
2.本发明所涉及的实验方法方便且数据准确，具有很好的可操作性和实用性。
3.本发明中的检测方法，可以针对不同原料的鱼肉调整检测方法与检测参数，得到鱼肉的各指标结果，能够对鱼肉进行定量分析，方法的适用范围广。
具体实施方式
下面结合具体实例进一步阐明本发明的内容，但本发明所保护的内容不仅仅局限于此。
实施例
选取32个不同处理的鱼肉(如：鮰鱼鱼肉)。具体的鱼肉处理如表1所示。
表1实施例用鱼肉处理方式
预处理：将活鱼清洗后在环境温度低于10℃条件下去内脏去鳃，采用1～5倍质量的冰水进行清洗5～20min，采取鱼背背鳍附近的白肉真空包装后备用。
对不同处理方式的鱼肉分别测试鱼肉的白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值指标，评价各处理的鱼肉的品质特性。
淡水鱼片白度的测定：
仪器采用色差计(色差计仪器)，将待测的鱼去皮后取白肉切割成底面积大于色差计反射孔面积的块状；采用标准白板对色差计校正后，将切割好的鱼肉块置于色差计反射孔，测定L*(亮度)、a*(红度)和b*(黄度)值，采用Whiteness＝100*[(100*L*2)+a*2+b*2]1/2公式计算鱼肉白度，其中Whiteness为淡水鱼片白度的数值。
鱼肉的嫩度的测定：
取待测的鱼肉切割成一致的尺寸；采用质构仪，测定鮰鱼嫩度，采用剪切探头HDP/BS，压缩测试模式；测前速度2.00mm/s，测中速度1.00mm/s，测后速度1.00mm/s，压缩距离20.0mm，触发应力20.0g。
鱼肉的持水性的测定：
采取鱼背背鳍附近的质量为2g左右的白肉(样品)，准备大小为4cm×4cm的纱布，先称取纱布质量m1，再称取纱布与样品的总质量m2，纱布对折包裹住样品，向其上下各放8层滤纸使样品置于滤纸中心位置，得到试样，试样放在YYW-2型应变控制式无侧限压力仪的加压板中心；转动摇把使试样与加压板刚好接触，停止转动摇把，将测力计的百分表读数调至零点，然后手动加压至60kg力，开始计时并维持此数值5min，测试结束后，逆时针转动摇把，取下试样，剥去上下8层滤纸，称量加压后纱布与样品的总质量m3；持水性X按如下公式计算
鱼肉中三甲胺含量的测定：
取鱼肉样品20g研细研匀，加水70mL移入容器中，并加质量浓度为20％三氯乙酸10mL，振摇，沉淀蛋白后过滤；取5mL滤液于反应瓶中，加入质量浓度为10％甲醛溶液1mL，甲苯10mL及1+1碳酸钾溶液3mL，立即盖塞，剧烈振摇，静置20min，吸去下面水层，加入无水硫酸钠约0.5g进行脱水，吸出5mL于预先已置有质量浓度为0.02％的苦味酸甲苯溶液5mL的试管中，在410nm测定吸光度，同时将三甲胺氮标准溶液(相当于10μg、20μg、30μg、40μg、50μg)按上述方法测定；通过标准品测定标准曲线，然后计算样品中三甲胺氮的含量。
鱼肉鲜度的测定：
称取1.00g绞碎的鱼肉，加10％(体积分数)高氯酸(PCA)2mL，漩涡震荡1min，浆液离心(10000r/min，4℃，6min)分离，取上清液，沉淀用质量浓度为5％冷高氯酸2～4mL洗涤，离心2次，最后合并上清液；用10mol/L和1mol/L的KOH溶液调节至pH 6.4，离心，白色结晶沉淀用pH 6.4的质量浓度为5％冷高氯酸溶液洗涤，离心，合并上清液，并用质量浓度为5％的高氯酸液定容至10mL。用0.22μm的膜过滤，滤液贮存于-20℃冰箱待测。HPLC条件：色谱柱Agilent Zorbax SB-Aq(250mm×4.6mm)，采用pH6.0的0.02mol/L磷酸缓冲液平衡洗脱；样品进样量20μL，流速1mL/min，柱温35℃，检测波长254nm；ATP关联物标准品HPLC图谱的测定：ATP、腺苷二磷酸(ADP)、腺苷酸(AMP)、肌苷酸(IMP)、次黄嘌呤核苷(HxR)、次黄嘌呤(Hx)以及它们的混合物在相同条件下测定，并绘制标准图谱。以测得的HxR、Hx之和与腺苷三磷酸关联化合物总量的百分比作为鲜度指标(K值)；
K＝(HxR+Hx)/(ATP+ADP+AMP+IMP+HxR+Hx)*100％。
鱼肉硫代巴比妥酸值的测定：
取10g绞碎的鱼肉于凯氏蒸馏瓶中，加入20mL蒸馏水搅拌混合均匀，再加入2ml盐酸溶液(m HCl:m H2O＝1:2)及2mL液体石蜡，采用水蒸气蒸馏，收集50mL蒸馏液；取5mL蒸馏液与5mL TBA醋酸溶液(0.2883g硫代巴比妥酸溶解于100mL、质量浓度为90％冰醋酸)于25mL比色管中充分混合，100℃水浴加热35min后冷却10min，在535nm处测吸光度A。以蒸馏水取代蒸馏液为空白样，硫代巴比妥酸值按如下公式计算
TBA值＝A×7.8×10-2mg/g，TBA值为硫代巴比妥酸值。
对上述测定的白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值的数值采用标准差标准化法处理具体为：通过原始数据的均值和标准差进行数据的标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1；其转化函数为：Zx＝(x-μ)/σ，其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差，Zx为标准化后的数字值，x为样本的原始数据。
获得其标准化后的数值：白度标准化后数值记为Zx1，嫩度标准化后数值记为Zx2，持水性标准化后数值记为Zx3，三甲胺含量标准化后数值记为Zx4，鲜度标准化数值记为Zx5，硫代巴比妥酸值标准化数字记为Zx6；见表2。
表2各指标原始检测数据及标准化处理结果
人为感官评价
选择20名评价人员，要求对鱼肉品质，有较强的感觉和表达能力。本项目采用一下打分法(表3)，将人对鱼肉品质评价，对应打分。每名评价人员对不同处理方式的鱼肉进行观察和试吃，打出相应的分数，得到感官评分。
表3淡水鱼感官品质评价标准
鱼肉加工品质的综合评价模型的验证
鱼肉加工品质的综合评价模型，是采用主成分分析法建立的数学模型。根据建立的数学模型，将测试得到的各指标数据，标准化处理后代入下述公式：
y＝-0.095*Zx1+0.168*Zx2+0.34*Zx3+0.342*Zx4+0.313*Zx5+0.328*Zx6，其中y为淡水鱼肉的品质评价结果。
得到的y值判断淡水鱼肉的品质：y≥1，鱼肉品质极差(即鱼肉加工品质极差，加工后品质极差)，-1＜y＜1，鱼肉品质一般(即鱼肉加工品质一般，加工后品质一般)，y≤-1，鱼肉品质好(即鱼肉加工的品质好，加工后品质好)。
计算得到32个鱼肉样品品质计算值，并且与感官人员实验得到的感官评价结果进行对比来验证理论模型，结果见表4。
表4品质计算结果与感官人员评分对比
根据公式计算出的综合评价分值越高，说明鱼肉品质越好。将实验结果按照评分高低进行排序，不难发现，计算得分与人员的感官评分的趋势基本上是一致的。同时可以看出，鱼肉品质优差顺序，基本为贮藏时间短>贮藏时间长；解冻至低温>解冻至高温>，说明了本发明检测方法的有效性，符合人们主观认识。
本文所描述的具体实施案例仅作为对本发明精神和部分实验做举例说明。本发明所述领域的技术人员可以对所描述的具体实施案例做出各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (9)

1.一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于包括如下步骤：
(1)对待测的淡水鱼肉样品分别进行白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值的测试；
(2)对上述测定的白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值的数值采用标准差标准化法处理，获得其标准化后的数值：白度标准化后数值记为Zx1，嫩度标准化后数值记为Zx2，持水性标准化后数值记为Zx3，三甲胺含量标准化后数值记为Zx4，鲜度标准化数值记为Zx5，硫代巴比妥酸值标准化数字记为Zx6；
(3)将步骤(2)各数值代入公式y＝-0.095*Zx1+0.168*Zx2+0.34*Zx3+0.342*Zx4+0.313*Zx5+0.328*Zx6中，其中y为淡水鱼肉的品质评价结果；
(4)得到的y值判断淡水鱼肉的品质：y≥1，鱼肉品质极差，-1＜y＜1，鱼肉品质一般，y≤-1，鱼肉品质好。
2.根据权利要求1所述的一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于，检测淡水鱼片白度的方法为：
(1)仪器采用色差计，将待测的鱼去皮后取白肉切割成底面积大于色差计反射孔面积的块状；
(2)采用标准白板对色差计校正后，将切割好的鱼肉块置于色差计反射孔，测定L*(亮度)、a*(红度)和b*(黄度)值，采用Whiteness＝100*[(100*L*2)+a*2+b*2]1/2公式计算鱼肉白度，其中Whiteness为淡水鱼片白度的数值。
3.根据权利要求1所述的一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于，检测鱼肉的嫩度的方法为：
(1)取待测的鱼肉切割成一致的尺寸；
(2)采用质构仪，测定淡水鱼嫩度，采用剪切探头HDP/BS，压缩测试模式；
(3)测前速度2.00mm/s，测中速度1.00mm/s，测后速度1.00mm/s，压缩距离20.0mm，触发应力20.0g。
4.根据权利要求1所述的一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于，检测鱼肉的持水性的方法为：
(1)采取鱼背背鳍附近的质量为2g左右的白肉，准备大小为4cm×4cm的纱布，先称取纱布质量m1，再称取纱布与样品的总质量m2，纱布对折包裹住样品，向其上下各放8层滤纸使样品置于滤纸中心位置，得到试样，试样放在YYW-2型应变控制式无侧限压力仪的加压板中心；
(2)转动摇把使试样与加压板刚好接触，停止转动摇把，将测力计的百分表读数调至零点，然后手动加压至60kg力，开始计时并维持此数值5min，测试结束后，逆时针转动摇把，取下试样，剥去上下8层滤纸，称量加压后纱布与样品的总质量m3；
(3)持水性X按如下公式计算
5.根据权利要求1所述的一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于，检测鱼肉中三甲胺含量的方法为：
(1)取鱼肉样品20g，研细研匀，加水70mL移入容器中，并加质量浓度为20wt％三氯乙酸10mL，振摇，沉淀蛋白后过滤；
(2)取5mL滤液于反应瓶中，加入质量浓度为10wt％甲醛溶液1mL，甲苯10mL及1+1碳酸钾溶液3mL，立即盖塞，剧烈振摇，静置20min，吸去下面水层，加入无水硫酸钠约0.5g进行脱水，吸出5mL于预先已置有质量浓度为0.02wt％的苦味酸甲苯溶液5mL的试管中，在410nm测定吸光度，同时将三甲胺氮标准溶液按上述方法测定；
(3)通过标准品测定标准曲线，然后计算样品中三甲胺氮的含量。
6.根据权利要求1所述的一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于，检测鱼肉鲜度的方法为：
(1)称取1.00g绞碎的鱼肉，加体积分数为10％高氯酸)2mL，漩涡震荡1min，浆液离心分离，取上清液，沉淀用质量浓度为5wt％冷高氯酸2～4mL洗涤，离心2次，最后合并上清液；
(2)用10mol/L和1mol/L的KOH溶液调节至pH 6.4，离心，白色结晶沉淀用pH 6.4的质量浓度为5wt％冷高氯酸溶液洗涤，离心，合并上清液，并用质量浓度为5wt％的高氯酸液定容至10mL；用0.22μm的膜过滤，滤液贮存于-20℃冰箱待测；
(3)HPLC条件：色谱柱Agilent Zorbax SB-Aq(250mm×4.6mm)，采用pH6.0的0.02mol/L磷酸缓冲液平衡洗脱；样品进样量20μL，流速1mL/min，柱温35℃，检测波长254nm；
(4)ATP关联物标准品HPLC图谱的测定：ATP、腺苷二磷酸(ADP)、腺苷酸(AMP)、肌苷酸(IMP)、次黄嘌呤核苷(HxR)、次黄嘌呤(Hx)以及它们的混合物在相同条件下测定，并绘制标准图谱；以测得的HxR、Hx之和与腺苷三磷酸关联化合物总量的百分比作为鲜度指标K值；
K＝(HxR+Hx)/(ATP+ADP+AMP+IMP+HxR+Hx)*100％。
7.根据权利要求1所述的一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于，检测鱼肉硫代巴比妥酸值的方法为：
(1)取10g绞碎的鱼肉于凯氏蒸馏瓶中，加入20mL蒸馏水搅拌混合均匀，再加入2ml盐酸溶液及2mL液体石蜡，采用水蒸气蒸馏，收集50mL蒸馏液；
(2)取5mL蒸馏液与5mL TBA醋酸溶液于25mL比色管中充分混合，100℃水浴加热35min后冷却10min，在535nm处测吸光度A；
(3)以蒸馏水取代蒸馏液为空白样，硫代巴比妥酸值按如下公式计算
TBA值＝A×7.8×10-2mg/g，TBA值为硫代巴比妥酸值。
8.根据权利要求1所述的一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于，在测试前将待测鱼肉进行前处理，具体为：将活鱼清洗后在环境温度低于10℃条件下去内脏去鳃，采用1～5倍质量的冰水进行清洗5～20min，采取鱼背背鳍附近的白肉真空包装后备用分析。
9.根据权利要求1所述的一种淡水鱼肉品质的评价方法，其特征在于，步骤(2)中对上述测定的白度、嫩度、持水性、三甲胺含量、鲜度以及硫代巴比妥酸值的数值采用标准差标准化法处理具体为：通过原始数据的均值和标准差进行数据的标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1；其转化函数为：Zx＝(x-μ)/σ，其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差，Zx为标准化后的数字值，x为样本的原始数据。
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110082301A (zh) * 2019-05-27 2019-08-02 武汉轻工大学 一种基于功能活性物质评价不同采收期莲藕品质差异的方法
CN110455725A (zh) * 2019-07-30 2019-11-15 河北普兴电子科技股份有限公司 一种高纯碳化硅粉料品质的评价方法
CN111077240A (zh) * 2019-11-28 2020-04-28 深圳市农产品质量安全检验检测中心(深圳市动物疫病预防控制中心) 一种高效液相色谱-质谱联用检测三甲胺的方法
CN111272672A (zh) * 2020-03-03 2020-06-12 渤海大学 一种基于颜色评估糖熏肉制品新鲜度的方法
CN112213281A (zh) * 2020-11-16 2021-01-12 湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所 一种基于透射近红外光谱快速测定淡水鱼新鲜度综合评价的方法
CN112505217A (zh) * 2020-10-30 2021-03-16 浙江波拉波拉食品股份有限公司 一种快速检测蟹肉新鲜度的方法
CN113100282A (zh) * 2021-05-17 2021-07-13 江苏省农业科学院 一种专用于提升黑鱼肉长期冷藏品质的联合处理方法
CN114113505A (zh) * 2021-11-18 2022-03-01 湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所 一种基于呼吸频率的活鱼肌肉品质预测方法
CN114414732A (zh) * 2021-12-10 2022-04-29 湖北省水产科学研究所 一种鳜鱼肉品质检测与感官品尝双验证方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101539562A (zh) * 2009-04-24 2009-09-23 上海海洋大学 一种预测生鲜鲳鱼品质变化的方法
CN101949870A (zh) * 2010-08-06 2011-01-19 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种冷藏鲤鱼鲜度品质预测方法
CN102707024A (zh) * 2012-05-04 2012-10-03 中国水产科学研究院南海水产研究所 基于肌肉中蛋白和酶类的罗非鱼片品质评价模型构建方法
CN103994937A (zh) * 2014-06-11 2014-08-20 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种基于质构仪的脆肉鲩鱼肉品质分级方法
CN104330441A (zh) * 2014-09-30 2015-02-04 山东国家农产品现代物流工程技术研究中心 一种判定鱼肉品质变化的方法与系统
CN108535432A (zh) * 2018-04-18 2018-09-14 佛山市梅雨科技有限公司 一种烤羊肉串品质的评价方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101539562A (zh) * 2009-04-24 2009-09-23 上海海洋大学 一种预测生鲜鲳鱼品质变化的方法
CN101949870A (zh) * 2010-08-06 2011-01-19 中国水产科学研究院东海水产研究所 一种冷藏鲤鱼鲜度品质预测方法
CN102707024A (zh) * 2012-05-04 2012-10-03 中国水产科学研究院南海水产研究所 基于肌肉中蛋白和酶类的罗非鱼片品质评价模型构建方法
CN103994937A (zh) * 2014-06-11 2014-08-20 中国水产科学研究院南海水产研究所 一种基于质构仪的脆肉鲩鱼肉品质分级方法
CN104330441A (zh) * 2014-09-30 2015-02-04 山东国家农产品现代物流工程技术研究中心 一种判定鱼肉品质变化的方法与系统
CN108535432A (zh) * 2018-04-18 2018-09-14 佛山市梅雨科技有限公司 一种烤羊肉串品质的评价方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨金生: "金枪鱼肌肉冷藏工艺的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *
许龙福: "《中华人民共和国国家标准》", 11 August 2003 *
郭丽萍: "超高压处理对鲈鱼品质的影响", 《现代食品科技》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110082301A (zh) * 2019-05-27 2019-08-02 武汉轻工大学 一种基于功能活性物质评价不同采收期莲藕品质差异的方法
CN110082301B (zh) * 2019-05-27 2021-12-31 武汉轻工大学 一种基于功能活性物质评价不同采收期莲藕品质差异的方法
CN110455725A (zh) * 2019-07-30 2019-11-15 河北普兴电子科技股份有限公司 一种高纯碳化硅粉料品质的评价方法
CN111077240A (zh) * 2019-11-28 2020-04-28 深圳市农产品质量安全检验检测中心(深圳市动物疫病预防控制中心) 一种高效液相色谱-质谱联用检测三甲胺的方法
CN111272672A (zh) * 2020-03-03 2020-06-12 渤海大学 一种基于颜色评估糖熏肉制品新鲜度的方法
CN112505217A (zh) * 2020-10-30 2021-03-16 浙江波拉波拉食品股份有限公司 一种快速检测蟹肉新鲜度的方法
CN112213281A (zh) * 2020-11-16 2021-01-12 湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所 一种基于透射近红外光谱快速测定淡水鱼新鲜度综合评价的方法
CN113100282A (zh) * 2021-05-17 2021-07-13 江苏省农业科学院 一种专用于提升黑鱼肉长期冷藏品质的联合处理方法
CN114113505A (zh) * 2021-11-18 2022-03-01 湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所 一种基于呼吸频率的活鱼肌肉品质预测方法
CN114113505B (zh) * 2021-11-18 2024-01-02 湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所 一种基于呼吸频率的活鱼肌肉品质预测方法
CN114414732A (zh) * 2021-12-10 2022-04-29 湖北省水产科学研究所 一种鳜鱼肉品质检测与感官品尝双验证方法

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