基于可見光譜的淡水魚肉持水性的預測研究

李旭海,楊麗鳳,汪蘭,周志,熊光權*,石柳

(1.湖北民族大學 生物與食品工程學院,湖北 恩施 445000;2.湖北省農業科學院農產品加工與核農技術研究所,農業農村部農產品冷鏈物流技術重點實驗室,武漢 430064)

魚肉持水性是指在冷藏、解凍、腌制等加工處理過程中對魚肉中的水分以及添加到魚肉中的水分的保持能力。魚肉的持水性直接關系到肉制品的質地、嫩度、切片性、彈性、出品率等質量指標和經濟指標[1]。持水性測定方法有壓榨法、蒸煮損失法、滴水損失法等[2-3],但這些方法均存在耗時較長、樣品易損壞等問題。探尋一種快速無損評價魚肉持水性的技術,對魚肉制品的加工、運輸和儲存有著重要的現實意義和經濟價值。

隨著計算機和其他學科的融合與發展,光譜技術逐漸運用于食品品質評價。光譜大致分為可見-近紅外光譜、高光譜、表面熒光光譜等[4-5]。光譜技術具有靈敏度較高、相對誤差較小、重復性好、應用范圍較廣等優點[6-7]。其中,可見光(390～780 nm)可穿過人和動物的表皮,根據透過不同物質散射回到皮膚表面的光強度不同,用于快速分析檢測,具有樣品制備簡單、成本低、無損傷等特點[8]。目前可見光譜技術已被廣泛應用于農產品和食品成分的檢測,如食物中脂肪酸、蛋白質和水分含量等的檢測、注水豬肉的識別等[9]。徐文杰等[10]用可見-近紅外光譜測定了7種淡水魚的品種,Takashi等[11]用可見-近紅外光譜檢測了鮭魚的新鮮度,Cheng等[12]用可見-近紅外光譜、高光譜預測了草魚片在4 ℃下短期存放的質量指數(quality index),Rama等[13]采用可見/近紅外光譜測定了黃顙魚的新鮮度。但是可見光譜技術在淡水魚持水性檢測的應用還沒有相關報道。

斑點叉尾鮰體型較大、生長快、肉質鮮美[14],其礦物質含量豐富[15]。因此,本文以鮰魚背部肌肉為研究對象,采用不同種類及濃度的鹽浸泡魚肉以獲得具有不同持水性的魚肉樣品,采用CM-2300d分光測色儀采集魚肉的可見光譜,采用多元線性回歸分析方法建立基于可見光譜和魚肉持水性的預測模型,并對預測模型進行驗證。本研究可為預處理魚肉持水性的快速檢測提供參考,并為可見光譜技術在水產品加工中的廣泛應用提供理論基礎。

1 材料與方法

1.1 材料

鮮活的鮰魚(約2 kg)12 條:購于湖北省武漢市白沙洲水產品批發市場。

1.2 試劑

氫氧化鈉、氯化鈉、檸檬酸鈉、磷酸鈉、碳酸氫鈉、磷酸二氫鉀、碳酸氫鉀、氯化鉀、碳酸鉀、氫氧化鉀等13種鈉鹽、鉀鹽:國藥集團化學試劑有限公司。

1.3 主要儀器與設備

CM-2300d分光測色儀 柯尼卡-美能達(中國)投資有限公司;BD-255LTB低溫冷凍柜 青島海爾特種電冰柜有限公司;DW-HL388超低溫冷凍存儲箱 中科美菱低溫科技有限責任公司;HH-ZK2恒溫水浴鍋 鞏義市予華儀器有限責任公司;YYW-2應變控制式無側限壓力儀 南京土壤儀器有限公司;CF16RN離心機 日本工機控股株式會社。

1.4 方法

1.4.1 樣品處理

在低溫實驗室(4 ℃)中將鮰魚致暈后宰殺,去掉魚頭、內臟和魚皮,采集側線上方的背部肌肉,分割成3 cm×2 cm×1 cm規格的魚塊(45 g)。隨機分成3組,每組3個平行。

配制濃度為2%、4%、6%的不同鹽溶液,在25 ℃條件下浸泡魚塊1 h(固液比1∶4),取出并擦干表面水分,進行后續測定。以純水浸泡為對照。

1.4.2 光譜的采集

采用CM-2300d分光測色儀在370～750 nm測定浸泡后魚肉的含鏡面光和不含鏡面光的吸收光譜,每個樣品做10次平行,取其平均值用于繪制吸收光譜圖譜。

1.4.3 加壓失水率測定

參考周俊鵬等[16]的方法并稍加修改,將浸泡后的魚肉切成約2 g的塊狀,準備大小為3 cm×3 cm的紗布。先稱取紗布質量m1,再稱取紗布與魚肉的總質量m2,用紗布對折包裹住魚肉,在其上下各放上8層小濾紙使魚肉置于濾紙的中心位置,并放在YYW-2型應變控制式無側限壓力儀加壓板的中心,手動轉動搖把使魚肉與加壓板剛好接觸時停止轉動,將測力計的百分表讀數調到零點,然后進行手動加壓,順時針轉動使測力計的百分表讀數為145,開始計時并維持數值5 min,測試結束后,逆時針轉動搖把,取下魚肉,剝去上下8層小濾紙,稱量加壓后紗布與樣品的總質量m3,按公式(1)計算加壓失水率。

(1)

1.4.4 離心失水率測定

參考呂美雯等[17]的方法并稍加修改,將浸泡后的魚肉切成約3 g的塊狀,再將紗布剪成3 cm×3 cm大小。先稱量紗布的質量m1,用紗布對折包住魚肉,再稱紗布加魚肉的總質量m2,用4張大濾紙進行包裹,放入潔凈干燥的離心管底部,在4 500 r/min、4 ℃條件下離心10 min,離心結束后去除濾紙,稱量離心后紗布和魚肉的總質量m3,按公式(2)計算離心失水率。

(2)

1.4.5 建模方法

從CM-2300d分光測色儀自帶的軟件導出光譜文件,采用Unscrambler 9.7進行數據處理。將所有數據隨機以2∶1劃分為建模數據和預測數據[18],采用主成分回歸(principal component regression,PCR)、多元線性回歸(multiple linear regression,MLR)和偏最小二乘法回歸(partial least squares regression,PLSR)3種模型進行建模。

采用回歸擬合中線性的斜率(Slope)、回歸曲線中的截距(Offset)、均方根誤差(RMSE)、決定系數(R2)4個指標來評價模型的準確性和可靠性。Slope、R2越接近1說明模型的準確度越高,Offset越接近0、RMSE越小說明模型的可靠性越好。采用相關系數(correlation)、決定系數(R2)、偏差(Bias)來評價模型的預測效果,R2、Correlation越接近1、Bias越小說明預測效果越好,模型越準確。

1.5 數據處理

采用SPSS 20.0軟件進行數據處理,采用Duncan's法進行差異顯著性分析,P<0.05表示差異顯著,采用Unscranmbler 9.7軟件建模,Origin 2021繪制圖譜。

2 結果與分析

2.1 不同鹽溶液浸泡對魚肉吸光度的影響

由圖1可知,本研究一共采集了含鏡面吸收光和不含鏡面吸收光的光譜各64條,經氫氧化鈉、氯化鈉、氯化鉀、氫氧化鉀等13種鹽浸泡后,含鏡面吸收光和不含鏡面吸收光的光譜圖有相似的趨勢,都存在3個峰,410～430 nm低峰,480～510 nm高峰,540～560 nm次高峰,這3個峰的存在可能與魚肉中的水分狀態相關。成軍虎[19]通過高光譜發現草魚片在冷藏過程中在444,475,553 nm處的吸收峰可以反映魚肉的脂肪、水分等信息的變化。Sivertsen等[20]發現550 nm處的吸收峰可能跟魚肉內部所含有的色素有關。

a.含鏡面光光譜(儀器不扣除玻璃所帶來的反射率)

由表1～表3可知,同種鹽隨著浸泡濃度的升高,離心和加壓失水率大體呈下降趨勢,與張蕓等[21]所得的趨勢相同。不同種鹽在相同鹽濃度下,離心和加壓失水率差異明顯,數值跨度較大,且不同鹽溶液混合比單一鹽溶液的失水效果更好。

表1 不同鹽溶液浸泡對魚肉離心失水率的影響(P<0.05)

表2 不同鹽溶液浸泡對魚肉加壓失水率的影響(P<0.05)

表3 混合鹽溶液浸泡對魚肉離心和加壓失水率的影響(P<0.05)

由表4可知,本研究采集到淡水魚持水性的數據范圍較廣,分布較均勻,建模集和預測集選值范圍合適且建模集的選值范圍較好地覆蓋了預測集,有利于提高模型的適用性和可靠性[22]。

表4 建模所用離心和加壓失水率范圍

2.2 基于不同回歸分析方法的預測模型評估

為提高樣品的穩定性和持水性預測模型的準確性,使用了3種回歸分析方法建立可見光譜與持水性之間的聯系,并以Slope、Offset、RMSE、R2作為模型的評價標準。由表5可知,除含鏡面光-離心失水率的PLSR、PCR方法和不含鏡面光-離心失水率的PCR方法外,其他可見光的吸收光譜與失水率模型的Slope和R2均高于0.8,說明可見吸收光譜與失水率有較好的線性關系。Offset、RMSE的范圍在0.738～8.565,說明模型的準確性受回歸方法的影響較大。由表5可知,由MLR法建立的模型的4個評價指標都優于其他回歸分析方法,Slope和R2均高于0.8,Offset和RMSE大多小于1.5,表明MLR法建立的可見光譜預測持水性模型的穩定性好、準確度高。加壓失水率的模型準確度和穩定性都高于離心失水率的模型,不含鏡面光的模型效果優于含鏡面光的模型效果。本研究結果表明,采用MLR法建立的基于可見光譜的魚肉持水性的預測模型是可行的。

表5 基于不同回歸分析方法的預測模型評估

2.3 預測模型驗證

采用R2、Correlation、Bias來評價驗證淡水魚持水性預測模型的準確性,由表6可知,不含鏡面光-離心失水率建立的模型整體預測效果不好,可能是隨機所選取的離心失水率的數值相差不大,導致檢測值和實測值相差較大。但總體上來說,采用MLR法的預測效果最好,相關性和R2大多在0.92以上,Bias在0.47以下,模型穩定性和準確性都較高,表明采用MLR法建立的基于可見光譜的淡水魚肉持水性的預測模型準確性較高,具有潛在應用價值。

表6 預測模型驗證

3 結論

本研究共采集了128條具有不同持水性的鮰魚肉的可見光譜,采用MLR法建立了基于可見光譜的淡水魚肉持水性的預測模型,Slope、R2均高于0.8,Offset、RMSE大多小于1.5。經驗證,模型的相關性和R2大多在0.92以上,Bias在0.47以下,表明采用MLR法建立的基于可見光譜的淡水魚肉持水性的預測模型可行,且穩定性和準確性都較高。本研究為可見光譜技術在魚肉持水性在線檢測以及快速測定中的應用提供了新的思路和方案。我們接下來將選用不同種類和大小的淡水魚來豐富模型數據庫,為可見光譜技術在水產品加工中的廣泛應用提供理論基礎。