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【智能感官】基于超快速電子鼻對生乳快速鑒別及應用

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2024-08-12  來源:感官科學與評定
核心提示:牛奶作為常見的乳制品之一,其中含有豐富的蛋白質、脂肪、乳糖、維生素等多種營養(yǎng)物質,深受人們喜愛。研究表明,電子鼻能夠對不
牛奶作為常見的乳制品之一,其中含有豐富的蛋白質、脂肪、乳糖、維生素等多種營養(yǎng)物質,深受人們喜愛。研究表明,電子鼻能夠對不同加工和不同種類的成品乳進行快速區(qū)分鑒別,但在生乳地區(qū)溯源,生乳異常方面的鑒別研究較少。文章中以牛生乳為分析對象,利用電子鼻,針對不同地區(qū)生乳以及異常乳的氣味成分進行快速分析和鑒別,利用化學計量學分析其氣味,文章中以牛生乳為分析對象,利用電子鼻,針對不同地區(qū)生乳以及異常乳的氣味成分進行快速分析和鑒別,利用化學計量學分析其氣味。
圖片
 
不同地區(qū)生乳鑒別分析
不同地區(qū)生乳氣味指紋圖譜分析
通過電子鼻對不同地區(qū)生乳進行檢測,生乳氣味指紋圖譜,如圖2所示。對各地區(qū)指紋圖譜進行對比分析后,發(fā)現(xiàn)生乳氣味指紋圖譜中共檢出16個共有峰,不同地區(qū)生乳樣品峰的數(shù)量幾乎沒有差異,,結合16個特征峰相對峰面積熱圖(圖3)分析,不同地區(qū)生乳特征峰基本相同,但特征峰含量有明顯區(qū)別。

 
圖2 不同地區(qū)生乳氣味峰指紋圖譜圖片
圖3 不同地區(qū)生乳氣味峰相對峰面積熱圖分析
 
生乳氣味定性分析
為明確不同地區(qū)生乳氣味信息成分,對比正構烷烴nC6~nC16標準品的保留時間,將氣味指紋圖譜中16個共有峰保留時間轉換為保留指數(shù)之后,與AroChemBase數(shù)據(jù)庫進行比對,鑒定出16個可能共有化合物,如表5所示。結果表明,特征峰峰面積相對最大的兩組峰為1和3號峰可能為異丙醇和2-丁酮。
表5生乳中可能化合物及感官描述信息
 
圖4為生乳氣味特征成分氣味輪,圖中顯示,16個可能化合物主要分為6個主觀感知類別,被感知為“蠟質的”和“潑辣”的化合物個數(shù)相對較多,主要感官描述為奶油的、奶制品、甜的,都為生乳特征感官風味。綜上所述,通過電子鼻指紋圖譜檢測方法可以快速對樣品進行定性分析,以此鑒別生乳成分。
圖4 生乳氣味特征成分(外圈)和主觀感知類別(內(nèi)圈)的氣味輪
 
 
不同地區(qū)生乳的主成分分析
對不同地區(qū)生乳進行PCA分析,結果如圖5所示。在PCA模型中,主成分貢獻率為(PC1:67.272%;PC2:27.608%),累計貢獻率能夠達到94.88%,因此主成分分析結果可以較好地代表樣品氣味信息。對其進行區(qū)分后,樣品中達拉特旗生乳樣品(B)與巴彥淖爾生乳樣品(A)、和林格爾生乳樣品(C)及寧夏生乳樣品(E)在以PC2為區(qū)分軸時區(qū)分開,達拉特旗生乳樣品(B)在以PC2為區(qū)分軸時距離相對較遠,和林格爾生乳樣品(C)、涼城生乳樣品(D)及寧夏生乳樣品(E)與巴彥淖爾生乳樣品(A)以PC1軸作為區(qū)分。結果表明PCA分析能夠較好區(qū)分生乳氣味信息。
圖5 不同地區(qū)生乳的PCA分析

不同地區(qū)生乳聚類分析
為初步判定峰面積較大的異丙醇、2-丁酮和環(huán)己酮含量對生乳地區(qū)歸屬的影響,以生乳中檢測的相關含量為變量,歐式距離平方為度量標準,通過組間平均數(shù)聯(lián)結法完成聚類分析,結果如圖6所示。其中,和林格爾生乳樣品(C)與寧夏生乳樣品(E)先聚為一類,此類生乳異丙醇、2-丁酮和環(huán)己酮含量相對偏低,再與巴彥淖爾生乳樣品(A)聚為一類后與涼城生乳樣品(D)聚為一類,最后與達拉特旗生乳樣品(B)聚類,達拉特旗生乳樣品的各物質含量較高。
圖6 不同地區(qū)生乳的聚類分析

不同地區(qū)生乳軟獨立建模分析
圖7為不同地區(qū)生乳SIMCA,從圖中可以看出,以和林格爾樣品(C)為參照對4類不同地區(qū)的生乳樣品進行SIMCA分類,由圖可知,巴彥淖爾、達拉特旗、涼城、寧夏生乳樣品均在參照區(qū)域外,表明SIMCA為有效模型,能將不同地區(qū)的生乳進行準確、有效的區(qū)分。
圖7 不同地區(qū)生乳SIMCA分類
 
生乳和異常乳鑒別分析
 
生乳和異常乳氣味指紋圖譜分析
通過在樣品中混入草料,表示在擠奶過程中生乳遭受污染,豆奶變質會產(chǎn)生酸臭味,因此以混入變質豆奶粉來表示生乳發(fā)酸情況。將混入不同物質的生乳樣品作為異常乳,利用電子鼻對比氣味差異,如圖8所示。與生乳樣品相比,異常乳的色譜圖出現(xiàn)了新的色譜峰,原有特征峰面積也發(fā)生明顯變化,與AroChemBase數(shù)據(jù)庫信息進行對比從而定性分析生乳和異常乳樣品氣味成分,確定了可能差異化合物名稱、化合物氣味信息,如表6所示。其中主要差異化合物為乙醇、異戊醛、2-甲基丁醛、2-乙基呋喃和3-甲基-2-丁烯-1-醇。結果表明,電子鼻可以快速、準確地鑒別出生乳和異常乳間的氣味差異。
圖8 生乳和異常乳氣味峰指紋圖譜
 

表6 主要差異化合物及感官描述信息
 

生乳和異常乳判別因子分析
對生乳進行DFA分析,結果如圖9所示,圖中橫、縱坐標判別因子1、2累積區(qū)分指數(shù)達到100%,2種樣品未出現(xiàn)重合部分,且相距較遠。8批生乳樣品均能得到有效分離,所有樣品按其性質分為2類,結果表明,通過DFA能夠快速、有效地區(qū)分生乳和異常乳樣品,且區(qū)分效果良好。
圖9 生乳和異常乳判別因子分析

結論
基于超快速電子鼻,對比分析不同地區(qū)生乳的色譜圖以及特征峰峰面積情況,從而鑒定出16種共有化合物。通過建立PCA、SIMCA模型的統(tǒng)計分析,能夠對不同地區(qū)生乳樣品氣味進行快速鑒別分析。同時對比分析生乳和異常乳樣品的色譜,評價其質量整體特征,結果表明,生乳和異常乳中存在的可能化合物與感官描述信息出現(xiàn)明顯差異,異常乳中出現(xiàn)了新的可能化合物,為生乳異味的可能來源。DFA的統(tǒng)計分析能夠快速鑒別生乳和異常乳樣品。
 
(后期小編會陸續(xù)整理分享智能感官儀器在具體產(chǎn)品應用的實際案例,敬請關注!)
編輯:songjiajie2010

 
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關鍵詞: 感官
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