近红外光谱技术快速测定鹅肉新鲜度

doi:10.7506/spkx1002-6630-201424046

食品科学

近红外光谱技术快速测定鹅肉新鲜度

杨勇1,2，王殿友3，杨庆余1，林巍1，李毛毛1，王存堂1，张舵1，董原1，裴世春1,*

1.齐齐哈尔大学食品与生物工程学院，农产品加工黑龙江省普通高校重点实验室，黑龙江齐齐哈尔 161006；
2.东北农业大学食品学院，黑龙江哈尔滨 150030；3.齐齐哈尔市产品质量监督检验所，黑龙江齐齐哈尔 161005

出版日期:2014-12-25 发布日期:2014-12-29
通讯作者: 裴世春
基金资助:
黑龙江省自然科学基金项目（C201331）；黑龙江省普通高校青年学术骨干支持计划项目（1252G069）；
齐齐哈尔市科技局农业攻关项目（NYGG-201206-3）；齐齐哈尔大学校重点资助项目（2012K-Z03）

Rapid Determination of Goose Meat Freshness Using Near Infrared Spectroscopy

YANG Yong1,2, WANG Dian-you3, YANG Qing-yu1, LIN Wei1, LI Mao-mao1, WANG Cun-tang1, ZHANG Duo1, DONG Yuan1, PEI Shi-chun1,*

1. Key Laboratory of Processing Agricultural Products of Heilongjiang Province, College of Food and Biological Engineering, Qiqihar
University, Qiqihar 161006, China; 2. College of Food Science, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China;
3. Qiqihar Product Quality Supervision and Inspection Center, Qiqihar 161005, China

Online:2014-12-25 Published:2014-12-29
Contact: PEI Shi-chun

摘要/Abstract

摘要：

目的：应用近红外光谱技术快速检测鹅肉的新鲜度，评价指标包括总挥发性盐基氮和pH值。方法：采集完整冷鲜鹅肉的近红外光谱（950～1 650 nm），光谱经多种校正预处理后，采用偏最小二乘法建立鹅肉新鲜度的定量预测数学模型。结果：对于这2 种指标均采用标准常态变量结合偏最小二乘法所建立模型的预测效果最好，总挥发性盐基氮和pH值定量校正数学模型的模型决定系数分别为0.727、0.991，内部交互验证均方根误差分别为3.666、0.028。用此模型对预测集20 个样品进行预测，预测值与实测值的相关系数分别达到0.976、0.705，预测值平均偏差分别为－0.240、－0.024，预测值和实测值之间没有显著性差异（P＞0.05）。结论：近红外光谱作为一种无损快速的检测方法，可用于评价鹅肉新鲜度。

关键词: 近红外光谱, 鹅肉, 新鲜度, 挥发性盐基氮, pH值

Abstract:

Objective: To determine goose meat freshness based on total volatile base nitrogen (TVB-N) and pH by near
infrared (NIR) spectroscopy. Methods: Near infrared spectra (950–1 650 nm) of goose meat were collected, and then
sequentially subjected to multiple correction pretreatment, multiple linear regression, and principal component regression for
the establishment of quantitative prediction mathematical models for evaluating goose meat freshness based on TVB-N and
pH by partial least squares regression. Results: The models obtained by standard normal variate (SNV) combined with partial
least squares regression exhibited the best prediction performance with a coefficient of determination for calibration of 0.727
and 0.991, and a root mean square error of cross validation (RMSECV) of 3.666 and 0.028 for TVB-N and pH, respectively.
The correlation coefficients between predicted and measured values of TVB-N and pH for 20 samples were 0.976 and 0.705,
and the average deviations were −0.240 and −0.024, respectively, suggesting no significant difference (P > 0.05) between
predicted and measured values. Conclusion: NIR spectroscopy as a rapid nondestructive detection method can be used in the
evaluation of goose meat freshness.

Key words: near infrared (NIR) spectroscopy, goose meat, freshness, total volatile base nitrogen (TVB-N), pH

中图分类号:

TS251.7

杨勇1,2，王殿友3，杨庆余1，林巍1，李毛毛1，王存堂1，张舵1，董原1，裴世春1,*. 近红外光谱技术快速测定鹅肉新鲜度[J]. 食品科学, doi: 10.7506/spkx1002-6630-201424046.

YANG Yong1,2, WANG Dian-you3, YANG Qing-yu1, LIN Wei1, LI Mao-mao1, WANG Cun-tang1, ZHANG Duo1, DONG Yuan1, PEI Shi-chun1,*. Rapid Determination of Goose Meat Freshness Using Near Infrared Spectroscopy[J]. FOOD SCIENCE, doi: 10.7506/spkx1002-6630-201424046.

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