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鴿肉貯藏品質變化和貨架期預測模型

2023-08-16 10:51:25王輝莊子通曾曉房陳海光陳偉波
安徽農業科學 2023年14期

王輝 莊子通 曾曉房 陳海光 陳偉波

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

關鍵詞 冷藏鴿肉;貨架期;揮發性鹽基氮;色度值;預測模型

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

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

肉鴿,又名乳鴿,其肉質鮮美,屬于高端的飛禽肉品,在家禽行業中占據十分重要的地位。我國肉鴿銷售量和飼養量均位居世界之首[1]。廣東省肉鴿年消費量已經超過1億只,廣州市年銷售量已經超過3 500萬只[2]。中醫認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。現代科學研究表明,鴿肉營養物質含量高,具有蛋白質含量高、脂肪含量低的特點,蛋白質含量高達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、理化及微生物指標滿足國標要求,并且保持商品營養成分表上注明的任何營養值不變的一段時間[5-6]。鴿肉在貯藏過程中由于微生物生長繁殖或食品內部生物化學反應而發生各種品質的變化。盡管食品腐敗機制不盡相同,食品貯藏過程中大多數的品質變化都遵循0級或者1級反應模式,因此常用化學反應動力學預測模型預測食品貯藏過程中指標的變化情況,通過對變質過程的動力學研究可以預測食品保鮮期[7]。國內外對不同食品品質變化的動力學模型做了大量研究[7-16],但對鴿肉在低溫冷藏過程中品質變化的動力學特性和保鮮期預測尚未見報道。

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

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,由廣東良田鴿業有限公司提供。

1.1.2 試劑。

平板計數PCA瓊脂培養基,為廣東環凱微生物科技有限公司產品;氯化鈉、無水乙醇、硼酸、無水碳酸鉀、甲基紅、溴甲酚綠等,為國產分析純。

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

1.2 試驗方法

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

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

1.2.3 菌落總數的測定。根據GB/T 4789.2—2016《菌落總數測定》[18]進行菌落總數的測定。

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

1.3 冰鮮鴿肉預測貨架期動力學模型的建立

由公式(3)可知,lnk與1/T存在線性關系。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,從而計算出反應活化能Ea和頻率因子k0;最后,將其代入公式(1),進而求得不同溫度下鴿肉的預測貨架期。

1.4 數據分析

每次測定均重復3次,均以平均值±標準差表示。應用SPSS 17.0統計軟件對試驗數據進行差異顯著性分析,P<0.05表示差異顯著;采用Pearson系數進行相關性分析。

2 結果與分析

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菌和酶的作用使肌肉中的蛋白質分解,產生氨以及胺類等堿性含氮物質[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《食品安全國家標準 鮮(凍)畜、禽產品》[20]規定新鮮肉的TVB-N標準含量≤150 mg/kg,貯藏溫度為0、4、8、12 ℃時肉鴿樣品超出新鮮肉TVB-N標準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被酶或微生物逐漸降解,導致鴿肉的L*值逐漸下降;隨著貯藏時間的增加,鴿肉內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,與鴿肉內肌紅蛋白被氧化有關[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*值整體上均呈現出先上升后下降的趨勢。貯藏溫度越高,b*值越快到達峰值,下降速率也越快。

2.3 不同貯藏溫度下鴿肉的菌落總數

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

由圖5可知,鴿肉的菌落總數逐漸上升,貯藏溫度為0、4 ℃時鴿肉樣品的菌落總數上升速率明顯低于貯藏溫度為8、12 ℃時。GB 2707—2016《食品安全國家標準 鮮(凍)畜、禽產品》[20]中規定肉制品的菌落總數限定值≤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的相關性分析

由表2~5可知,不同貯藏溫度下

TVB-N與其他指標的Pearson相關系數較高。因此,選擇TVB-N值作為鴿肉在貯藏期品質變化與貨架期模型預測的關鍵因子。

2.5 冰鮮鴿肉預測貨架期動力學模型的建立

2.5.1 一級動力學模型。

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k分別為0.110 1、0.113 1、0.321 4和1.098 7。根據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測貨架期,并與實測貨架期進行對比,結果見表7。

由表7可知,0、4、8、12 ℃貯藏溫度下鴿肉TVB-N值達到新鮮肉上限值(150 mg/kg)時,預測貨架期分別為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,說明擬合的貨架期預測模型具有較高的可靠性,可應用于預測鴿肉在貯藏溫度0~12 ℃下的貨架期。

3 結論

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。通過分析TVB-N、色度值和菌落總數的相關性,確定以TVB-N為貨架期預測模型的關鍵因子,利用一級動力學模型和Arrhenius方程建立了貨架期預測模型。根據所得預測模型方程預測出鴿肉的貨架期預測值與實測貨架期的相對誤差在±10%以內。因此,所得預測模型方程可以應用于預測鴿肉在貯藏溫度0~12 ℃下的貨架期,具有一定的實用價值。

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