很多火腿、肉腸都是在豬肉里“混搭”了雞肉，很多不良廠商以改善口感等配方工藝的需要，大量使用除豬肉外的其他廉價肉類作為輔原料，降低生產成本，但在宣傳、配料及包裝上并沒有明確標示，成為肉制品食品安全的問題隱患。
本文采用法國Alpha MOS公司ASTREE電子舌，通過采集摻雜雞肉豬肉腸樣品的傳感器信息，對傳感器信息進行數學模型處理，從而完成對豬肉腸摻雜雞肉進行定性和定量分析評價，探索電子舌在摻雜不同動物源性肉制品安全檢測的可能性。
材料與方法
材料與試劑
自制豬肉腸、豬肉腸參雜雞肉，雞肉按照一定比例(0、20%、40%、60%、80%、100%)和新鮮豬肉(肥瘦比2:8混合)。
實驗儀器
α-Astree型電子舌：法國Alpha MOS公司。
豬肉腸樣品的檢測
樣品經過前處理，待測液和清洗液交替進行檢測，每個樣品重復測試3次。測量前電子舌檢測裝置經過初始化、校準、診斷的過程，以確保收集到的數據的穩定性和可靠性。檢測每一個樣品時傳感器共采集120 s，在進行數據分析與處理時，采用第120秒所采集的穩定數據作為輸出值進行分析。
豬肉腸摻雜雞肉的識別與數據處理
豬肉腸摻雜雞肉的定性識別采用主成分分析、判別因子分析，定量識別通過采用偏最小二乘法建立數學模型來完成。
結果與討論
豬肉腸摻雜雞肉樣品的傳感器信號分析
電子舌檢測摻雜雞肉的豬肉腸樣品時，數據采集時間為120 s，樣品的傳感器信號圖如圖1(摻雜雞肉含量為20%)，圖2(摻雜雞肉含量為80%)所示。從圖1、圖2可以看出，電子舌的7根傳感器響應信號在第20 s時就逐漸趨于平衡，并達到穩態值，而后一直持續到終端。其他摻雜雞肉比例的豬肉樣品信號圖因篇幅原因未列出，它們信號穩定值也基本在15 s前后就已經達到，并保持平衡。
為了更直觀地將不同摻雜雞肉比例的豬肉腸樣品的信號強度進行對比分析，利用Astree軟件將摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品在7根不同傳感器下的響應強度峰值平均分布在圓周上，并描點成一個雷達指紋圖譜，如圖3所示。其中，各樣品編號的摻雜雞肉比例為：1#.0%，2#.20%，3#.40%，4#.60%，5#.80%，6#.100%。
從雷達圖中可以直觀地看出，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品之間的傳感器信號存在著顯著的差異，說明不同傳感器對不同雞肉比例樣品的敏感程度不同。同時，也可以初步判斷各樣品之間的差異主要表現在ZZ、JB、CA、BB這4根傳感器上，因此這4根傳感器可以作為摻雜雞肉的豬肉腸樣品的特征傳感器。
此外，為了考察每根敏感傳感器重復檢測的可靠性，對上述4根敏感傳感器的相對標準偏差進行分析計算，結果如圖4所示，可以看出4根敏感傳感器的RSD值都沒有超過5%，部分檢測樣品的RSD值甚至在1%以內，表明這些樣品在敏感傳感器有良好的檢測重復性；相對來說，傳感器CA較其余3根的RSD要偏大。同時，隨著雞肉添加比例的增加，這4根敏感傳感器的RSD并未出現顯著性的變化。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的主成分分析
圖5為摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的主成分分析二維圖。從圖5可見前2個主成分的貢獻率分別為71.284%、27.699%，累計貢獻率98.983%，其余主成分貢獻率僅為1.017%，所以取前2個主成分對應的特征向量所決定的兩維子空間就能夠完全反映樣品的整體數據信息。同時，從圖5還可以看出，摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品分別聚類在PCA圖中的不同區域，所有樣品相互之間能夠較好地區分，顯著性非常高。聚類區域分布也呈現出一定的規律性，隨著摻雜雞肉比例的增加，分布區域總體按圖中標注虛線的方向發展，即朝PC1增加、PC2下降的方向發展，同時不同分布區域的距離并沒有因為摻雜雞肉比例的增加而出現顯著的變化。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的判別函數分析
圖6為摻雜不同雞肉比例的香腸樣品判別因子分析圖。從圖6可見前2個判別因子的貢獻率分別為92.752%、7.141%，累計貢獻率99.893%。樣品在圖中的分布按照箭頭所示的方向呈現一定的規律性。具體分析來看，隨著摻雜雞肉比例的增加，分布區域朝DF1先增加后降低、DF2螺旋上升的趨勢發展。結果表明，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的DFA分析聚類十分顯著。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的偏最小二乘回歸分析
為實現對豬肉腸摻雜不同雞肉比例的定量預測，實驗采用偏最小二乘回歸法(PLS)，以傳感器響應值為自變量，以摻入雞肉的比例為擬合目標值進行曲線擬合，擬合結果見圖7。從圖7可以看出，模型的預測值和實際值的決定系數R2為0.9938，說明該模型具有極顯著意義。分別以摻入雞肉為30%、50%和70% 3個驗證樣品對模型進行驗證，驗證結果見表1。結果表明，由PLS預測模型得到的預測值與實測值之間的相對誤差均控制在10%以內，說明該模型具有一定的可行性。
結論
利用電子舌對摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品進行評價，通過對獲得的傳感器信號數據進行主成分分析和判別因子分析，結果表明采用PCA和DFA分析法均能對這些摻雜雞肉的豬肉腸樣品有效區分。在定量識別上，采用PLS法建立數學模型，模型的擬合效果良好，經驗證得到的預測值與實測值之間的相對誤差均控制在10%以內，說明該模型具有一定的可行性。研究結果為電子舌在肉制品摻假的安全快速檢測提供新的參考途徑。
來源：感官科學與評定 轉載請注明來源。
參考文獻：[1]劉雅婧,袁建,鞠興榮,邢常瑞,何榮,陳尚兵.電子舌快速檢測食用植物油摻偽[J].食品安全質量檢測學報,2018,9(10):2339-2344.
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本文采用法國Alpha MOS公司ASTREE電子舌，通過采集摻雜雞肉豬肉腸樣品的傳感器信息，對傳感器信息進行數學模型處理，從而完成對豬肉腸摻雜雞肉進行定性和定量分析評價，探索電子舌在摻雜不同動物源性肉制品安全檢測的可能性。
材料與方法
材料與試劑
自制豬肉腸、豬肉腸參雜雞肉，雞肉按照一定比例(0、20%、40%、60%、80%、100%)和新鮮豬肉(肥瘦比2:8混合)。
實驗儀器
α-Astree型電子舌：法國Alpha MOS公司。
豬肉腸樣品的檢測
樣品經過前處理，待測液和清洗液交替進行檢測，每個樣品重復測試3次。測量前電子舌檢測裝置經過初始化、校準、診斷的過程，以確保收集到的數據的穩定性和可靠性。檢測每一個樣品時傳感器共采集120 s，在進行數據分析與處理時，采用第120秒所采集的穩定數據作為輸出值進行分析。
豬肉腸摻雜雞肉的識別與數據處理
豬肉腸摻雜雞肉的定性識別采用主成分分析、判別因子分析，定量識別通過采用偏最小二乘法建立數學模型來完成。
結果與討論
豬肉腸摻雜雞肉樣品的傳感器信號分析
電子舌檢測摻雜雞肉的豬肉腸樣品時，數據采集時間為120 s，樣品的傳感器信號圖如圖1(摻雜雞肉含量為20%)，圖2(摻雜雞肉含量為80%)所示。從圖1、圖2可以看出，電子舌的7根傳感器響應信號在第20 s時就逐漸趨于平衡，并達到穩態值，而后一直持續到終端。其他摻雜雞肉比例的豬肉樣品信號圖因篇幅原因未列出，它們信號穩定值也基本在15 s前后就已經達到，并保持平衡。
從雷達圖中可以直觀地看出，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品之間的傳感器信號存在著顯著的差異，說明不同傳感器對不同雞肉比例樣品的敏感程度不同。同時，也可以初步判斷各樣品之間的差異主要表現在ZZ、JB、CA、BB這4根傳感器上，因此這4根傳感器可以作為摻雜雞肉的豬肉腸樣品的特征傳感器。
豬肉腸摻雜雞肉樣品的主成分分析
圖5為摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的主成分分析二維圖。從圖5可見前2個主成分的貢獻率分別為71.284%、27.699%，累計貢獻率98.983%，其余主成分貢獻率僅為1.017%，所以取前2個主成分對應的特征向量所決定的兩維子空間就能夠完全反映樣品的整體數據信息。同時，從圖5還可以看出，摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品分別聚類在PCA圖中的不同區域，所有樣品相互之間能夠較好地區分，顯著性非常高。聚類區域分布也呈現出一定的規律性，隨著摻雜雞肉比例的增加，分布區域總體按圖中標注虛線的方向發展，即朝PC1增加、PC2下降的方向發展，同時不同分布區域的距離并沒有因為摻雜雞肉比例的增加而出現顯著的變化。
圖6為摻雜不同雞肉比例的香腸樣品判別因子分析圖。從圖6可見前2個判別因子的貢獻率分別為92.752%、7.141%，累計貢獻率99.893%。樣品在圖中的分布按照箭頭所示的方向呈現一定的規律性。具體分析來看，隨著摻雜雞肉比例的增加，分布區域朝DF1先增加后降低、DF2螺旋上升的趨勢發展。結果表明，摻雜不同雞肉比例豬肉腸樣品的DFA分析聚類十分顯著。
為實現對豬肉腸摻雜不同雞肉比例的定量預測，實驗采用偏最小二乘回歸法(PLS)，以傳感器響應值為自變量，以摻入雞肉的比例為擬合目標值進行曲線擬合，擬合結果見圖7。從圖7可以看出，模型的預測值和實際值的決定系數R2為0.9938，說明該模型具有極顯著意義。分別以摻入雞肉為30%、50%和70% 3個驗證樣品對模型進行驗證，驗證結果見表1。結果表明，由PLS預測模型得到的預測值與實測值之間的相對誤差均控制在10%以內，說明該模型具有一定的可行性。
利用電子舌對摻雜不同雞肉比例的豬肉腸樣品進行評價，通過對獲得的傳感器信號數據進行主成分分析和判別因子分析，結果表明采用PCA和DFA分析法均能對這些摻雜雞肉的豬肉腸樣品有效區分。在定量識別上，采用PLS法建立數學模型，模型的擬合效果良好，經驗證得到的預測值與實測值之間的相對誤差均控制在10%以內，說明該模型具有一定的可行性。研究結果為電子舌在肉制品摻假的安全快速檢測提供新的參考途徑。
來源：感官科學與評定 轉載請注明來源。
參考文獻：[1]劉雅婧,袁建,鞠興榮,邢常瑞,何榮,陳尚兵.電子舌快速檢測食用植物油摻偽[J].食品安全質量檢測學報,2018,9(10):2339-2344.
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