水產品新鮮度檢測方法研究進展

馬聰聰，張九凱，盧 征，韓建勛，邢冉冉，郝建雄，陳 穎,

（1.河北科技大學生物科學與工程學院，河北 石家莊 050018；2.中國檢驗檢疫科學研究院，北京 100176；3.國家市場監管總局產品質量安全監督司，北京 100820）

水產品是海洋和淡水漁業生產的動植物及其加工產品的統稱，含有豐富的蛋白質、ω-3多不飽和脂肪酸以及一些維生素和礦物質，對人體健康起著重要的作用[1]。然而大部分水產品卻因組織肌肉柔軟及蛋白含量高而極易導致在捕撈后發生腐敗變質，如魚體內的脂肪酸氧化產生酸敗氣味[2]，蛋白質在酶的作用下分解為氨基酸同時散發出腥臭味，還有魚體表面附著的微生物不斷生長繁殖，使魚肉的肌肉組織被破壞[3]。腐敗變質后的水產品不僅風味發生變化，營養價值也大打折扣，嚴重的還會影響消費者身體健康[4]。新鮮度是水產品重要的品質指標之一，它直接與消費者感知的感官屬性如外觀、質地、氣味和口感有關，同時對于水產食品安全、運輸倉儲及加工過程也有著重要意義。因此，找到合適、準確、快速的水產品新鮮度檢測方法，是保證水產品消費安全的重要手段。

目前常用的新鮮度檢測方法有微生物評價、傳統理化分析和傳統感官評價[5]，以及在后者基礎上發展起來的現代化感官仿生識別技術[6]。隨著光譜技術的發展，紅外光譜、熒光光譜、核磁共振、拉曼光譜等新興無損檢測技術逐漸受到人們的關注[7]。除此之外，為了研究水產品新鮮度變化的機理，基于蛋白質組學的質譜技術發揮越來越重要的作用。本文總結了常用的水產品新鮮度評價方法和技術（表1），介紹了傳統及仿生感官評價、微生物評價、理化分析、光譜及質譜技術的原理和優缺點，并對其發展前景進行了展望。

表1 水產品新鮮度評價方法Table 1 Recent evaluation methods for the freshness of aquatic products

續表1

1 傳統感官評價

感官評價是通過視覺、嗅覺、觸覺、味覺和聽覺感知產品感官特性（如外觀、顏色、氣味、質地和味道）的一種科學方法。感官評價作為一種傳統的有效工具，在魚肉新鮮度評估和檢測中得到廣泛的應用。目前，常用的感官評價方法是基于QIM的水產品新鮮度分級方法，即采用缺陷評分方法準確、客觀地評價各類水產品主要感官屬性因子之間的差異，每個指標按照0～3 分進行評分，0 分代表最佳品質，然后計算綜合感官評分，通過得分高低對水產品新鮮度進行分級。

水產品感官評價主要是通過評估樣品各部位的顏色、氣味和質地等特征來進行。如?zogul等[8]利用QIM方法對不同貯存時間鰻魚的魚眼形狀、眼球渾濁度、腹腔味道和魚皮狀態進行評分，結果顯示鰻魚的感官分數隨著貯存時間的延長而增大，這表明貯存過程中鰻魚新鮮度在逐漸喪失。另外，當評價不同物種或相同物種不同狀態的新鮮度時，所設計的QIM方案會有所調整，如Abdullah等[7]評價虹鱒魚片時，對其顏色、黏度、彈性等7 個特性進行了感官評價，而針對整條虹鱒魚，則增加了皮膚、魚鰓、內臟、瞳孔等特性的評價指標，最終確定了整條虹鱒和虹鱒魚片的保質期分別為12 d和14 d。吳雪麗等[9]對貯存于10、5、0 ℃和-1.2 ℃條件下扇貝的組織形態、體表色澤、彈性和氣味4 個方面進行了綜合感官評價，結果發現隨著貯藏時間的延長，各個溫度條件下貯存的扇貝感官品質呈下降趨勢。由此可見，針對各物種的特點及樣品狀態，選擇合適的感官屬性參數，才能實現對水產品貨架期的準確預測。

傳統感官評價方法可對感知屬性進行即時測定，但由于評價人員對相同刺激水平的反應存在差異，可能導致測試的結果不準確。因此想要對水產品新鮮度進行精準、全面的評價，還需要其他檢測技術的輔佐。

2 感官仿生識別技術

感官仿生識別技術是在傳統感官分析技術的基礎上發展起來的，是模仿生物視覺、嗅覺和味覺等感官特性對樣品的色、香、味和質地等特點進行檢測并轉化為直觀結果的一種新型檢測技術。依靠現代化信息技術和生物傳感技術不僅避免了傳統感官檢測中評價人員的主觀性，還大幅提高了檢測效率和準確性，因此感官仿生識別技術在新鮮度檢測方面的應用越來越廣泛[54]。

電子鼻是利用氣體傳感器陣列的響應來識別氣味的電子系統，可以對水產品貯存過程中產生的各種揮發性氣味進行多方位識別，以達到新鮮度檢測的目的。秋刀魚在貯存過程中，會不斷產生甲苯、硫化氫和甲烷等氣體，卞瑞姣等[10]選擇10 種對這些氣體有較高靈敏度的傳感器陣列組成電子鼻檢測系統，對4 ℃條件貯存不同時間的秋刀魚進行了檢測，發現該系統可以很好地表征秋刀魚冷藏過程中新鮮度變化。大閘蟹產生的氣味成分包含醇類、酮類、醛類、芳香類、烴類及氮類等，朱培逸等[11]結合這些特征性氣體，選取8 種傳感器構成了大閘蟹電子鼻氣味采集系統，實現了對大閘蟹新鮮度的準確評價。

針對液體狀態的檢測對象，由多種傳感器陣列組成的電子舌可以實現其總體特征的快速分析和識別。它可以對樣品貯存過程中酸、甜、苦、咸、鮮等味道的改變作出全面分析，進而達到新鮮度的準確判斷。ATP代謝中間產物肌苷酸（inosinemonphosphate，IMP）與魚體肌肉組織的甜味和新鮮度有關，而終產物次黃嘌呤（hypoxanthine，HX）等則略顯苦澀，HX的積累會導致新鮮度的降低[55-56]，因此Shi Ce等[12]使用電子舌傳感器對羅非魚浸出液中甜味和苦味相關的化學物質進行了分類，實現了對不同溫度和不同貯存時間下羅非魚的準確區分。同樣，鄭舒文等[13]利用電子舌對不同貯存時間鱈魚的浸出液的滋味進行了分析，建立了一種基于電子舌技術判別鱈魚新鮮度的方法，可以準確識別不同貯存時間的鱈魚。

顏色是水產品最重要的品質屬性之一，與產品的新鮮度密切相關。相比于傳統的比色計和分光光度計，儀器傳感器和計算機成像軟件結合形成的新型計算機視覺系統和機器視覺系統，在水產品的顏色判別方面應用越來越廣泛[57]，大幅提高了樣品檢測的速度和準確度。如Shi Ce等[14]開發了一個基于羅非魚瞳孔和鰓顏色變化的機器視覺系統，并對其進行了可行性評估，發現該系統對瞳孔和鰓顏色參數的測定與揮發性鹽基氮和硫代巴比妥酸含量具有良好的相關性（R2＝0.989～0.999）。Huang Xingyi等[15]利用基于比色傳感器陣列的魚類新鮮度評價系統，監測了河豚魚在貯存過程中肌肉顏色變化，并得到每個樣品顏色變化曲線，然后對待測樣品進行新鮮度分組，最終評價準確率達到87.5%。

3 微生物評價

水產品在貯存過程中，一些腐敗微生物會以其肌肉中的蛋白質為氮源，不斷進行分解作用，從而導致魚體肌肉降解。因此微生物活動是引起水產品新鮮度變化的主要因素之一。總活菌數（total viable count，TVC）作為一個傳統評價指標，常被用來評估不同種類水產品的新鮮度[58]。劉明爽等[16]對比了冷藏（4 ℃）和冷凍（-2 ℃）真空包裝（vacuum packing，VP）下鱸魚片的新鮮度，發現冷藏條件下的鱸魚片貨架期比冷凍條件下的鱸魚片貨架期短。進一步測定TVC發現，冷凍包裝的鱸魚片TVC增長速率明顯低于冷藏包裝，證明微生物活動是鱸魚片品質下降的一個重要因素。Li Dongping等[17]研究了空氣包裝（air packing，AP）和VP對冷藏（4 ℃）鰱魚魚片質量和微生物特性的影響。結果發現AP包裝樣品貯存8 d后TVC達到了107CFU/g，但VP包裝樣品貯存14 d后TVC才達到該數量級，該研究成功利用微生物評價方法實現了不同貯存方式的測評，也為水產品貯存提供了理論支持。另外，該學者研究微生物種類時發現，在貯藏初期，兩種包裝中金黃色桿菌是優勢菌屬，但在保質期結束時，假單胞菌是AP魚片中最常見的一類，而在VP魚片中氣單胞菌則成為優勢菌屬。Boziaris等[18]對不同溫度下貯存的挪威龍蝦中的微生物種類也進行了測定，發現在整個貯存期間的優勢腐敗菌均為假單胞菌，但在20 ℃和5 ℃貯存過程中產硫化氫細菌的增長速率明顯高于假單胞菌。此外，Papadopoulos等[19]檢測了冰鮮海鱸魚貯存16 d內微生物變化，發現假單胞菌和產生硫化氫的細菌是整個貯藏期內的優勢細菌。這些研究都進一步證明了物種差異、貯存溫度變化、貯存方式和貯存時間不同都會導致微生物種類和生長速率的不同。因此，在依據微生物對水產品新鮮度和貨架期進行評估和預測時，除了檢測TVC，微生物種類和生長趨勢等也要在考慮范圍內，這樣才能實現水產品品質的綜合評價。

4 傳統理化分析

4.1 電特性及結構變化測定

測定魚肉的電特性（電阻、電導率和電容）是直觀評價水產品新鮮度的技術之一[59]。新鮮樣品電阻約為2 000 Ω，電導率約為500 μS，而變質樣品電阻降至50 Ω，電導率升至20 000 μS，這是貯存過程中細胞膜破裂，細胞液泄漏到細胞間隙導致的[60]。胡波等[20]研究了在貯藏期內淡水魚電阻抗特性的變化規律，測定了貯存于4 ℃下的鰱魚的腮部、腹部和尾部的電阻抗特性，發現貯存時間超過120 h后，腮部阻抗減小到70 Ω以下，同時魚體內揮發性鹽基氮的含量大于20 mg/100 mg，表明鰱魚已經腐敗。另外，Sun Jian等[21]觀察了電參數與魚類腐敗階段的關系，利用電化學阻抗譜形態特征曲線中的峰對魚類新鮮度進行分類，準確率達到78%。

魚肉結構變化測定通常是通過質構儀和紋理輪廓分析來實現的，Badii等[22]監測了冷凍貯存過程中鱈魚紋理和結構的變化，結果表明，結構變化與貯存時間緊密相關，同時伴隨著蛋白質溶解度的降低和疏水性的增加。在另一項研究中，Jain等[23]以南亞野鯪為研究對象進行了同樣的分析，結果發現在貯存5 d后其皮膚硬度和韌性突然降低，然后將魚體表面硬度曲線結果與貯存時間進行擬合，發現該模型能很好地描述冷藏魚的皮膚硬度和貯存時間的關系，擬合系數R2在0.991 0～0.996 7之間。

4.2 生物胺及揮發性鹽基氮含量測定

生物胺及揮發性鹽基氮是由肌肉中蛋白質和肽釋放出來的游離氨基酸脫羧或醛或酮氨基化形成的，在新鮮水產品肌肉組織中其含量較低，但捕撈數天后，隨著蛋白降解作用加強，其含量逐漸增多。因此生物胺及揮發性鹽基氮的含量測定是評價水產品新鮮度的關鍵因素[61]。

水產品中主要的生物胺有組胺、酪胺、腐胺和苯乙胺。高濃度的生物胺不僅會嚴重影響食品風味，還會改變其成分，對人體造成嚴重的毒害作用，如神經系統和心血管系統損傷[62]。因此許多國家和國際組織建立了關于水產品中生物胺最大限值的規定和法律要求[63]。Zhai Honglei等[24]采用反相高效液相色譜法測定了我國南方常見的魚類及其制品中各生物胺的含量，結果發現有12.24%的魚制品樣品顯示苯乙胺含量超過30 mg/kg的安全限值。Hu Yue等[25]分析了不同魚類在低溫和高溫貯存期間的生物胺濃度變化，研究結果表明在4 ℃和25 ℃分別貯藏10 d和24 h后，其總生物胺含量分別增加至1 354 mg/kg和1 499 mg/kg，都超過了歐盟建議的最高限度（300 mg/kg）。該學者還發現不同品種的魚類中生物胺種類和濃度不同。腐胺的濃度在金線魚和帶魚體內最高，而組胺的濃度在藍圓鲹中最高。另外，Ishimaru等[26]對另外幾類物種的研究中發現，鯖魚和金槍魚中組胺濃度最高，而鱈魚肉中腐胺和酪胺含量最高。因此，準確測定水產品貯存過程中各生物胺的含量及種類，對新鮮度的判斷具有重要意義。

揮發性鹽基氮主要是由三甲胺氧化物通過細菌酶還原而來。三甲胺氧化物本身是一種天然且無毒的物質，通常參與魚類和貝類的海洋物種的滲透調節功能，但在細菌酶的作用下還原為三甲胺氮以及氨和其他堿性含氮化合物后，就會形成魚類死亡后的不良氣味[64]。因此揮發性鹽基氮的含量也可以客觀反映水產品的質量。Limbo等[27]以揮發性鹽基氮為測定目標，對0.5、4.8 ℃和16.5 ℃條件下貯存的歐洲鱸魚貨架期進行了預測，發現以上述不同溫度條件分別貯存8、4 d和1 d后，鱸魚揮發性鹽基氮含量超過了歐盟規定的安全限值（25 mg/100 g）。徐晨等[28]也通過測定不同貯存溫度下揮發性鹽基氮隨時間的變化量，建立了揮發性鹽基氮含量與貯存時間和貯存溫度之間的動力學模型，為草魚片貯存提供了理論參考。

4.3 硫代巴比妥酸值測定

水產品中含有豐富的不飽和脂肪酸，容易氧化產生小分子物質。其氧化產物（如丙二醛）含量與水產品的腐敗程度呈正相關，因此可通過檢測其氧化產物的濃度對水產品的新鮮度進行判斷。硫代巴比妥酸可與脂肪氧化產生的醛、酮和酸等小分子物質發生反應，生成有色化合物，在532 nm波長處有最大吸收。所以，在該波長處測定有色物的吸光度[65]，可以實現水產品新鮮度的檢測。如李秀霞等[2]在研究質量分數25%碎冰處理對熟制中國對蝦凍藏期間新鮮度的影響時，通過測定丙二醛的質量分數對蝦肉的脂肪氧化情況進行了判斷。結果發現，隨著貯存時間的延長，其硫代巴比妥酸值逐漸增大，說明肌肉脂肪氧化程度加深。同樣，張曉麗等[29]通過測定硫代巴比妥酸值對竹葉抗氧化物的保鮮效果進行了評價，發現經過竹葉抗氧化物處理后的羅非魚片，其硫代巴比妥酸值明顯降低，魚片的保鮮期也比原來延長了4～6 d。這些研究均闡明了通過測定硫代巴比妥酸值，可以對水產品的新鮮度進行評價。

4.4 pH值測定

魚類剛捕撈上來時的pH值一般為7.0～7.3，魚體死后，由于體內的糖酵解過程及ATP酶的作用導致乳酸積累，pH值降低，但是經過一段時間后，魚體內的蛋白質在微生物和酶的作用下開始分解，生成胺、硫化氫等堿性物質，pH值又開始上升，因此可以通過檢測pH值的變化對水產品質量進行評估。如丁婷等[30]對0 ℃貯藏三文魚片浸出液的pH值進行了測定，發現0 ℃貯存12 d后其pH值迅速降低至6.70，12 d后隨著貯存時間的延長呈現增長趨勢。史策等[31]研究了冷藏（4 ℃）過程中鰱魚魚肉的理化性質，檢測到鰱魚魚肉pH值在貯存第1天就達到最低值7.04，證實了魚肉品質與pH值存在一定的相關性。但由于pH值容易受外界環境影響，且不同的物種及加工方式也會造成一定的差異，單純憑借pH值判斷水產品品質存在一定的誤差，因此該技術只能作為補充，與其他技術聯用來實現水產品品質的綜合評價。

4.5 ATP及其產物水平測定

ATP降解是水產品肌肉中最重要的生化過程之一，魚體死后，ATP會分解成多種代謝物，包括二磷酸腺苷（adenosine diphosphate，ADP）、一磷酸腺苷（adenosine monophosphate，AMP）、IMP、次黃嘌呤核苷（inosine，HxR）和Hx），其中HxR和Hx的積累會導致新鮮度降低。因此常用HxR和Hx的含量與ATP及其代謝產物總量的比值（K值）來表征水產品的新鮮程度[66]。

即殺魚的K值一般小于10%，新鮮魚K值大約在10%～20%之間，K值在20%～40%之間為二級鮮度，在60%～80%之間則處于初期腐敗。Cai Luyun等[32]測定了（4±1）℃條件下保存的日本鱸魚在第0、4、8、12、16天時ATP及其相關產物的含量，結果發現貯存第4天時K值就增大至20%，貯存12 d后日本鱸魚則達到了初期腐敗。相同的貯存溫度，不同物種ATP降解速率不同，付奧等[33]以4 ℃條件下保存的草魚為研究對象，測定了K值變化，發現新鮮魚K值為9.75%，冷藏2 d后達到13.76%，至第6天達到19.38%，第8天草魚就達到初期腐敗。除此之外，溫度變化也會對ATP降解速率產生影響，如王曉君等[34]在對微凍（-3 ℃）和凍藏（-18 ℃和-25 ℃）條件下南方大口鯰肌肉中ATP及其相關產物的含量進行了測定后，發現了相同的K值變化趨勢，但相比于微凍貯存，凍藏條件下K值增長速率明顯降低。綜合上述研究結果發現，K值可以有效反映不同貯存條件下的水產品新鮮度變化情況。

5 光譜技術

5.1 熒光光譜法

熒光光譜法是根據物質的熒光譜線的位置及其強度進行物質鑒定和含量測定的方法。水產品含有較高的多不飽和脂肪酸，在加工或貯存期間，多不飽和脂肪酸降解產生初級和次級代謝產物，導致熒光化合物的形成，同時也造成了其營養物質的損失。因此通過測定魚在不同激發/輻射強度時的熒光特性，可以對許多水產品新鮮度進行評價。如高亞文等[35]為研究反復凍融對水產品品質的影響，采用色氨酸和煙酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸熒光光譜結合主成分分析，對不同凍融次數的大黃魚進行區分，分辨率達到100%。Liao Qiuhong等[36]采集了不同貯存時間的鱈魚魚眼玻璃液體進行熒光光譜分析，發現尿酸熒光化合物在貯存開始時的強度較低，在貯存后期的強度急劇上升，而另一種熒光物質酪氨酸只存在于貯存后期。這些結果表明，特定熒光化合物的變化與貯存條件之間的關系可以作為魚類新鮮度的一個有意義的預測因子。因此熒光光譜技術為分子相互作用和化學反應的表征提供了大量的幫助，在水產品新鮮度的快速無損評價方法的發展中具有很大的潛力[67]。

5.2 紅外光譜法

紅外光譜法主要是根據不同物質對紅外光區的電磁輻射吸收不同來進行結構分析。其電磁光譜區域為10～14 000 cm-1，已成為許多水果、谷物、肉類等產品品質和植物材料中主要成分檢測最常用的分析方法之一。根據Reis等[37]的研究發現，可見近紅外光譜技術在預測金槍魚新鮮度時的準確率達到92%，區分冷凍/解凍樣品準確率達到82%。Saraiva等[38]采用光譜范圍900～2 000 cm-1的傅里葉變換紅外光譜衰減全反射技術，對3 種不同包裝條件下鮭魚魚片的品質進行了快速、準確的檢測和區分。實驗證明紅外光譜依靠其測定快速、不破壞試樣、試樣用量少、操作簡便和分析靈敏度高的特點在水產品新鮮度檢測方面應用越來越廣泛。

5.3 拉曼光譜法

拉曼光譜的檢測對象為水產品肌肉中的蛋白質和脂質，可以分析肽骨架結構和氨基酸側鏈的特性[68]，如Herrero等[40]利用拉曼光譜技術研究了在-10 ℃和-30 ℃冷凍保存過程中鱈魚肌肉蛋白質結構和功能的變化。結果觀察到樣品在-10 ℃貯存過程中，酰胺I帶（1 600～1 680 cm-1）光譜區的蛋白質二級結構發生了改變。此外，2 935 cm-1附近的C—H伸展帶強度增加，表明脂肪族疏水基團暴露于溶劑中使肌肉蛋白質變性，進而導致新鮮度降低。另外，利用拉曼光譜分析技術，還可以對脂質氧化情況進行判斷，進而達到檢測新鮮度的目的，如Velioglu等[41]使用拉曼光譜對6 種新鮮和多次凍融魚樣品的脂質結構進行了檢測，通過對比不同的拉曼光譜帶并結合主成分分析法，成功地對樣品新鮮度進行了評價。在類似的方法中，Isabel等[42]采用傅里葉拉曼光譜法對冷凍貯存過程中從鱈魚魚片中提取的脂質進行了監測，同樣發現脂質變化與魚片品質變化高度相關。

5.4 光譜成像技術

使用傳統的光譜技術僅僅能夠以聚焦的鏡頭掃描樣品來獲得整個樣品的平均特性。為了獲得研究對象更全面的物質、結構信息，融合了圖像分析技術和光譜分析技術雙重優點的光譜成像技術逐漸應用于食品檢測[68]。其中多光譜成像技術采用的光譜分辨率在0.1 mm數量級，一般包含可見光到近紅外區域內的幾個波段，主要能夠測定肉類中的水分含量、揮發性鹽基氮含量、K值和微生物總數等。Fengou等[43]采用多光譜成像技術研究了海鯛魚片不同貯藏溫度下的品質變化，用18 種從紫外線（405 nm）到短波近紅外（970 nm）非均勻分布的波長，獲取樣品多光譜圖像，建立了多光譜成像數據模型，結果發現該模型可以準確預測樣品的新鮮度。為了研究草魚貯存過程中新鮮度的變化情況，Cheng Junhu等[44]選取多個關鍵波長對樣品進行掃描，建立了光譜數據模型，實現了對揮發性鹽基氮含量和K值的準確預測，并利用該模型將多光譜圖像的每個像素轉換成相應的化學信息，利用圖像處理算法生成化學品質變化的分布圖，為草魚魚片品質評價與控制提供了技術支持。

高光譜成像快速無損檢測技術是在多光譜成像的基礎上，利用從可見光到近紅外光譜范圍內的數十或數百條光譜波段對目標物體連續成像，其分辨率達到了0.01 mm數量級。采用高光譜成像技術所得數據圖像上的每一個像素點都包含全波長范圍的光譜信息，大幅提高了分析精細度[69]。朱逢樂等[45]利用高光譜成像儀，采集了8 種不同冷藏時間的共160 個魚肉樣本的高光譜圖像，形象、直觀地展示出了魚肉的品質狀態，建立了多寶魚肉冷藏時間和品質模型，并實現了對多個樣品品質的精準預測（R2＝0.9 6 6 2）。W u D i 等[46]使用一種波長為400～1 758 nm的近紅外高光譜成像系統，分析了鮭魚片貯存過程中的TPA質構特性參數（硬度、黏附性、咀嚼性、彈性、脆性和內聚性等），該技術克服了傳統光譜技術只能進行局部檢測的缺點。結果表明利用高光譜成像系統進行紋理檢測，可以獲得高分辨率的圖像，實現了對樣品TPA質構特性參數的準確、快速和可視化測定。

6 蛋白組學分析技術

蛋白質是魚類肌肉組織的主要組成成分之一，其降解、聚合和變性都會導致蛋白質功能的喪失，從而直接決定魚類肌肉品質[70]。傳統的十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠電泳技術是后期蛋白組學技術發展的基礎，它主要是將蛋白質按照亞基分子質量的不同進行分離，然后通過對比電泳圖對蛋白變化進行分析。但水產品肌肉中蛋白種類繁多、變化過程復雜，僅依靠傳統的分離方法無法將一些分子質量相近的蛋白分離，為了解水產品肌肉中更多且更詳細的蛋白信息，二維電泳-質譜聯用技術應用越來越廣泛，其實現了最多對2 000～3 000 種蛋白進行分離和分析[71]，如趙巧靈等[47]對冷藏0、3 d和6 d的金槍魚差異蛋白進行分析，利用二維電泳技術分別找到了1 140、975 種和1 143 種蛋白點，并最終通過質譜分析鑒定出15 種新鮮度相關的差異蛋白。Li Xuepeng等[48]采用二維電泳-質譜聯用技術分析了4 ℃條件下貯存18 d的大菱鲆差異蛋白變化情況，從中篩選出7 個感興趣的蛋白點，并在進一步的生物信息學分析中確定了這些蛋白可以作為大菱鲆新鮮度變化的潛標志物。除此之外，二維電泳-質譜聯用技術在區分新鮮和凍融水產品方面也同樣發揮著重要作用，Chiara等[49]利用二維電泳技術找到了新鮮和凍融章魚之間180 種差異表達蛋白，通過進一步的質譜分析確定了凍融樣品中轉凝蛋白的降解與品質下降密切相關。Ethuin等[50]利用二維電泳-質譜聯用技術，找到了一種能區分新鮮和凍融海鱸魚的蛋白質標記物——小清蛋白亞型，該蛋白可以作為區分新鮮和凍融海鱸魚的潛在標志物。

隨著蛋白組學的發展，多肽體外標記技術在研究多個樣品之間差異蛋白方面具有突出優勢。其中iTRAQ和TMT技術是生物學領域應用廣泛的兩種蛋白質標記定量技術。iTRAQ標記試劑主要是通過與多肽氨基末端以及賴氨酸殘基伯氨基結合，實現對多肽的標記，可同時對最多8 組樣品進行定量分析。如Shi Jing等[51]采用iTRAQ定量蛋白組學方法研究了泥蝦在凍藏過程中蛋白質組的變化，結果發現與新鮮對照組相比，兩個冷凍處理組（-20 ℃和-40 ℃）中共有226 種蛋白的表達量發生了變化，其中12 種蛋白質與泥蝦肌肉的顏色和質地密切相關。通過生物信息學分析，找到了各差異表達蛋白所參與的生化過程，為進一步解釋新鮮度變化機理提供了理論基礎。Wang Chong等[52]在研究冰點貯存（controlled freezing-point storage，CFPS）11 d的竹蟶新鮮度時也采用了iTRAQ定量蛋白組學技術。與新鮮樣品相比，共定量了369 種蛋白質，其中27 種被鑒定為CFPS期間差異表達的蛋白質，進一步的生物信息學分析發現這些蛋白質主要參與能量代謝過程、DNA復制、蛋白質合成以及應激反應，揭示了竹蟶在CFPS中新鮮度變化機制。

TMT蛋白定量技術的標記原理與iTRAQ相似，可同時比較2、6 組或最多10 組不同樣品中蛋白質的相對含量，如Zhang Xicai等[53]利用TMT技術研究了石斑魚在冷藏6 d和12 d后的蛋白質變化，結果發現了64 種顯著差異表達蛋白，并利用生物信息學分析技術對差異蛋白進行功能分類，找到了與pH值、離心損失率、顏色（L*、a*、b*）和質地（硬度、咀嚼性和黏性）變化密切相關的蛋白質，闡明了石斑魚新鮮度變化機理。這兩種蛋白質標記定量技術克服了二維電泳無法分離過酸或過堿蛋白的缺點，還提高了樣品組間的平行性，在新鮮度機理研究方面發揮了重要作用。

7 結 語

新鮮度對水產品的貯運、品質以及加工適用性具有重要意義，同時對某些產品的食用安全也有重要影響。品質劣變伴隨的病原菌和寄生蟲有潛在的健康風險，因此急需開發可靠、快速、真實的水產品新鮮度鑒別方法。傳統的感官及理化分析可以實現對水產品質量的評估，但是這些方法操作上耗費時間，還需要經專業培訓的人員，因此不適合在線或大規模操作。在此基礎上發展起來的感官仿生技術克服了人工評價的缺點，傳感器的應用也大幅增加了檢測的靈敏度和檢測效率，可以對水產品貯存過程中氣味、味道、顏色和質地進行更加全面的分析，這使電子鼻、電子舌和電子眼在無損檢測方面具有一定的先進性。微生物生長和水產品貯存過程中的品質變化密切相關，但不同檢測樣品內微生物的種類和生長趨勢各有不同，因此要對腐敗微生物進行全面的檢測才能實現新鮮度的準確評估。

隨著光譜技術的發展，人們不斷探索利用光譜技術測定水產品新鮮度的可能性。這些技術（近紅外光譜、中紅外光譜、熒光光譜、拉曼光譜和光譜成像技術）可以提供分子結構和物理狀態等豐富的信息，在快速、無損、全面地評價水產品新鮮度方面顯示出相當大的潛力。另外，質譜技術的應用使蛋白組學的研究向前跨了一大步，不僅擴大了樣品蛋白的檢測覆蓋面，更為蛋白的結構研究提供了技術支持，使新鮮度機理研究不斷發展起來。

總之，水產品新鮮度變化是一個復雜的、綜合性的生物化學過程，與物種、捕撈、運輸、包裝、溫度和貯存條件都有密不可分的關系。因此在判斷某種或多種水產品新鮮度時，可以綜合利用傳統和新興檢測方法。這樣不僅可以克服單種方法的缺陷和局限性，還可以豐富從樣本中提取的信息，以更好地理解在宏觀水平和分子水平上各因素對水產品新鮮度的影響，更加全面深入地對水產品新鮮度進行評價。