我国是世界果蔬生产大国,但是每年由于采摘、分级、包装、贮藏、运输等环节的技术因素,造成了大量损耗。其中运输过程中的机械损伤是不良消耗的主要原因之一,我国果蔬在运输过程中产生的损失达 25%~45%,国外发达国家果蔬的采后损伤也达到 15%~20%。因此,探究运输振动对果蔬的影响就变得尤为重要。消费者购买果蔬一般会从口感、色泽、风味、营养成分等多方面进行果蔬品质的评价,果蔬产生机械损伤后气味变化较大。因此,通过气味品质检测可探究出运输振动对果蔬的影响。
茉莉酸甲酯(MeJA)是植物中天然存在的生长调节因子,在调节植物胁迫反应和发育过程方面发挥着重要的作用。MeJA可以修复果蔬外来的机械损伤,防止病原菌侵染,还可促进果蔬营养成分的有效积累,提高果实的营养 价 值,延 长 其 贮 藏 期。但MeJA 在振动蔬 菜 上 鲜 有 研 究,因 此 该 研 究 利 用电子检测技术分析尖椒、青圆椒、西兰花3种蔬菜在运输振动后气味品质的变化,探究茉莉酸甲酯处理对振动后果蔬气味品质的影响。材料与方法
样品处理
尖椒、青圆椒、西兰花均以同种方法进行处理。以尖椒为例:将挑选好的尖椒平均装 入5个纸箱中,分别做如下处理(表1)
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结果与分析
尖椒振动电子鼻分析
尖椒运输振动主成分分析
如 图1所示,PCA是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法。该方法通过将所提取的传感器多指标的信息进行数据转换和降维,并对降维后的特征向量进行线性分类,最后在PCA 分析的散点图上显示试验主要的两维散点图。图1为运输振动和未振动尖椒的 PCA 分析图(A 组),处理组和对照组的尖椒主成分1的贡献率为84.77%,主成分2的贡献率为15.08%,总贡献率为99.85%。表明2个主成分已经基本代表了样品的主要信息特征,电子鼻能够对样品和贮藏时 间 加 以 区 分。尖 椒 振 动 组 和 未 振 动 组 前6d的挥发性物质成分区域较为接近,说明振动组和未振动组贮藏前6d尖椒果实挥发性物质变化不大,而贮藏8d时挥发性物质成分区域与前6d距离较远,10d果实的挥发性物质成分区域与8d距离较 远,说 明 尖 椒 果 实 挥 发 性 物 质 在 贮 藏8d 和10d均有明显变化,可以作为尖椒新鲜度降低的拐点。用 PCA 分析可以明显对振动组和未振动组尖椒不同贮藏时间进行区分。
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雷达图是利用电子鼻的不同传感器所检测到的不同类型 挥 发 物 质 的 特 征 图。从 图2可以看出,随着贮藏时间的延长,雷达图的外形均不相同,2号和7号传感器的响应值最大,说明尖椒挥发性成分主要含有氮氧化合物和有机硫化物。如图2(A)为尖椒振动组和对照组在0~6d的雷达图(A 组),前6d振动和不振动的尖椒气味与初值相比,有所增加,说明振动并未减弱尖椒前6d气味,甚至随着贮藏时间的增加,尖椒的香气更加浓郁。前4d不振动组2号和7号的传感器响应值要高于振动组,说明前4d不振动尖椒香气要明显于振动尖椒,可能是振动组的果蔬发生了生物形 变,生物出现了细胞的破坏,比未振动组散发出较少的香气物质。图2(B)为尖椒0d和8~10d的雷达图,8~10d尖椒2号和7号传感器总体小于初值,说明贮藏8d后,尖椒散发的香气物质要低于0d,8d后尖椒的商品价值明显降低,风味品质下降。
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综上,利用PCA 分析方法可区分 MeJA 处理后的尖椒挥发性物质,但还有8d后区分不够明显,需要借助雷达图进行细致分析。
茉莉酸甲酯对尖椒运输振动影响雷达图分析
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青圆椒振动电子鼻分析
青圆椒运输振动主成分分析
如图5所 示,为运输振动 CK 和不振动 CK青圆椒的 PCA 分析图(A 组),2组的尖椒主成分1的贡献率 为 97.05%,主成分 2 的贡献率为2.85%,总贡献率 为99.90%。表明2个主成分已经基本代表了样品的主要信息特征,电子鼻能够对样品和贮藏时间加以区分。从 图5可以看出,青圆椒的振动 CK 和不振动 CK10d内的挥发性物质成分区域较为接近,且不同贮藏时间内挥发性物质成分区域有重叠,说明振动组和不振动组贮藏10d内的青圆椒果实挥发性物质变化不大,在贮藏期内,运输振动和不振动对青圆椒的气味影响不大,均可保持青圆椒的香气。
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由图6青圆椒的振动PCA 所示,青圆椒振动CK 组和不振 动 CK 组(A 组)在贮藏时间内,气味变化并不明显,以青圆椒贮藏2d和10d为例,做青圆椒的 振动雷达图,如图6(A)和(B)所示。振动 CK 组和不振动 CK 组的雷达图的外形相近,接近于初值,2号和7号传感器的响应值均为最大。运输振动后贮藏10d内对青圆椒的气味影响并不大,不会影响青圆椒的商品价值。
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如图7所示,为运输振动清水 CK 和不振动清水 CK 青圆椒的 PCA 分析图(B组),其中尖椒主成分1的贡献率为91.42%,主成分2的贡献率为5.56%,总贡献率为96.98%。表明2个主成分已经基本代表了样品的主要信息特征,电子鼻能够对样品和贮藏时间加以区分。从图7可以看出,青圆椒振动清水 CK 组、不振动清水 CK 组和振动 MeJA 组在相同贮藏天数下,挥发性物质成分区域并未重合,可以很明显的看出,振动 MeJA 组的挥发性物质成分区域比振动清水 CK 组和不振动清水 CK 组更接近初值。试验表明,用MeJA 处理可以有效抑制青圆椒气味的改变,延长青圆椒的货架期,保持其新鲜度。
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由图8青圆椒的振动雷达图可知,青圆椒在相同贮藏天数后,青圆椒振动清水 CK 组、不振动清水 CK 组和振动 MeJA 组(B组)呈现相同的变化,所以雷达图以2d和10d为例。如图8(A)和(B)所示,为青圆椒振动清水 CK 组、不振动清水CK 组和振动 MeJA 组在贮藏2d和10d的雷达图。2号和7号传感器的响应值均为最大,振动MeJA 组的青圆椒气味的改变最小,其气味接 近初值。因此,用 MeJA 处理振动后的青圆椒可以有效延长其货架期,防止青圆椒的腐败。
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西兰花运输振动主成分分析
如图9所示,振动 CK 组和不振动 CK 组(A组)的西兰花主成分1的贡献率为94.76%,主成分2 的贡献率为 5.04%,总贡献率为 99.80%。表明2个主成分已经基本代表了样品的主要信息特征,电子鼻能够对样品和贮藏时间加以区分。前3d,振动 CK 组和不振动 CK 组的挥发性物质成分区域接近初值,4d均远离初值,西兰花的挥发性物质在4d发 生 改 变,此时西兰花的新鲜度降低,失去商品价值。在相同贮藏时间下,不振动CK 组比振动 CK 组挥发性物质成分区域更接近初值,说明在相同贮藏天数下,西兰花经过振动后,气味更容易发生改变。运输过程中更容易使西兰花发生损伤,如擦伤、淤伤和擦伤带有淤伤,这些擦伤会减少西兰花贮藏时间,使西兰花更易腐败。
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图10(A)为西兰花前3d的雷达图(B 组),前3d西兰花的气味变化并不明显,均接近初值,说明此时的西兰花新鲜,具有商品价值。4d西兰花的气味与 初 值 相 比 明 显 改 变,2号 和7号 传感器的响应值变化明显,此时西兰花腐烂变质,出现其它气味,失去商品价值。不振动 CK 组的气味明显好于振动 CK 组,说明振动影响西兰花组织表皮细胞的渗透和细胞壁的降解,并影响运输后西兰花的硬度和外部变化,降低商品价值。
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如图11所示,清水CK 组和振动 MeJA 组(B组)的西兰花主成分1的贡献率为82.36%,主成分2的贡献率为17.44%,总贡献率 为99.80%。表明2个主成分已经基本代表了样品的主要信息特征,电子鼻能够对样品和贮藏时间加以区分。如图11所示,2d后振动清水 CK 组、不振动清水CK 组和振动 MeJA 组的挥发性物质成分区域远离初值,说明经过清水浸泡的西兰花,比未经过清水浸泡的西兰花更容易腐败,贮藏2d气味就改变较为明显。在相同贮藏时间下,经过 MeJA 处理的西兰花挥发性物质成分区域距离初值较为接近,说明,运输振动后的西兰花,经过 MeJA 浸泡可以有效减弱西兰花气味的改变,提高商品价值和贮藏品质。贮 藏4d后,西兰花气味改变较为明显,此时西兰花完全失去商品价值。
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如图12所示,2号和7号传感器的响应值变化明显。图12(A)所示,贮藏1d时,不振动清水CK 组、振动清水 CK 组和振动 MeJA 组(B组)的西兰花气味变化均不大,说明贮藏1d西兰花新鲜,具有较高的商品价值。MeJA 处理过的西兰花与振动清水CK和不振动清水CK相比更接近初值,说明,用 MeJA处理振动后的西兰花可以有效降低西兰花的损伤,提高其商品价值。图12(B)所 示,2d后,西兰花的气味改变明显,经过 MeJA 处理后的西兰花气味变化较小,因此用 MeJA 处理可以有效抑制振动后的西兰花气味变化,延长货架期。
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对振动组和 MeJA 处理组的尖椒、青 圆 椒 和西兰花进行检测,分析运输振动对蔬菜变化与电子鼻无损检测间的关系,利用对传感器响应值进行PCA 方法的分析,实现了蔬菜运输振动后的新鲜度鉴别。当采用 PCA 方 法分 析 时,电 子 鼻 可以区分处理组与对照组的蔬菜,并且可以区分不同贮藏时间的尖椒和西兰花。采用雷达图分析方法可得出,传感器 W5S、W1W 在检测中作用最大,对区分蔬菜是否新鲜,是否有商品价值贡献最大。不振动组的尖椒和西兰花的气味改变较小,青圆椒的不振动组和振动组的气味变化不大,所以减小运输过程中果蔬的振动可以有效提高果蔬的商品价值。MeJA 可通过激活植物的防御反应和修复外来机械损伤来调控果蔬的品质,用MeJA 处理振动 后 的 尖 椒、青圆椒和西兰花可以有效抑制尖椒、青圆椒和西兰花气味的改变。
为了提供更可靠的依据,可以把电子鼻检测与气相色谱-质谱方法结合起来,分析出振动后果蔬的各自特征呈味物质及其所占的比例,分析对照组和经过 MeJA 处理后蔬菜间的差别,为降低振动对果蔬损伤提供理论依据。以后可以从传感器的优化以及神经网络、遗传算法等相结合的模式识别方法,模拟人的思维过程,获得更为精确的模型。
来源:感官科学与评定 转载请注明来源。
参考文献:刘瑶,徐冬颖,刘婧,左进华,高丽朴,王清.基于电子鼻的运输振动蔬菜气味品质检测[J].北方园艺,2019,{4}(18):100-109.转载请注明来源。
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