基于電子鼻的紅腸風味評價

楊 鑫，鄭麗敏,2,*，楊 璐

（1.中國農業大學信息與電氣工程學院，北京 100083；2.食品質量與安全北京實驗室，北京 100083）

紅腸風味是生產廠商和消費者主要關注的質量指標，如何快速客觀評價紅腸風味，對生產廠商和消費者都具有重要意義。Madruga[1]指出肉風味的形成是加熱過程中不同的前體物質相互作用形成的。Xie Jianchun等[2]認為揮發性風味物質形成的最重要機理是脂質降解和美拉德反應。

在肉制品的揮發性風味物質檢測中，感官評定是生產理想風味食物的重要方法，但是評定結果主觀性強、重復性差[3-4]。目前電子鼻在食品領域的運用越來越廣泛，謝安國等[5]研究了氣敏傳感器陣列與多變量分析相結合可以快速無損分析食品風味。Tian Xiaojing等[6]認為電子鼻能有效區分不同肉制品。蔣強等[7]使用電子鼻與氣相色譜-質譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）檢測不同肥瘦比丸子的揮發性物質，結合感官評價對丸子香味進行預測，表明電子鼻可以用作感官評定。

實驗在電子鼻能有效區分不同紅腸樣品的基礎上，采用GC-MS技術對不同紅腸的揮發成分進行鑒定，通過相對氣味活度值（relative odor activity value，ROAV）方法得到不同紅腸在關鍵風味物質上的差異，利用主成分分析（principal components analysis，PCA）方法得出不同紅腸在整體風味上的異同，同時通過電子鼻與關鍵風味物質的相關性，評價電子鼻進行感官評定的能力，最后通過逐步回歸建立電子鼻與關鍵風味物質和感官評定指標的關系模型，以期通過電子鼻快速、客觀地評價紅腸風味。

1 材料與方法

1.1 材料

實驗材料選用某公司3 個不同種類的紅腸，每種紅腸分為3 個不同生產批次（第1種紅腸樣品編號為1、2、3；第2種紅腸樣品編號為4、5、6；第3種紅腸樣品編號為7、8、9），取回后置于4 ℃條件下冷藏。紅腸樣品總計414 份，其中每種編號紅腸15 份樣品做電子鼻檢測，1 份樣品做揮發性物質測定，30 份做感官評定。

1.2 儀器與設備

Trace1310-TSQ8000 GC-MS聯用儀 美國Thermo Fisher Scientific公司；Fiber 75 μm手動固相微萃取進樣器、碳分子篩/聚二甲基硅氧烷（carboxen/polydimethysiloxane，CAR/PDMS）型萃取頭 美國Supelco公司。

電子鼻設備由中國農業大學設計開發，內部傳感器陣列由16 只Figaro生產的TGS系列氣敏傳感器組成，如表1所示。

表1 電子鼻中氣敏傳感器陣列Table 1 Electronic nose gas sensor array

1.3 方法

1.3.1 電子鼻檢測

每種編號紅腸樣品稱取10 g放入電子鼻密閉氣室中，使用頂空吸氣法采集樣品的揮發性物質。測定條件：溫度保持40 ℃，空氣流速3 L/min。每組樣品采樣300 s，檢測前傳感器清洗60 s。

1.3.2 揮發性物質的測定

固相微萃取條件：將實驗樣品絞碎并混合均勻，稱取5 g樣品裝入固相微萃取瓶中旋緊蓋子，將瓶子放入55 ℃恒溫水浴鍋10 min后將固相微萃取針頭插入瓶中，纖維頭處于頂空狀態吸附香氣化合物30 min。

GC條件：DB-Wax極性柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm）；載氣為高純氦氣（純度＞99.99%）；流速1.0 mL/min（恒定）；不分流；程序升溫：進樣口溫度230 ℃，柱溫起始40 ℃保持3 min，以4 ℃/min升溫到200 ℃，保持1 min，再以10 ℃/min升到230 ℃保持5 min。

MS條件：電子電離源；接口溫度230 ℃；電子能量70 eV；離子源溫度260 ℃；質量掃描范圍40～600 u。

1.3.3 感官評定

將紅腸樣品放入陶瓷盤子，選擇10 名感官鑒評專業人員進行實驗。每位感官鑒評人員評估1～9號紅腸樣品每人3 份，每次評估結束對紅腸各感官指標打分。為確定紅腸之間的差異，測定了5 種感官特性，感官鑒評人員根據0～4的等級評估每個描述詞的強度，見表2。

表2 感官評價標準Table 2 Criteria for sensory evaluation

1.4 數據處理

1.4.1 電子鼻數據分類

對得到的紅腸電子鼻檢測數據采用MATLABR2017b統計軟件用支持向量機（support vector machines，SVM）進行分類。揮發性風味物質定性：采用NIST、Willey譜庫檢索鑒定化合物。揮發性風味物質定量：采用面積歸一化法計算各化合物的相對含量。

1.4.2 關鍵風味物質確定

采用ROAV法[8]分析各揮發性物質對紅腸風味的貢獻。定義對樣品風味貢獻最大的風味物質ROAVstan為100，對其他風味物質有：

式中：Cr,i、Ti分別為各揮發性物質的相對含量/%和感覺閾值/（μg/kg）[9]；Cr,stan、Tstan分別為對樣品風味貢獻最大的揮發性物質的相對含量/%和感覺閾值/（μg/kg）。

1.4.3 PCA及OPLS-DA

對關鍵風味物質采用SPSS統計軟件進行PCA，得出不同紅腸在整體風味上的差異。采用正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least squares discrimination analysis，OPLS-DA），用SIMCA 14.1分析關鍵風味物質與電子鼻數據之間的關系，并繪制載荷圖。

1.4.4 逐步回歸模型

將感官評價數據與電子鼻數據通過SPSS軟件做逐步回歸，得到感官評價指標與電子鼻檢測數據的回歸模型。

2 結果與分析

2.1 SVM對紅腸電子鼻檢測數據分析

圖1 SVM模型效果圖Fig. 1 Effectiveness assessment of support vector machine model

電子鼻對紅腸揮發性物質的檢測不是針對某一種特定的揮發性物質而是樣品整體氣味[10]。電子鼻檢測得到9 份紅腸樣品數據，每份樣品15 組樣本，共135 個樣本。不同種類紅腸數據集由全部135 個數據組成，各不同生產批次每種紅腸的數據集分別包括45 個數據。電子鼻各數據集用SVM方法進行分類，模型的分類效果如圖1所示。圖1a表示不同種類紅腸分類正確率為93.3%，135 個樣本中僅有9 個被分類錯誤。圖1b中，第1種紅腸不同批次分類正確率為93.3%，45 個樣本中僅3 個被分類錯誤。圖1c中，第2種紅腸不同批次分類正確率為97.7%，僅第2批次中1 個樣本錯分到第3批次。圖1d中，第3種紅腸不同批次分類正確率為95.7%，僅第1批次中2 個樣本錯分到第2批次。結果表明，電子鼻結合機器學習算法能將不同種類紅腸、同種類不同批次紅腸的揮發性風味進行有效區分。

2.2 GC-MS分析

2.2.1 揮發性成分分析

表3 揮發性物質種類及相對含量Table 3 Types and contents of volatile components identified in red sausages

GC-MS檢測出117 種不同的揮發性物質，如表3所示。不同種類紅腸樣品揮發性物質存在差異，同一種類紅腸樣品中，不同生產批次的紅腸樣品揮發性物質也存在差異，但明顯小于不同種類紅腸之間的差異。

2.2.2 關鍵風味物質的確定

紅腸的揮發性風味物質被認為是其風味質量的決定性因素[11]。結合各揮發性物質的氣味特性和氣味閾值等感官特性對紅腸的揮發性風味物質進行分析，將風味物質信息轉化為相應的感官信息，以表明其中對紅腸風味起一定作用的特征風味物質。如表4所示，根據揮發性物質相對含量及感覺閾值，烯丙硫醇在1、5、6號樣品中相對含量均在0.6%以上，且感覺閾值為0.1 μg/kg，對3 個紅腸樣品的風味貢獻最大，因此定義烯丙硫醇在這3 個紅腸樣品中ROAVstan為100。同理，定義二烯丙基二硫醚在2、3、4、7、8號樣品和9號樣品中ROAVstan為100。ROAV≥1時，此揮發性物質為紅腸的關鍵風味物質；0.1≤ROAV＜1時，此揮發性物質對紅腸總體風味有重要貢獻[12]。

表4 關鍵風味物質相對含量Table 4 Critical volatile substances of red sausages%

通過計算每一揮發性物質ROAV，共篩選得到9 大類33 種表征紅腸關鍵風味的揮發性物質。如表5、6所示。

醛類物質一般由脂質熱降解產生，閾值較低，對紅腸總體風味貢獻較大[13]。己醛和壬醛與其他風味物質產生重疊風味效應[14]，對紅腸風味有重要影響。呋喃甲醛來自煙熏香味料[15]，具有焦甜香，是紅腸重要風味物質。3-甲基丁醛呈堅果味，揮發性較強，是鮮肉中沒有的物質，其衍生物對紅腸的風味影響較大[16]。

醇類可能由羰基化合物還原生成，或由脂肪酸的二級氫過氧化物的分解、脂質氧化酶對脂肪酸的作用生成[17]。烯丙硫醇存在于洋蔥、大蒜中，是一種含硫香料，濃度高時有強烈大蒜氣味，稀釋后有蔥、蒜、肉制品氣味[18]，其在第2種紅腸中的相對含量顯著低于其他紅腸。芳樟醇在第2種和第3種紅腸中相對含量更高，多存在于木姜、花椒等調味品中[19]，可能由這些調味料滲透成為紅腸的重要風味物質。

表5 不同紅腸中揮發性物質的ROAVTable 5 ROAV of major volatile substances in red sausages

表6 不同樣品中的關鍵風味物質Table 6 Main fl avor substances in red sausages

酮類可能由氨基酸分解或微生物氧化產生，或由多不飽和脂肪酸受熱氧化和降解生成[20]。

酚類物質相對含量為6.10%～31.73%，第3種紅腸中含量較少。酚類主要呈現煙熏香，結構較簡單的酚類化合物主要由酚羧酸的脫羧作用和木質素的熱降解產生[14]，也可由酪氨酸的降解得到[21]。愈創木酚、4-甲基愈創木酚是熏煙中常見的化合物，由木質素降解轉化形成[22]，存在于木材熏煙中的酚類物質還有間甲酚等，這些化合物具有煙熏氣味和香辛料氣味，給紅腸帶來特殊風味。

烴類大體分為烷烴類和芳香烴類，其來源比較復雜，部分有香味的烴可能由脂質熱降解產生，也可能在烷基自由基的脂質氧化或類胡蘿卜素的分解中生成[23]。烯烴在第2種紅腸中平均相對含量為51.67%，第1種紅腸中烯烴平均相對含量為1.59%。α-蒎烯、β-蒎烯是腌制紅腸時使用的香辛料肉豆蔻產生的揮發性成分[24-25]，具有樹脂香氣。4號樣品中右旋萜二烯的相對含量比第2種紅腸中其他批次的更少，其在潮濕空氣中易被氧化為香芹醇和香芹酮，樣品放置時間過長可能導致其含量降低，影響紅腸風味。

含硫化合物來自含硫氨基酸或不飽和脂肪酸，其閾值較低，對紅腸整體風味有重要貢獻，是肉制品的重要化合物[26]。硫化物在第3種紅腸中平均相對含量高達39.21%，第2種紅腸中硫化物平均相對含量僅為2.01%。二烯丙基硫醚、二烯丙基二硫醚、二烯丙基三硫和烯丙基甲基硫醚是大蒜的主要風味物質[27-28]，具有強烈洋蔥和大蒜的香氣，是影響紅腸風味的重要物質。1號樣品中二烯丙基硫化物的相對含量較少于其他批次的第1種紅腸。

雜環類化合物由美拉德反應產生，對堅果、油膩等風味有貢獻[29]。

苯系物是樹脂材料的原料和溶劑，紅腸中的苯系物可能來自于塑料包裝材料污染[30]。苯系物平均相對含量最高為第2種紅腸（7.69%），其次為第3種紅腸（1.60%），最少為第1種紅腸（0.73%）。

通過關鍵風味物質分析可以看出不同種類紅腸風味物質有明顯不同。

2.2.3 關鍵風味物質的PCA

為進一步分析揮發性物質對紅腸整體風味的影響，將表2中9 個不同紅腸樣品的共19 種關鍵風味物質作PCA，前2 個主成分基本反映原始數據的基本信息[31]。

從圖2得出，PC1上的主要風味物質為α-蒎烯、β-蒎烯、右旋萜二烯、芳樟醇、2-甲氧基-4-乙烯基苯酚和鄰異丙基甲苯；PC2上的主要風味物質為壬醛、3-甲基丁醛、愈創木酚、4-甲基愈創木酚、間甲酚和1-甲硫基-1-丙烯。不同種類紅腸樣品在主成分散點圖上距離較遠，說明3 種紅腸風味差異較大。第2種紅腸在PC1上與其他樣品距離較遠，區分第2種紅腸與其他種類紅腸的主要風味物質是α-蒎烯、β-蒎烯、鄰異丙基甲苯等；第1種紅腸與第3種紅腸在PC2上距離較遠，區分這2 種紅腸的主要風味物質是壬醛、3-甲基丁醛、愈創木酚等。

圖2 關鍵風味物質主成分散點圖Fig. 2 PCA scatter plot for main odor compounds

2.3 感官評定分析

圖3 紅腸樣品感官特征圖Fig. 3 Sensory characteristics of red sausages

Chira等[32]認為不同食品風味存在差異是由于其揮發性風味物質存在差異。如圖3所示，樣品5、6的蒜味得分較低，可能是由于這2 個樣品中二烯丙基硫化物含量較少。樣品3的煙熏味得分遠超過其他樣品，可能是由于此樣品中含較多來自熏煙的酚類化合物。第2種紅腸的甜味得分高于其他種類紅腸樣品而油膩度得分低于其他種類紅腸，這可能是由于第2種紅腸樣品中α-蒎烯、β-蒎烯、右旋萜二烯的含量較多。芳樟醇在第2種紅腸樣品與第3種紅腸樣品中均被檢出，但在第1種紅腸樣品中均未檢出，這可能是造成在感官評定中第1種紅腸樣品的油膩度得分較高的原因。

2.4 關鍵風味物質與電子鼻數據的相關性分析

2.4.1 關鍵風味物質與電子鼻數據的OPLS-DA

19 種關鍵風味物質為自變量，16 個傳感器的各傳感器相對變化值為因變量，利用OPLS-DA建立電子鼻數據和關鍵風味物質的關系。由圖4可知，烯丙硫醇、二烯丙基硫醚、二烯丙基二硫醚與二烯丙基三硫等具有蔥蒜氣味的物質的相對含量與S3、S13等對硫化氫氣體敏感的傳感器都呈較強的正相關。α-蒎烯、β-蒎烯、右旋萜二烯、芳樟醇、鄰異丙基甲苯等散發甜味的物質的相對含量與大部分傳感器都呈負相關性。愈創木酚、4-甲基愈創木酚、間甲酚等含有煙熏味的物質的相對含量也與S16等對二氧化碳氣體敏感的傳感器呈現相關性。結果表明，大部分傳感器與關鍵風味物質具有較強的相關性。

圖4 傳感器相對變化值與關鍵風味物質關系的OPLS-DA圖Fig. 4 OPLS-DA plot showing the correlation between main fl avor substances and relative change data from each of 16 sensors

2.4.2 關鍵風味物質與電子鼻數據回歸分析

為建立關鍵風味物質相對含量與電子鼻數據之間的映射關系，選用關鍵風味物質相對含量作為因變量（y1～y14），自變量為傳感器響應曲線特征值（x1～x51），使用逐步回歸建立模型如下：

表7 關鍵風味物質回歸模型檢驗結果Table 7 Evaluation of regression models for crucial fl avor compounds

由表7可以看出，14 個模型R2大于0.8，P值小于0.01，預測誤差較小說明該模型具有可靠性。從而通過電子鼻檢測，可以根據回歸方程得出紅腸關鍵風味物質的相對含量，達到定量分析的目的。

2.5 感官評定與電子鼻數據回歸分析

為應用電子鼻對紅腸感官指標進行預測，以電子鼻各傳感器響應曲線特征值作為輸入值（x1～x24），感官評定各指標得分為輸出值（y1～y5），建立回歸模型。

表8 感官評定回歸模型檢驗結果Table 8 Evaluation of regression models for sensory attributes

由表8可以看出，5 個模型R2大于0.8，P值小于0.01，表明利用該模型電子鼻可以有效預測感官評定得分。

3 結 論

電子鼻分類結果顯示其不僅能夠有效區分不同種類的紅腸，而且對同一種類不同生產批次的紅腸也能很好區分。GC-MS檢測出9 個紅腸樣品的風味物質117 種，根據ROAV得到了紅腸樣品的33 種關鍵特征性風味物質，發現不同紅腸樣品中關鍵風味物質有差異，尤其不同種類紅腸差異較大。通過PCA得到不同種類紅腸樣品的風味在整體上明顯不同。感官評定分析表明不同種類紅腸在不同口感風味上存在差異。OPLS-DA結果顯示電子鼻傳感器與關鍵風味物質存在良好的相關性。使用逐步回歸得到關鍵風味物質相對含量和感官評定得分與電子鼻數據之間的回歸模型，顯著性分析表明電子鼻特征值能夠預測GC-MS檢測的關鍵風味物質和紅腸感官評價，因此使用電子鼻設備來進行紅腸風味評價是可行的。