电子鼻技术检测肉品腐败的研究进展

　　摘要: 近年来，肉品在国民消费中占据越来越重的比例，对许多人而言已经成为他们获取动物蛋白的第一来源，但肉品在生产、加工、销售和消费等环节中极易发生腐败变质，尤其以微生物作用引起的腐败最为显著。在传统的肉品评价过程中，气味是评价肉品是否发生腐败变质的重要指标，而过去沿用的人工感官评价方法受主观因素主导，难以形成一个适用于现代快速准确的规范标准，所以电子鼻的出现并用于肉品检测至关重要。目前，电子鼻作为无损快速检测手段在肉品腐败检测领域中得到了广泛的应用。该文主要介绍了电子鼻的组成和工作原理，综述了电子鼻在各类肉品腐败状况检测和肉类微生物污染评价上的重要应用和研究进展，主要包括牛肉、猪肉、鸡肉及鱼类等腐败状况的检测，以及对肉类优势腐败菌的识别和预测。

　　关键词: 电子鼻；肉品腐败；牛肉； 猪肉； 鸡肉；鱼类； 微生物

　　在上个世纪关于肉品研究的发现和创新已经可以引起肉类生产、加工、销售和消费的革命性变化。近年来，肉品的生产和消费在我国国民经济中占有越来越重要的地位，据统计，从1990 年开始，我国的肉类产量多年来连续占据世界首位，2013 年更是达到了8536 万吨，人均达到了62.7 千克。与此同时，肉品由于腐败变质造成的损失也十分严重，尤其以微生物作用引起的腐败最显著，对肉品腐败检测的研究也逐渐被重视。

　　在肉品是否发生腐败的判断中，气味是一个很重要的指标。然而，人工感官评价对肉品腐败状况的评价会受到很多因素的影响，带有很强的主观性，而且专业的鉴评人员需要经过很长时间的训练，费时费力，灵敏度低，较难形成统一的标准。而一些常规的气味分析方法，如气相色谱法、气质( GCMS)法，虽然具有较高的灵敏度，但其样品需要复杂繁琐的前处理过程，难以适应快速检测的需要。针对以上问题，电子鼻作为一种快速准确识别、分析和检测复杂气体的仪器渐渐得到发展和应用。

　　目前，电子鼻已经广泛应用于肉品的质量评价、等级判定、新鲜度判断、类别区分、生产过程检测与安全控制等方面。例如，Rajamaki 等人用金属氧化物半导体传感器阵列，对气调包装猪肉的品质进行了分析和评价。Hansen 等人使用六个金属氧化物传感器组成的电子鼻在线分析肉制品加工过程中的气体成分变化，以此评价肉品质量。所以，在对肉品品质变化和质量评估的研究中，尤其针对各种肉品的腐败检测，电子鼻的应用日益广泛。

　　电子鼻是上世纪90 年代发展起来的一种模拟动物嗅觉的装置，将气敏性能彼此重叠的电化学气体传感器阵列和适当的模式识别系统结合起来，识别简单或复杂的气体。1984 年美国的Zaromb 和Stetter 首先提出用气体传感器阵列对复杂气体进行定性和定量分析。1988 年，英国华威大学( The Universityof Warwick) 的Gardner 与Bartlett 首先提出“电子鼻”的概念。发展至今，电子鼻已将仿生学、传感技术、模式识别以及计算机科学等学科融于一体，在酒类、茶和咖啡、乳制品和鱼肉制品等方面都有许多研究报道，对于食品安全与质量的检测有很好的应用前景。

　　

　　如图1 所示，典型的电子鼻由三部分组成: 传感器阵列，信号预处理和模式识别。混合气体进入电子鼻系统，首先呈现在具有特异性的传感器阵列面前，阵列中的每个传感器对混合气体的每种成分都有不同的灵敏度，所以传感器阵列对不同气体的响应图案也是不同的。目前，各种不同的传感器被开发出来，其中应用最广泛的有金属氧化物半导体传感器(MOS)，导电聚合物气敏传感器(CP) 和石英晶体微天平传感器(QCM)。混合气体与传感器阵列发生响应产生的电信号，经数据采集和A/D 转换得到一系列响应信号，但这类信号过于冗长，在进入模式识别前，必须进行信号预处理( 消除噪声、特征提取、信号放大等) 提取有用信息，这一过程也称为提取特征参数，然后进一步提取特征值，最后送入模式识别系统，得到混合气体的种类和浓度信息。用于信息后期处理的模式识别包括主成分分析法(PCA) ，线性判别法( LDA) ，偏最小二乘法(PLS) ，聚类分析(CA) ，支持向量机(SVM) ，人工神经网络(ANN) 等，在这些信息处理方法中，PCA，LDA，PLS和CA 基于线性方法，ANN 和SVM 基于非线性方法。PCA 是电子鼻数据处理中最常用的一种方法，它将原来具有一定相关性的众多指标重新组合成互不相关的几个综合指标即主成分，在保留绝大部分信息的基础上对原始数据降维处理，有利于多维信息的可视化和样本分类。基于ANN 的模式识别方法广泛使用在电子鼻定量分析中，它能实现复杂的非线性映射，比起线性方法具有更强的分类能力，容错能力强，检测精度高，已成为当前电子鼻数据处理的重要方法，包括BP神经网络(BPANN)和概率神经网络(PNN) 等。

　　近年来电子鼻技术在肉品腐败检测方面显示了巨大的潜力，对各类肉品腐败的检测及预测已有大量的研究，研究对象主要包括四种肉类: 牛肉、猪肉、鸡肉及鱼类。

　　目前，对牛肉的嫩度研究较多，因为这是消费者眼中一个有关牛肉是否美味的重要指标，而新鲜牛肉与腐败牛肉的嫩度是截然不同的。很多研究尝试用电子鼻这种无损伤的方法进行牛肉的腐败评估，最常用的是利用电子鼻区分新鲜牛肉与腐败牛肉。Blixt 和Borch 使用电子鼻定量测定真空包装牛肉的腐败，对来自于四个不同屠宰场的牛肉进行微生物分析和感官评价，进而评价牛肉的腐败程度，同时使用电子鼻测定其储藏过程中的气味指纹信息，通过PLS方法建立真空包装牛肉腐败程度与电子鼻信号值之间的定量关系，相关系数达到0.94。

　　电子鼻不仅可以区分不同新鲜度的牛肉，而且可以通过建立其信号值与一些腐败指标的相关性来预测牛肉的腐败程度。洪雪珍等人对一批新鲜牛肉进行感官评价、挥发性盐基氮检测、微生物含量检测和电子鼻检测，电子鼻响应值通过化学计量学方法和模式识别进行分析，使用马氏距离分析(MDA)、PCA和LDA区分牛肉不同储藏时间的气味组成，结果表明不同冷藏天数的样品相互之间可以很好区分；使用BPNN 和广义回归网络(GRNN) 方法分别建立牛肉冷藏时间、挥发性盐基氮、细菌总数和感官得分的预测模型，其中GRNN 模型效果更好，对上述四个指标的预测误差分别为1.36d、4.64×10－ 2mg/g、1.61×106cfu /g和1.31。这一研究表明电子鼻通过预测牛肉的多个新鲜度指标来预测牛肉的腐败程度是完全可行的。在牛肉的检测中，很多方法只能定性地区分牛肉的不同新鲜度，而无法定量地描述牛肉的腐败程度，电子鼻克服了这一点，结合一些其他的新鲜度指标，完全可以定性定量地在线实现对牛肉腐败的预测。

　　对猪肉的评价包含很多方面，如味道、外观、颜色、瘦肥程度、嫩度、营养价值、安全等因素。新鲜肉与腐败肉差别巨大，按传统方法可根据颜色、硬度、水分流失，细菌总数等指标进行分类。但是，这些指标较难用于在线检测或预测猪肉品质，因为没有充分的时间进行测定。所以，必须有一种与这些指标相关同时快速、准确、经济的方法来有效的测定猪肉品质。而电子鼻在这方面的应用近年来一直是研究热点。黄林等人使用电子鼻、近红外和计算机视觉等无损技术预测猪肉的新鲜度，同时测定了猪肉的总挥发性盐基氮( TVB-N) ，通过BPNN方法建立三种技术数据融合后的预测模型，其均方根误差较小，决定系数高达0.9527。Wang 等人测定冷鲜猪肉储藏过程中的电子鼻信号值和细菌总数，使用SVM 和PLS 方法建立对应的预测模型，其相关系数和校正系数分别为0.94和0.88。洪雪珍等人使用电子鼻结合LDA方法区分猪肉的不同储藏时间，发现区分效果很好；结合BPNN 方法预测猪肉的储藏时间，预测集正确率达97.14%，训练集正确率达95.71%;；结合多元线性回归方法预测猪肉的感官评分，决定系数高达0.9848。这些结果都证明了电子鼻具有评估猪肉腐败的潜力，而且电子鼻在猪肉的质量检测中可以简单快速的预测其腐败程度。

　　电子鼻对这些指标的检测不仅可以使用在新鲜猪肉，还可以使用在猪肉制品中。Salinas 等人使用一组新的可视传感器阵列来监测新鲜猪肉肠的腐败，每隔七天，检测新鲜猪肉肠的颜色变化、细菌总数、感官评定得分以及传感器信号值，使用PCA 方法区分新鲜猪肉肠储藏不同天数的气味，结果显示每个储藏阶段气味是不同的，相互之间可以区分；同时，使用PLS 方法建立传感器的信号值和猪肉肠的储藏天数、细菌总数、感官评定结果之间的相关性，其回归系数分别为0.9300，0.9472 和0.9381。猪肉由于风味、营养、价格等因素深受消费者喜爱，在肉品中占据极为重要的地位，猪肉制品在市场上种类最为繁多，流通最为广泛，可是每年猪肉的腐败变质现象也最为严重，而电子鼻对猪肉的腐败检测有着显而易见的效果，据上述的研究结果，其对猪肉新鲜度建立的预测模型大多数准确率超过90%，说明这是一项在猪肉腐败检测上行之有效的方法。

　　电子鼻首先应用在牛肉和猪肉的检测中，在红肉、鱼类的新鲜度检测中应用较多，但在家禽产品上相对较少。不过，虽然禽肉的电子鼻检测方法发展得较慢，但其检测能力并不比红肉差． Rajam?ki 等人使用电子鼻结合PLS 的方法检测气调包装肉鸡片的质量变化，结合微生物分析和感官评价的结果，发现电子鼻完全可以检测气调包装禽肉的早期腐败。Boothe和Arnold 使用电子鼻评估储藏在不同温湿度条件下的四种鸡块的微生物指标，结合PCA方法可以在储藏的第一天区分4℃和13℃条件下四种不同处理的鸡块。据此可见，电子鼻完全有能力识别新鲜鸡肉与腐败鸡肉之间的区别。

　　鱼类肉质鲜美，营养价值高，且脂肪含量比畜、禽肉低，深受消费者的喜爱，但鱼类在捕捞、运输、销售过程中极易腐败，丧失经济价值，所以鱼类的新鲜度是鱼类质量评价的一个重要指标。而电子鼻对鱼类新鲜度的检测操作简便，快速准确，重复性好，目前已经成为鱼类检测的一个研究热点。惠国华和陈裕泉使用电子鼻测定草鱼样品的响应值，与其菌落总数指标做相关性分析，结果表明有良好的对应关系，同时结合PCA 方法和信噪比谱方2法区分草鱼的新鲜度，发现能很好地区分。O’Connell使用便携式电子鼻检测阿根廷鳕鱼新鲜度，结合PCA 方法评价其是否腐败，发现评价效果较好。Natale 等人用各种不同类型电子鼻( 机械、电气和光学电子鼻) 测定鳕鱼的气味值，最后将不同类型电子鼻的信号比较和整合来评价其新鲜度，结果表明不同类型传感器整合后的信号值比单种传感器的信号评价鳕鱼新鲜度时有更高的准确性，能更好地模拟鳕鱼的腐败过程。

　　很多研究使用特定的传感器对鱼类腐败进行评价。Perera 使用一个单一金属氧化物传感器评价金头鲷的腐败程度，结果表明在变温条件控制下传感器信号值可以模拟金头鲷的腐败过程。 El Barbri使用包含一个金属氧化物传感器的电子鼻评价冷藏过程中沙丁鱼的新鲜度，将样品分为3类: 新鲜，可食用和不新鲜，结合神经网络分类器进行分类，准确率达96.88%。另外，Zaragozá 等人使用一种特定电子鼻对多种鱼类的腐败进行检测。2013 年其使用一种光电子鼻评价金头鲷的货架期，结合PCA 和PLS 方法分别对金头鲷不同储藏时间进行区分以及与微生物数量进行相关性分析，结果表明完全可以区分并预测金头鲷的新鲜度和货架期。2014 年使用同类型的光电子鼻对大西洋鲑鱼进行监控，结合PLS方法分别与生化指标和微生物指标进行相关性分析，发现模型准确率高，说明这个系统对鱼类的新鲜度检测完全可行。此外2015年她使用可视传感器阵列对鱿鱼建立腐败评价模型，准确率较高，可以较好地预测鱼类储藏期间一些理化指标和微生物指标的变化，从而能够快速、准确、无损地评价鱼类新鲜度。

　　近几年国内对鱼类的新鲜度检测也有了新的突破。穆丽君等人基于可视传感器阵列评价鳊鱼的新鲜度，结合BPNN 方法和联合间隔偏最小二乘法(siPLS)方法分别建立检测新鲜度的定性模型和定量模型，训练集和预测集准确率皆达80% 以上。还有黄星奕等人也使用嗅觉可视化技术检测海鲈鱼的新鲜度，决定系数R2P达0.757，同时将其与近红外光谱技术检测结果进行信息融合来建立预测模型，R2P较原来提高至0.882。嗅觉可视化技术是近几年来新发展起来的仿生嗅觉技术，在鱼类腐败的检测上，较传统的嗅觉技术采用的气体传感器具有更高的灵敏度，而与其他技术联用进行多传感器信息融合能够描述鱼类更多的品质信息。

　　肉及肉制品腐败是一个复杂的过程，在微生物和酶的作用下，蛋白质和脂肪分解，肉品逐渐失去使用价值。目前，肉品发生腐败变质的大多数原因是由于微生物的作用。电子鼻对肉品腐败的检测绝大部分集中在与肉品储藏中一些指标( 如TVB-N、K值、感官评价得分、细菌总数等) 的变化或储藏时间建立相关性，以此来建立预测模型，这些指标的变化大部分是由于肉品在储藏过程中微生物的种类及数量的变化导致。现在微生物的检测对实现肉品屠宰和加工线上快速准确地检测存在一定困难。一些常用的方法例如免疫学检测方法虽特异性好、灵敏度高，但实验前要对样品做比较繁琐且困难的处理工作。所以未来电子鼻对肉品腐败的检测有必要着重于对肉品中的各类优势腐败微生物进行检测、分类与评价。

　　Gutiérrez-Méndez 等人对乳酸链球菌的研究证实了电子鼻对一种或几种微生物的检测、分类与评价的可行性。他使用电子鼻评价乳酸链球菌的23株菌株产生的香气，将这些菌株准确分为四类。McEntegart使用气体传感器阵列对产气肠杆菌进行区分与评价，同样是通过大肠杆菌产生的气味来识别。胡惠平结合电子鼻和GC-MS技术对从猪肉中分离得到的几种不同的假单胞菌亚种进行区分，结果表明可将三株假单胞菌菌株区分开来，即恶臭、铜绿、荧光假单胞菌。这些研究都说明了微生物是具有其特征挥发物的，电子鼻可以通过评价腐败菌的类别与数量来预测肉品的腐败状况。

　　目前，已有在肉品上对此进行研究的报道。 Papadopoulou等人通过微生物气味分析将牛肉分为三类: 新鲜，半新鲜和腐败，使用电子鼻测定牛肉储藏过程中的气味变化，并同时检测其细菌总数、假单胞菌数、乳酸菌数和大肠杆菌数，通过电子鼻的信号值变化来模拟这几种微生物的数量变化，建立校正模型和验证模型，其准确率分别高于0.9和0.8。对于肉品中微生物的评价，目前的研究中基于电子鼻建立的模型具有较高的准确率，说明这一方向的研究是可行的。

　　本文主要概述了电子鼻这项仿生学模拟分析技术在肉品腐败研究中的应用。目前，电子鼻在各类肉品的新鲜度检测、品质预测和质量评估等方面的报道较多，但很少涉及对肉品中具体优势腐败微生物的研究，而且，现在肉品中的腐败菌评价一般依靠于微生物生理生化上的一些指标，费时费力，不够快速便捷。因此，电子鼻对肉品的腐败检测不仅是对各类肉品腐败程度的检测，更要对引起肉品腐败的微生物进行评估与预测。这是目前电子鼻在肉品研究方面的不足，也是未来其发展方向: 通过电子鼻对肉品各类腐败菌进行定性定量的分析，在微生物的纯培养物的气味评价上、不同亚种的挥发物区分上以及肉品中各类腐败菌的计数研究上有所进展． 通过进一步研究，提取更多信息，可以实现电子鼻对肉品中腐败菌的定性和定量化描述，满足肉品腐败检测的实际需要，并进一步实现快速、在线监测。