發(fā)布時間：2018-04-13 09:16

  本文選題：雞肉 + 魚肉　； 參考：《中國農(nóng)業(yè)科學(xué)》2016年01期

【摘要】：【目的】在肉制品生產(chǎn)中,加熱終點(diǎn)溫度(endpoint temperature,EPT)是控制食源性疾病的關(guān)鍵因素�，F(xiàn)有的EPT檢測方法諸多,如酶活性測定法,凝血試驗(yàn)和聚丙烯酰胺凝膠電泳(SDS-PAGE電泳)法等,但普遍存在耗時、樣品處理繁雜等不足。采用近紅外光譜(near-infrared spectroscopy,NIR)結(jié)合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)檢測雞、魚肉加熱終點(diǎn)溫度,為研究近紅外光譜法檢測肉類EPT的可行性提供參考�！痉椒ā糠謩e將肉樣以1℃·min~(-1)的升溫速率進(jìn)行9個不同溫度的加熱處理(50、55、60、65、70、75、80、85和90℃),當(dāng)達(dá)到終點(diǎn)溫度時,迅速取出,冰水冷卻到4℃。冷卻后的肉樣和釋放的肉汁同時放到均質(zhì)機(jī)中,均質(zhì)1 min,絞碎成肉糜狀。均質(zhì)后的肉樣存放于4℃的冰箱中,共制得144個樣品(雞、魚肉樣品數(shù)分別為77和67)。在近紅外光譜儀上,采用硫化鉛(Pb S)檢測器和旋轉(zhuǎn)樣品池,每個樣品連續(xù)采集光譜3次,在11 000—4 000 cm-1波數(shù)范圍內(nèi),以8 cm~(-1)的分辨率掃描64次。將所采集的雞、魚肉的光譜數(shù)據(jù)分別隨機(jī)分為校正集(樣品總數(shù)108,其中雞肉樣58,魚肉樣50)和檢驗(yàn)集(樣品總數(shù)36,其中雞肉樣19,魚肉樣17),校正集用于校正模型的建立,檢驗(yàn)集用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測能力。在建立模型時,采用標(biāo)準(zhǔn)正則變換、一階微分和Norris Derivative濾波平滑(N-D)3種方法結(jié)合對原始光譜進(jìn)行處理,采用內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方差(cross-validation mean square error,RMSECV)確定主成分?jǐn)?shù),利用模型對檢驗(yàn)集樣品的預(yù)測均方差(prediction mean square error,RMSEP)、預(yù)測值與實(shí)測值間的相關(guān)系數(shù)r及預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差σ考察模型的預(yù)測性能�！窘Y(jié)果】采用校正集的內(nèi)部交叉驗(yàn)證均方差(RMSECV)確定雞肉、魚肉的主成分?jǐn)?shù)分別為9和11,此時校正集的RMSECV值最小,分別為1.59%和0.96%;所得校正模型的預(yù)測溫度與實(shí)際加熱溫度之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.9844和0.9936;由所建模型對檢驗(yàn)集樣品的檢驗(yàn)結(jié)果可看出,實(shí)際加熱溫度與近紅外模型預(yù)測的加熱溫度具有很高的相關(guān)性,預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)r分別為0.9966和0.9832;預(yù)測均方差RMSEP分別為3.02%和2.94%;預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差σ為0.97和1.63�！窘Y(jié)論】本研究所建模型具有很好的預(yù)測性能,近紅外光譜用于肉制品EPT檢測具有很大潛力。
[Abstract]:Objective: in meat production, endpoint temperature is the key factor to control foodborne diseases.There are a lot of existing EPT detection methods, such as enzyme activity assay, coagulation test and polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) method, but there are many shortcomings such as time-consuming and complicated sample processing.Using near-infrared spectroscopy (NIR) and partial least squares (PLS) to detect the end point temperature of fish heating.The ice water cooled to 4 鈩，

本文編號：1743861