楊震++貢慧++劉夢++彭朝輝++史智佳



摘 要:采用德國PEN-3型便攜式電子鼻收集4 ℃冷藏條件的秋刀魚揮發性風味信息,并對收集的風味信息進行傳感器載荷分析(loadings analysis)、線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)和主成分分析(principal component analysis,PCA),其結果與秋刀魚感官評價、pH值、揮發性鹽基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值和菌落總數等指標進行相關性分析。結果表明:秋刀魚的氣味隨著貯藏時間的延長發生變化,其中氮氧化合物、有機硫化物和無機硫化物等電子鼻傳感器的響應值變化最為明顯;電子鼻分析結果與感官、pH值、TVB-N值和菌落總數分析結果顯著相關,表明電子鼻檢測技術可用作秋刀魚新鮮度快速判別的一種新型檢測方法。
關鍵詞:電子鼻;秋刀魚;新鮮度;評價
Freshness Evaluation of Pacific Saury Freshness by Electronic Nose
YANG Zhen1, GONG Hui1, LIU Meng1, PENG Zhaohui2, SHI Zhijia1,*
(1. China Meat Research Centre, Beijing 100068, China; 2.Beijing Beishui Food Industry Co. Ltd., Beijing 100068, China)
Abstract: The volatile flavor compounds of Pacific saury stored at 4 ℃ were evaluated using a portable PEN-3 electronic nose (E-nose). The collected data were then analyzed by loadings analysis, linear discriminant analysis (LDA) and principal component analysis (PCA) for correlation with pH value, sensory evaluation and total volatile basic nitrogen (TVB-N) as well as total bacterial counts. It turned out that the flavor of Pacific saury changed with storage time. The most significant changes were observed in the E-nose responses to nitrogen oxides, organic sulfur and inorganic sulfur compounds. Significant correlations existed between E-nose analysis and sensory evaluation, pH value and TVB-N value and total bacterial count. Therefore, electronic nose could provide a new way to rapidly identify the freshness of Pacific saury.
Key words: electronic nose; Pacific saury; freshness; identification
DOI:10.7506/rlyj1001-8123-201703008
中圖分類號:TS254.1 文獻標志碼:A 文章編號:1001-8123(2017)03-0040-05
引文格式:
楊震, 貢慧, 劉夢, 等. 基于電子鼻技術的秋刀魚新鮮度評價[J]. 肉類研究, 2017, 31(3): 40-44. DOI:10.7506/rlyj1001-8123-201703008. http://www.rlyj.pub
YANG Zhen, GONG Hui, LIU Meng. Freshness evaluation of Pacific saury freshness by electronic nosee[J]. Meat Research, 2017, 31(3): 40-44. DOI:10.7506/rlyj1001-8123-201703008. http://www.rlyj.pub
秋刀魚(Pacific saury)又名竹刀魚,絕大多數時間在水域的中上層游動覓食,屬于中上層魚類品種,主要集中分布于太平洋最北端的白令海水域、阿拉斯加海域、加利福尼亞州西岸海域以及墨西哥灣等海域,以及亞洲東部的日本海域,在我國秋刀魚則主要分布在山東東岸的黃海海域[1]。秋刀魚作為我國主要的遠洋捕撈經濟魚類品種,其捕撈量高達每年8 萬t以上。秋刀魚味道鮮美、營養豐富,是一種典型的高蛋白、高油脂魚類,富含二十碳五烯酸(eicosapentaenoic acid,EPA)、二十二碳六烯酸(docosahexaenoic acid,DHA)等人體不可缺少的不飽和脂肪酸,隨著國民對其認知的不斷深入,日益受到國內消費者的青睞[2-3]。但是目前,我國有關秋刀魚的研究主要集中在資源分布、生物學形態和習性、種群變動和捕撈方面,而對其新鮮度的快速檢測方面的研究甚少[4-5]。
傳統的魚類新鮮度評價方法主要包括理化、微生物等指標的檢測以及感官評價。理化與微生物檢驗存在檢測周期長、操作繁瑣等不足;感官評價則存在人為因素影響大、判別精度低等問題[6],這都無法滿足快速檢測的要求,雖然市場上出現了一些快速檢驗的試劑盒,但是可以滿足魚類新鮮度測定的尚未研制成功。電子鼻技術是基于仿生學模仿人類嗅覺的一種新興技術,是一種可以快速檢測食物揮發性氣味的方法,從而達到對食品揮發性成分進行感知、分析及判別[7],因其快速、精確、樣品重復性高、操作方便簡單等特點被廣泛應用于各種食物中[8],包括乳與乳制品[9]、肉與肉制品[10]、糧油及糧油制品[11]、果蔬及果蔬制品[12-14]、茶葉制品[15]、香料與香精[16]、酒類制品[17]等揮發性成分的檢測與分析。電子鼻檢測技術可以模擬人類嗅覺,電子鼻一般由模式識別單元、信號處理單元和氣敏傳感器陣列3 個主要功能區構成,可以對不同濃度、種類的揮發性物質進行檢測[18-21]。而近年來隨著對電子鼻技術的深入開發,應用電子鼻技術進行產品的產地辨識、不合格品檢出、成分辨別等均有相關報道,甚至于應用電子鼻進行早期癌細胞篩查,但是應用于魚類新鮮度辨識的研究還鮮見報道[22-23]。
本實驗以秋刀魚為研究對象,采用電子鼻檢測技術檢測冷藏條件下秋刀魚的揮發性氣味的變化規律,運用線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)、傳感器載荷分析(loadings analysis)及主成分分析(principal component analysis,PCA)對數據進行分析處理,并結合感官評價、pH值、揮發性鹽基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值和菌落總數等理化指標進行分析,旨在建立一種秋刀魚新鮮度快速判別方法。
1 材料與方法
1.1 材料
速凍秋刀魚 北京北水食品工業有限公司。
1.2 儀器與設備
PEN-3型便攜式電子鼻 德國Airsense公司;DRP-9052型恒溫恒濕培養箱 上海森信實驗儀器有限公司;
ESCO-Airstream? B2型二級生物安全柜(AB2-6S1) 新加坡藝思高科技有限公司;GI-54DWS自動壓力蒸汽滅菌鍋 美國致微有限公司;Sorvall LYNX-6000型離心機 美國賽默飛世爾科技公司;DW-50W255型冰箱 海爾集團;UV-2800型紫外-可見分光光度計 美國尤尼柯儀器有限公司;SG-8型便攜式pH計 瑞士梅特勒-托利多科學儀器(上海)有限公司;BSA822-CW型電子天平 德國
賽多利斯科學儀器有限公司;YGH-9245A型電熱恒溫鼓風干燥箱 上海姚氏儀器設備處;UDK-139型自動凱氏定氮儀 意大利Velp公司。
1.3 方法
1.3.1 樣品制備
將秋刀魚用事先消過毒的刀具去掉魚鰓及內臟,分割為質量約為100 g魚塊,隨機分為6 組,每組3 塊,包裝后的各組樣品在(4±1) ℃條件下保藏。樣品包裝當天記為第0天,在隨后的第3、6、9、12、15天分別取樣測定其菌落總數、TVB-N值、pH值等指標,并進行電子鼻分析,以此來評定各組樣品的品質變化情況。
1.3.2 pH值測定
采用SG-8便攜式pH計測定,每個樣品不同部位測定5 次,取其平均值為該樣品的pH值。
1.3.3 TVB-N值的測定
依照水產行業推薦標準按照SC/T 3032—2007《水產品中揮發性鹽基氮的測定》規定的方法進行測定[24]。
1.3.4 菌落總數的測定
菌落總數按GB 4789.2—2010《食品安全國家標準 食品微生物學檢驗 菌落總數測定》規定的方法進行稀釋平板計數測定[25]。
1.3.5 電子鼻分析
參考貢慧[26]、白一凡[27]等的方法,并稍作修改。樣品切碎、密封至進樣瓶,25 ℃恒溫環境下平衡2 h,采用PEN3型便攜式電子鼻對樣品進行檢測。電子鼻測定條件:溫度50 ℃,清洗時間250 s,進氣量300 mL/min,測定時間90 s,特征值提取時間點設定為70~80 s,取70~80 s處的信號作為分析的時間點。統計分析10 個不同選擇性傳感器的G/G0值,并對特征時間段內的信息進行線性判別式分析(LDA)、傳感器載荷分析(loadings)及主成分分析(PCA)處理,每個樣品均準備7 個平行樣品,去掉異常值,以確保實驗數據準確性。不同感應探頭可以非常靈敏地檢測出相對應的揮發性成分,具體的各感應探頭性能如表1所示。
1.3.6 感官評價
感官評價表參考GB/T 18108—2008《鮮海水魚》[28],并稍作修改。感官評定由7 名專業人員組成的感官評定小組進行,針對秋刀魚的氣味、色澤、表觀特征三方面分別評分。每項指標分5 個等級,4 分以下則表示秋刀魚已經腐敗且感官上不可接受。如表2所示。
表 2 秋刀魚感官評價表[23]
Table 2 Criteria for sensory evaluation of Pacific saury[23]
指標 好(9~10 分) 較好(7~8 分) 一般(5~6 分) 較差(3~4 分) 差(1~2 分)
色澤(30%) 色澤正常,肌肉切面富有光澤 色澤正常,肌肉切面有光澤 色澤稍暗淡,肌肉切面稍有光澤 色澤較暗淡,肌肉切面無光澤 色澤暗淡,肌
肉切面無光澤
氣味(40%) 固有香味濃郁 固有香味
較濃郁 固有香味清
淡,略帶異味 固有香味消失,有腥臭味或氨臭 有強烈腥臭味或氨臭味
表觀特征(30%) 肌肉組織致密完整,富有彈性 肌肉組織緊密,有彈性 肌肉組織不緊
密,較有彈性 肌肉組織不緊密,稍有彈性 肌肉組織不
緊密,無彈性
1.4 數據處理
使用IBM Statistics SPSS 19.0和Excel 2013進行實驗數據處理。
2 結果與分析
2.1 秋刀魚貯藏期間新鮮度的變化規律
2.1.1 秋刀魚貯藏期間感官評分
由圖1可知,秋刀魚貯藏初期新鮮無異味、魚肉軟硬適中,肌肉組織緊密有彈性,切面光澤,肌纖維明顯,同時具有秋刀魚特有的香味。但隨著貯藏時間的延長,秋刀魚的感官品質逐漸降低,前期相對緩慢,貯藏第6天后秋刀魚的感官品質開始快速下降。秋刀魚感官品質劣化主要表現在肌肉軟化、不良氣味增強和顏色變暗。秋刀魚肌肉軟化和顏色變暗主要與其內源性蛋白酶作用有關,而不良氣味主要是微生物大量繁殖產生不良代謝產物以及腥味物質形成有關。整體而言,秋刀魚感官品質迅速劣化發生在貯藏6~9 d這段時間,貯藏9 d后已不適于食用,這與后面的TVB-N值和菌落總數檢測結果相一致。
2.1.2 秋刀魚貯藏期間pH值的變化規律
對于大部分水產品,尤其是魚類產品而言,魚體pH值的變化與魚的腐敗變質之間存在著一定的相關性。研究發現,隨著魚新鮮度的降低,pH值的變化一般呈現為先下降后上升的趨勢。在魚體死后貯藏初期,由于磷酸肌酸和ATP等物質分解為磷酸等酸性物質,以及魚體糖原糖酵解產生的乳酸含量增加,使得魚體pH值下降,之后由于魚類氨基酸和蛋白質物質發生降解,產生含胺、氨類等堿性物質,使得魚體的pH值有所回升。而含胺類、含氨類的揮發性物質的產生,實則反映了魚類新鮮度的降低。秋刀魚在4 ℃貯藏過程中pH值的變化規律如圖2所示。
由圖2可知,在實驗期間pH值在貯藏0~9 d呈現緩慢下降的趨勢,在第9天時達到最低值6.06;之后隨著貯藏時間的延長,pH值又緩慢上升。這一結果較
劉麗榮等[29]研究的最小極限pH值結果提前了3 d,可能是由于實驗的原材料不同造成的,本研究是以速凍秋刀魚為實驗材料,而劉麗榮等[29]使用的是鮮活鯉魚。
2.1.3 貯藏期間秋刀魚TVB-N值變化規律
揮發性鹽基氮(TVB-N)值是評價水產品鮮度的常用指標,它反映水產品蛋白質及部分氨基酸因內源酶或微生物的作用分解而產生的揮發性的氨和胺類化合物的情況,這些化合物含量越高其TVB-N值越高,魚肉新鮮度越低[30]。4 ℃條件下秋刀魚在貯藏期間TVB-N值變化如圖3所示。
由圖3可知,隨著貯藏時間的延長,秋刀魚TVB-N值逐漸上升;貯藏初期,秋刀魚的TVB-N值緩慢上升,第6天后上升速率加大;貯藏9 d時已超過國家GB/T 18108—2008《鮮海水魚》的二級標準,貯藏12 d時已超過三級標準低于30 mg/100 g的要求。
2.1.4 貯藏期間秋刀魚菌落總數變化規律
食品腐敗變質的主要是由于微生物生長、繁殖及代謝而引起的,在其生長繁殖過程中不斷消耗食品中的蛋白質、脂肪及碳水化合物等營養物,同時分泌出胺、硫化氫、脂肪酸及其他酸類物質等代謝產物破壞食品自身的平衡,最終導致食品的腐敗變質。貯藏期間秋刀魚菌落總數變化情況如圖4所示。
由圖4可知,4 ℃冷藏條件下,秋刀魚的菌落總數隨著貯藏時間的延長呈S形增加;初始細菌總數為2.48
(lg(CFU/mL)),前期增長速率較慢,貯藏6 d后增長速率急劇上升,在第9天達到4.26(lg(CFU/mL)),超過國家標準所規定的4.0(lg(CFU/mL)),不再適宜食用。
2.2 秋刀魚貯藏期間風味變化
2.2.1 傳感器載荷分析
圖5為秋刀魚揮發性風味成分的傳感器載荷分析,其LA1和LA2的總貢獻率達到99.12%,因此,此方法可以有效地對秋刀魚的風味成分進行判別。
由圖5可知,R2感應探頭對第1主成分(LA1)的貢獻率最大,其次是R9和R7感應探頭,這3個感應探頭分別對應著氮氧化合物、有機硫化物和無機硫化物等揮發性風味成分。其中R2感應探頭對氮氧化合物類物質靈敏度最高,說明了在秋刀魚貯藏過程中氮氧化合物類物質是秋刀魚風味變化過程中變化最為明顯的成分,因此對氮氧化合物類成分的檢測可以作為秋刀魚新鮮度檢測的主要判別指標之一。
2.2.2 秋刀魚不同貯藏時間電子鼻PCA分析
主成分分析(PCA)是將電子鼻感應探頭檢測出的各種信息數據運用數學分析方法進行處理,最后將處理結果中能夠充分代表原始數據的信息投射到坐標軸上形成一個簡單的二維圖譜;總貢獻率越大,則表明主要成分可以更好地反映出所檢測數據的全部信息。一般情況下,總貢獻率超過70%~85%,此方法即可使用[27]。不同貯藏時間秋刀魚電子鼻PCA分析結果如圖6所示。
由圖6可知,在PCA分析中,第1主成分(PC1)的貢獻率達到74.77%,第2主成分(PC2)的貢獻率達到23.27%,2 種主成分累計貢獻率達到98.04%,說明該方法采集的數據信息可以替代秋刀魚不同貯藏時間樣品的全部特征。同時,隨著貯藏時間的延長,秋刀魚的揮發性風味物質也發生變化,且不同貯藏時間的秋刀魚風味物質響應值對應的區域沒有重疊部分,區分情況很好。貯藏9 d時秋刀魚風味物質響應值與貯藏初期區分開始明顯差異化,貯藏12 d以后差異達到最大化。因此通過電子鼻PCA分析可以較好表達4 ℃貯藏期間秋刀魚新鮮程度及肉品品質的轉變情況,秋刀魚揮發性物質PCA分析檢測結果與秋刀魚的菌落總數及TVB-N值的變化趨勢大致相同,即貯藏9 d后秋刀魚已有劣化趨勢,12 d后其新鮮度已經明顯變差,腐敗變質。
2.2.3 秋刀魚不同貯藏時間電子鼻LDA分析
線性判別式分析(LDA)的基本原理是將高維度的原始數據信息,通過投影映射到某一個低維度的方向,從而達到壓縮原始數據空間特征維度、抽取原始數據分類信息的目的。LDA與PCA最大區別就在于LDA利用先前賦予分類信息進行計算[22]。LDA能夠注意到同一類別內點的分布以及它們之間相互距離,因此它能夠從所有傳感器那里收集信息,提高了分類的精確度,每一類樣品信息傳遞都有專門標準[22,26,31]。不同貯藏時間秋刀魚LDA分析圖如圖7所示。橫軸第1線性判別式函數(LD1)的貢獻率為80.36%,縱軸第2線性判別式函數(LD2)的貢獻率為10.23%,兩函數總貢獻率高達90.59%。隨著貯藏時間的延長,LD1呈現遞減的趨勢,LD2呈往復性變化趨勢,因其貢獻率較低可以不做重點考慮。LDA能夠明顯地區分不同貯藏時間的秋刀魚,且貯藏9、12、15 d樣品區分明顯且有一定變化趨勢,與PCA分析以及理化等常規分析結果相一致,因此電子鼻檢測技術可以作為秋刀魚新鮮度的快速檢測方法。
3 結 論
本實驗通過對秋刀魚的理化指標進行檢測,并結合感官評價分析,發現秋刀魚在4 ℃條件下貯藏9 d后有劣化趨勢,貯藏12 d后已明顯變質,不適合食用。這與采用PCA和LDA分析電子鼻檢測結果與秋刀魚的新鮮度指標檢測結果一致,因此,電子鼻檢測技術可以作為一種秋刀魚新鮮度快速檢測方法。同時通過分析發現,秋刀魚新鮮度變化產生的主要揮發性物質主要包括氮氧化合物、有機硫化物和無機硫化物等揮發性風味成分。
參考文獻:
[1] 趙強忠, 劉丹. 秋刀魚抗氧化肽制備及其抗氧化活性的研究[J]. 現代食品科技, 2014(10): 165-171.
[2] 孫滿昌, 葉旭昌, 張健, 等. 西北太平洋秋刀魚漁業探析[J]. 海洋漁業, 2003, 25(3): 112-115. DOI:10.3969/j.issn.1004-2490.2003.03.002.
[3] 沈建華, 韓士鑫, 樊偉, 等. 西北太平洋秋刀魚資源及其漁場[J]. 海洋漁業, 2004, 26(1): 61-65. DOI:10.3969/j.issn.1004-2490.2004.01.013.
[4] 葉彬清, 陶寧萍, 王錫昌, 等. 秋刀魚營養成分分析、貯藏加工及副產物綜合利用研究進展[J]. 食品工業科技, 2013, 34(22): 367-370.
[5] 羅海波, 陳偉, 王錦富, 等. 秋刀魚營養價值及其開發利用研究進展[J]. 水產科學, 2016, 35(2): 179-184. DOI:10.16378/j.cnki.1003-1111.2016.02.015.
[6] 佟懿, 謝晶, 肖紅, 等. 鯧魚貨架期預測模型的電子鼻評價與研究[J]. 水產學報, 2010, 34(3): 367-374. DOI:10.3724/SP.J.1231.2010.06587.
[7] OCONNELL M, VALDORA G, PELTZER G, et al. A practical approach for fish freshness determinations using a portable electronic nose[J]. Sensors and Actuators B Chemical, 2001, 80(2): 149-154. DOI:10.1016/S0925-4005(01)00904-2.
[8] 陳利梅, 李德茂, 馬淑鳳. 不同生產日期山楂罐頭的電子鼻檢測研究[J]. 安徽農業科學, 2010, 38(9): 4792-4793. DOI:10.3969/j.issn.0517-6611.2010.09.139.
[9] BRUDZEWSKI K, OSOWSKI S, MARKIEWICZ T. Classification of milk by means of an electronic nose and SVM neural network[J]. Sensors and Actuators B Chemical, 2004, 98(2/3): 291-298. DOI:10.1016/j.snb.2003.10.028.
[10] GHASEMI-VARNAMKHASTI M, MOHTASEBI S S, SIADAT M, et al. Meat quality assessment by electronic nose(machine olfaction technology)[J]. Sensors, 2009, 9(8): 6058-6083.
[11] MAGAN N, EVANS P. Volatiles as an indicator of fungal activity and differentiation between species, and the potential use of electronic nose technology for early detection of grain spoilage[J]. Journal of Stored Products Research, 2000, 36(4): 319-340. DOI:10.1016/S0022-474X(99)00057-0.
[12] OSHITA S, SHIMA K, HARUTA T, et al. Discrimination of odors emanating from ‘La France pear by semi-conducting polymer sensors[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2000, 26(2): 209-216. DOI:10.1016/S0168-1699(00)00073-9.
[13] 賈文珅, 李孟楠, 王亞雷, 等. 電子鼻技術在果蔬檢測中的應用[J]. 食品安全質量檢測學報, 2016, 7(2): 410-418.
[14] 江琳琳, 潘磊慶, 楊虹賢, 等. 電子鼻在果蔬品質檢測中的研究進展[J]. 安徽農業科學, 2010, 38(23): 12918-12920. DOI:10.3969/j.issn.0517-6611.2010.23.223.
[15] DUTTA R, KASHWAN K M, HINES E L, et al. Electronic nose based tea quality standardization[J]. Neural Networks the Official Journal of the International Neural Network Society, 2003, 16(5/6): 847-853. DOI:10.1016/S0893-6080(03)00092-3.
[16] 陳曉明, 馬明輝, 李景明, 等. 電子鼻在天然蘋果香精檢測中的應用[J].
食品科學, 2007, 28(3): 261-265.
[17] CHMIELEWSKI J, SIKORSKA E, G?RECKI T, et al. Evaluation of beer aging using an electronic nose[J]. Polish Journal of Food and Nutrition Sciences, 2007, 57(4): 91-93.
[18] 徐賽, 陸華忠, 呂恩利, 等. 仿生電子鼻對食品貨架期識別進展研究[J]. 中國農機化學報, 2016, 37(7): 154-160. DOI:10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2016.07.034.
[19] 王偉, 柴春祥, 魯曉翔, 等. 無損檢測技術在蝦鮮度評定中的應用[J]. 食品與機械, 2013(4): 233-236.
[20] 李婷婷, 丁婷, 鄒朝陽, 等. 頂空固相微萃取-氣質聯用技術結合電子鼻分析4 ℃冷藏過程中三文魚片揮發性成分的變化[J]. 現代食品科技, 2015(2): 249-260.
[21] 杜利農, 柴春祥, 郭美娟. 電子鼻在水產品品質檢測中的應用研究進展[J]. 電子測量技術, 2014, 37(5): 80-84. DOI:10.3969/j.issn.1002-7300.2014.05.019.
[22] 趙夢醒, 丁曉敏, 曹榮, 等. 基于電子鼻技術的鱸魚新鮮度評價[J]. 食品科學, 2013, 34(6): 143-147. DOI:10.7506/spkx1002-6630-201306031.
[23] 李璇, 鄧尚貴, 張賓, 等. 電子鼻識別技術在鮐魚鮮度評價中的應用研究[J]. 食品科技, 2013(3): 302-306.
[24] 中國水產科學研究院南海水產研究所. SC/T 3032—2007 水產品中揮發性鹽基氮的測定[S]. 北京: 中國標準出版社, 2007.
[25] 中華人民共和國衛生部. GB/T 4789.2—2010食品安全國家標準 食品微生物學檢驗 菌落總數測定[S]. 北京: 中國標準出版社, 2010.
[26] 貢慧, 史智佳, 楊震, 等. 電子鼻快速檢測不同煮制時間的醬牛肉風味[J]. 肉類研究, 2014, 28(11): 34-37.
[27] 白一凡, 貢慧, 張睿梅, 等. 電子鼻對醬牛肉煮制過程中老湯風味的檢測[J]. 肉類研究, 2014, 28(11): 27-29.
[28] 中國水產科學研究院黃海水產研究所, 中國水產科學研究院. GB/T 18108—2008 鮮海水魚[S]. 北京: 中國標準出版社, 2008.
[29] 劉麗榮, 柴春祥, 魯曉翔. 冰溫貯藏對鯉魚質構的影響[J]. 浙江農業學報, 2015, 27(7): 1239-1243. DOI:10.3969/j.issn.1004-1524.2015.07.21.
[30] FAN W, SUN J, CHEN Y, et al. Effects of chitosan coating on quality and shelf life of silver carp during frozen storage[J]. Food Chemistry, 2009, 115(1): 66-70. DOI:10.1016/j.foodchem.2008.11.060.
[31] 趙夢醒, 曹榮, 殷邦忠, 等. 電子鼻在對蝦新鮮度評價中的應用[J]. 漁業科學進展, 2011, 32(6): 57-62. DOI:10.3969/j.issn.1000-7075.2011.06.009.