• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      鴿肉貯藏品質(zhì)變化和貨架期預(yù)測模型

      2023-08-16 10:51:25王輝莊子通曾曉房陳海光陳偉波
      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年14期
      關(guān)鍵詞:預(yù)測模型

      王輝 莊子通 曾曉房 陳海光 陳偉波

      摘要 為快速、準(zhǔn)確地預(yù)測鴿肉在冷藏條件下的貨架期,研究了鴿肉在貯藏溫度為0、4、8、12 ℃下鴿肉的揮發(fā)性鹽基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)、色度值和菌落總數(shù)的變化情況,再對各指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析,以TVB-N值為指標(biāo)建立一級動力學(xué)模型,并通過阿倫尼烏斯(Arrhenius)方程對貨架期進(jìn)行了預(yù)測。結(jié)果表明:選擇TVB-N作為關(guān)鍵因子所得預(yù)測模型方程為A=A0exp(2.402 6×1023e-128 061/RTt),鴿肉在低溫冷藏條件下的預(yù)測貨架期與實測貨架期的相對誤差在±10%以內(nèi)。由此可見,所得預(yù)測模型方程可用于預(yù)測鴿肉在貯藏溫度0~12 ℃下的貨架期。

      關(guān)鍵詞 冷藏鴿肉;貨架期;揮發(fā)性鹽基氮;色度值;預(yù)測模型

      中圖分類號 TS251? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A? 文章編號 0517-6611(2023)14-0185-04

      作者簡介 王輝(1979—),女,湖南湘鄉(xiāng)人,實驗師,碩士,從事食品微生物研究。

      肉鴿,又名乳鴿,其肉質(zhì)鮮美,屬于高端的飛禽肉品,在家禽行業(yè)中占據(jù)十分重要的地位。我國肉鴿銷售量和飼養(yǎng)量均位居世界之首[1]。廣東省肉鴿年消費量已經(jīng)超過1億只,廣州市年銷售量已經(jīng)超過3 500萬只[2]。中醫(yī)認(rèn)為鴿子具有補腎壯肝、清熱解毒、生津止渴、益氣補血等功效,民間流傳著“一鴿頂九雞”的說法?,F(xiàn)代科學(xué)研究表明,鴿肉營養(yǎng)物質(zhì)含量高,具有蛋白質(zhì)含量高、脂肪含量低的特點,蛋白質(zhì)含量高達(dá)24.47%,脂肪含量僅0.73%;鴿肉富含賴氨酸、蛋氨酸等8種人體必需的氨基酸,天冬氨酸、谷氨酸等含量也十分豐富[3-4]。

      食品貨架期是指食品在推薦條件下貯藏,能夠保持食品的安全性,確保食品的感官特性、理化及微生物指標(biāo)滿足國標(biāo)要求,并且保持商品營養(yǎng)成分表上注明的任何營養(yǎng)值不變的一段時間[5-6]。鴿肉在貯藏過程中由于微生物生長繁殖或食品內(nèi)部生物化學(xué)反應(yīng)而發(fā)生各種品質(zhì)的變化。盡管食品腐敗機(jī)制不盡相同,食品貯藏過程中大多數(shù)的品質(zhì)變化都遵循0級或者1級反應(yīng)模式,因此常用化學(xué)反應(yīng)動力學(xué)預(yù)測模型預(yù)測食品貯藏過程中指標(biāo)的變化情況,通過對變質(zhì)過程的動力學(xué)研究可以預(yù)測食品保鮮期[7]。國內(nèi)外對不同食品品質(zhì)變化的動力學(xué)模型做了大量研究[7-16],但對鴿肉在低溫冷藏過程中品質(zhì)變化的動力學(xué)特性和保鮮期預(yù)測尚未見報道。

      筆者研究了鴿肉在0、4、8、12 ℃下貯藏時TVB-N值、a*值、L*值、b*值和菌落總數(shù)的變化,通過相關(guān)性分析確定TVB-N值為鴿肉貨架期模型預(yù)測的關(guān)鍵因子,并應(yīng)用一級動力學(xué)模型及Arrhenius方程建立了鴿肉保鮮期預(yù)測模型,旨在為冰鮮鴿肉貨架期預(yù)測提供基礎(chǔ)研究。

      1 材料與方法

      1.1 材料與試劑、儀器

      1.1.1 試驗材料。良田王鴿,凈重約350 g,由廣東良田鴿業(yè)有限公司提供。

      1.1.2 試劑。

      平板計數(shù)PCA瓊脂培養(yǎng)基,為廣東環(huán)凱微生物科技有限公司產(chǎn)品;氯化鈉、無水乙醇、硼酸、無水碳酸鉀、甲基紅、溴甲酚綠等,為國產(chǎn)分析純。

      1.1.3 儀器。K1100自動凱氏定氮儀,為山東海能科學(xué)儀器有限公司產(chǎn)品;PYX-280S-A型生化培養(yǎng)箱,為韶關(guān)市科力實驗儀器有限公司產(chǎn)品;SW-CJ-1FD型潔凈工作臺,為蘇州安泰技術(shù)有限公司產(chǎn)品;LDZX-50KBS型立式壓力蒸汽滅菌鍋,為上海申安醫(yī)療器械廠產(chǎn)品;NS800型分光測色儀,為蘇州天友利儀器有限公司產(chǎn)品;HR/T20M型臺式高速冷凍離心機(jī),為湖南赫西儀器裝備有限公司產(chǎn)品。

      1.2 試驗方法

      1.2.1 樣品處理。肉鴿宰殺后1 h內(nèi)冰鮮運到實驗室,按不同溫度和時間貯藏,具體見表1。

      1.2.2 揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)的測定。根據(jù)GB/T 5009.228—2016《食品中揮發(fā)性鹽基氮的測定》[17]中的自動凱氏定氮法測定TVB-N。

      1.2.3 菌落總數(shù)的測定。根據(jù)GB/T 4789.2—2016《菌落總數(shù)測定》[18]進(jìn)行菌落總數(shù)的測定。

      1.2.4 色度值的測定。選取鴿胸肉靠近胸骨一側(cè)的表面進(jìn)行測定,在最厚的部位選取3個點進(jìn)行鴿肉樣品亮度(L*)、紅度(a*)、黃度(b*)的測定。

      1.3 冰鮮鴿肉預(yù)測貨架期動力學(xué)模型的建立

      由公式(3)可知,lnk與1/T存在線性關(guān)系。通過鴿肉在0、4、8、12 ℃下得到的不同k值,可以擬合出斜率為-Ea/R、截距為lnk0的直線,從而計算出反應(yīng)活化能Ea和頻率因子k0;最后,將其代入公式(1),進(jìn)而求得不同溫度下鴿肉的預(yù)測貨架期。

      1.4 數(shù)據(jù)分析

      每次測定均重復(fù)3次,均以平均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示。應(yīng)用SPSS 17.0統(tǒng)計軟件對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行差異顯著性分析,P<0.05表示差異顯著;采用Pearson系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 不同貯藏溫度下鴿肉的TVB-N值

      冰鮮鴿肉在貯藏過程中細(xì)菌和酶的作用使肌肉中的蛋白質(zhì)分解,產(chǎn)生氨以及胺類等堿性含氮物質(zhì)[19]。不同貯藏溫度下鴿肉TVB-N值的變化見圖1。

      如圖1所示,不同貯藏溫度鴿肉的TVB-N值在貯藏過程中均逐漸升高(P<0.05);GB 2707—2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 鮮(凍)畜、禽產(chǎn)品》[20]規(guī)定新鮮肉的TVB-N標(biāo)準(zhǔn)含量≤150 mg/kg,貯藏溫度為0、4、8、12 ℃時肉鴿樣品超出新鮮肉TVB-N標(biāo)準(zhǔn)含量限值的時間分別為16、12、5和1.5 d。

      2.2 不同貯藏溫度下鴿肉的色度值

      2.2.1 不同貯藏溫度下鴿肉的L*值。

      L*值代表肌肉亮度值,其取值為1~100,L*值越高代表亮度越大。肉色度值主要受肌肉表面滲出液的影響,滲出液較少時光反射較弱,則亮度值較低[19]。不同貯藏溫度下鴿肉L*值的變化見圖2。

      如圖2所示,貯藏過程中不同貯藏溫度下肉鴿樣品的L*值均整體上呈現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢,且變化顯著(P<0.05)。究其原因,可能是因為貯藏初期鴿肉中的蛋白質(zhì)被酶或微生物逐漸降解,導(dǎo)致鴿肉的L*值逐漸下降;隨著貯藏時間的增加,鴿肉內(nèi)的油脂逐漸滲出至鴿肉表面,使鴿肉表面的L*值上升。此外,貯藏溫度越高,鴿肉的L*值隨著貯藏時間的變化越顯著。

      2.2.2 不同貯藏溫度下鴿肉的a*值。

      a*值代表肉色紅度值,與鴿肉內(nèi)肌紅蛋白被氧化有關(guān)[21]。不同貯藏溫度下鴿肉a*值的變化見圖3。

      由圖3可知,0、4、8、12 ℃下鴿肉的a*值整體上均呈現(xiàn)上升趨勢。貯藏溫度越高,a*值變化速率越快,0 ℃下a*值增長最為緩慢,這可能是因為不同貯藏溫度下肌肉中肌紅蛋白被氧化的速率不同。

      2.2.3 不同貯藏溫度下鴿肉的b*值。

      b*值代表黃度,不同貯藏溫度下鴿肉b*值的變化見圖4。

      由圖4可知,0、4、8、12 ℃下貯藏的鴿肉樣品b*值整體上均呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。貯藏溫度越高,b*值越快到達(dá)峰值,下降速率也越快。

      2.3 不同貯藏溫度下鴿肉的菌落總數(shù)

      菌落總數(shù)能夠反映蛋白質(zhì)和氨基酸的分解代謝程度,是判定食品衛(wèi)生質(zhì)量的一個重要指標(biāo)。不同貯藏溫度下鴿肉菌落總數(shù)的變化見圖5。

      由圖5可知,鴿肉的菌落總數(shù)逐漸上升,貯藏溫度為0、4 ℃時鴿肉樣品的菌落總數(shù)上升速率明顯低于貯藏溫度為8、12 ℃時。GB 2707—2016《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 鮮(凍)畜、禽產(chǎn)品》[20]中規(guī)定肉制品的菌落總數(shù)限定值≤106 CFU/g,貯藏溫度為0、4、8、12 ℃時肉鴿樣品超出菌落總數(shù)限值的時間分別為14、8、3和2 d。

      2.4 不同貯藏溫度下鴿肉各指標(biāo)的相關(guān)性分析

      由表2~5可知,不同貯藏溫度下

      TVB-N與其他指標(biāo)的Pearson相關(guān)系數(shù)較高。因此,選擇TVB-N值作為鴿肉在貯藏期品質(zhì)變化與貨架期模型預(yù)測的關(guān)鍵因子。

      2.5 冰鮮鴿肉預(yù)測貨架期動力學(xué)模型的建立

      2.5.1 一級動力學(xué)模型。

      將各貯藏溫度下鴿肉在貯藏過程中的TVB-N值隨時間變化的變化進(jìn)行回歸分析,得到回歸方程,見表6。由表6可知,回歸方程的R2均大于0.9,說明不同貯藏溫度下的回歸方程擬合度均很高。

      2.5.2 Arrhenius方程。

      在貯藏溫度0、4、8、12 ℃下鴿肉TVB-N值的變化速率常數(shù)k分別為0.110 1、0.113 1、0.321 4和1.098 7。根據(jù)Arrhenius方程lnk=lnk0-Ea/RT作圖,見圖6。

      線性方程為lnk=-15.403×1 000/T+53.836,由此計算出TVB-N值變化反應(yīng)的活化能Ea=128.06 kJ/mol,頻率因子k0=2.402 6×1023。因此,不同貯藏溫度下鴿肉的TVB-N與貯藏溫度的Arrhenius方程為k=2.402 6×1023×exp(128 061/RT)。

      2.6 貨架期預(yù)測模型的驗證

      將Arrhenius方程式k=2.402 6×1023×exp(128 061/RT)代入A=A0ekt,求得不同溫度下鴿肉的預(yù)測貨架期,并與實測貨架期進(jìn)行對比,結(jié)果見表7。

      由表7可知,0、4、8、12 ℃貯藏溫度下鴿肉TVB-N值達(dá)到新鮮肉上限值(150 mg/kg)時,預(yù)測貨架期分別為14.7、9.1、3.7和1.6 d,與實測貨架期的相對誤差在±10%以內(nèi),說明擬合的貨架期預(yù)測模型具有較高的可靠性,可應(yīng)用于預(yù)測鴿肉在貯藏溫度0~12 ℃下的貨架期。

      3 結(jié)論

      該研究測定了不同貯藏溫度下鴿肉的TVB-N值、色度值(L*值、a*值、b*值)和菌落總數(shù)。通過分析TVB-N、色度值和菌落總數(shù)的相關(guān)性,確定以TVB-N為貨架期預(yù)測模型的關(guān)鍵因子,利用一級動力學(xué)模型和Arrhenius方程建立了貨架期預(yù)測模型。根據(jù)所得預(yù)測模型方程預(yù)測出鴿肉的貨架期預(yù)測值與實測貨架期的相對誤差在±10%以內(nèi)。因此,所得預(yù)測模型方程可以應(yīng)用于預(yù)測鴿肉在貯藏溫度0~12 ℃下的貨架期,具有一定的實用價值。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 劉旭芳,李華.中國肉鴿產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與前景[J].農(nóng)業(yè)展望,2021,17(6):57-60.

      [2] 來鈞.鴿子的營養(yǎng)價值與飼養(yǎng)技術(shù)[J].現(xiàn)代農(nóng)村科技,2012(23):45.

      [3] 徐承龍.糟香肉鴿的加工工藝研究[J].糧食與食品工業(yè),2020,27(6):39-42.

      [4] 倪愛心,孫鴻,李云雷,等.不同品種肉鴿的生長性能及相關(guān)性分析[J].中國畜牧雜志,2019,55(12):91-95.

      [5] 王淑惠,楊小斌,羅旭洸,等.藍(lán)圓鲹魚油微膠囊穩(wěn)定性分析及其貨架期預(yù)測模型的建立與評價[J].食品科學(xué),2020,41(21):66-72.

      [6] 余亞英,袁唯.食品貨架期概述及其預(yù)測[J].中國食品添加劑,2007(5):77-79,76.

      [7] VAN BOEKEL M A J S.Statistical aspects of kinetic modeling for food science problems[J].Food science,1996,61(3):477-486.

      [8] 吳奇子,陳雪,劉歡,等.不同貯藏溫度條件下鮐魚貨架期預(yù)測模型的構(gòu)建[J].食品科學(xué),2015,36(22):232-236.

      [9] 劉璐,邢少華,張健,等.基于 Baranyi 模型的波動溫度下鮐魚微生物生長動力學(xué)模型[J].食品科學(xué),2015,36(5):89-92.

      [10] 李汴生,黃智君,張曉銀,等.冷配送萵筍菜肴的貨架期預(yù)測模型建立與評價[J].現(xiàn)代食品科技,2015,31(3):177-183.

      [11] KOUTSOUMANIS K,NYCHAS G J E.Application of a systematic experimental procedure to develop a microbial model for rapid fish shelf life predictions[J].International journal of food microbiology,2000,60(2/3):171-184.

      [12] 林恒欣,裘曉華,王歡,等.脊腹褐蝦方便食品在常溫貯藏中的貨架期預(yù)測分析[J].浙江海洋學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2016,35(5):417-424.

      [13] 佟懿,謝晶.鮮帶魚不同貯藏溫度的貨架期預(yù)測模型[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2009,25(6):301-305.

      [14] 路昊,包建強.因子和相關(guān)性分析在黃鰭金槍魚腹部肌肉理化分析與感官鑒定的相關(guān)比較中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代食品科技,2007,23(7):4-9.

      [15] LEE Y J,JUNG B S,YOON H J,et al.Predictive model for the growth kinetics of Listeria monocytogenes in raw pork meat as a function of temperature[J].Food control,2014,44:16-21.

      [16] YESUDHASON P,LALITHA K V,SRINIVASA GOPAL T K,et al.Retention of shelf life and microbial quality of seer fish stored in modified atmosphere packaging and sodium acetate pretreatment[J].Food packaging and shelf life,2014,1(2):123-130.

      [17] 中華人民共和國國家衛(wèi)生和計劃生育委員會.食品中揮發(fā)性鹽基氮的測定:GB 5009.228—2016[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2017.

      [18] 中華人民共和國國家衛(wèi)生和計劃生育委員會,國家食品藥品監(jiān)督管理總局.食品微生物學(xué)檢驗 菌落總數(shù)測定:GB 4789.2—2016[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2017.

      [19] 劉舒彥,熊光權(quán),李海藍(lán),等.加州鱸優(yōu)勢腐敗菌的分離鑒定[J].現(xiàn)代食品科技,2019,35(11):120-125,230.

      [20] 中華人民共和國國家衛(wèi)生和計劃生育委員會,國家食品藥品監(jiān)督管理總局.食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 鮮(凍)畜、禽產(chǎn)品:GB 2707—2016[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2017.

      [21] 高子武,王恒鵬,陳勝姝,等.不同宰后時間下調(diào)理豬肉片品質(zhì)特性及揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)比較[J].現(xiàn)代食品科技,2020,36(11):263-272,312.

      猜你喜歡
      預(yù)測模型
      基于矩陣?yán)碚撓碌母咝=處熑藛T流動趨勢預(yù)測
      東方教育(2016年9期)2017-01-17 21:04:14
      基于支持向量回歸的臺灣旅游短期客流量預(yù)測模型研究
      基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京市房價預(yù)測研究
      商情(2016年43期)2016-12-23 14:23:13
      中國石化J分公司油氣開發(fā)投資分析與預(yù)測模型研究
      基于IOWHA法的物流需求組合改善與預(yù)測模型構(gòu)建
      基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GDP預(yù)測
      區(qū)域環(huán)境質(zhì)量全局評價預(yù)測模型及運用
      中國市場(2016年30期)2016-07-18 05:15:34
      組合預(yù)測法在汽車預(yù)測中的應(yīng)用
      中國市場(2016年19期)2016-06-06 05:11:02
      H市電動汽車充電站項目建設(shè)需求規(guī)模與技術(shù)分析
      商(2016年13期)2016-05-20 10:31:40
      基于預(yù)測模型加擾動控制的最大功率點跟蹤研究
      科技視界(2016年1期)2016-03-30 13:37:45
      凤山市| 额尔古纳市| 临沧市| 柳河县| 肃南| 东莞市| 成武县| 孟村| 龙江县| 隆子县| 临城县| 定南县| 潜江市| 嘉黎县| 玉龙| 和林格尔县| 内乡县| 铜梁县| 若羌县| 区。| 顺义区| 库伦旗| 本溪市| 平度市| 绥化市| 中阳县| 辉南县| 武宣县| 浠水县| 万年县| 东辽县| 怀柔区| 诸暨市| 泽普县| 巴塘县| 弋阳县| 固始县| 孝义市| 大连市| 南康市| 都江堰市|