材料與方法
樣品制備
x組為蒜粉添加量變化組 ,Y組為洋蔥粉添加量變化組 ,Z組為黑胡椒粉添加量變化組 ,L組為辣椒粉添加量變化組 ,具體配方見表 1。取雞大胸肉將調料與鮮肉充分混合后,一定溫度下烘烤。

電子鼻檢測:頂空溫度45℃ , 頂空加熱時間240s;頂空注射參數:采用自動進樣 , 注射體積1500L,注射速度500L/s,注射針總體積2.5mL;注射針溫度65℃; 獲取參數: 獲取時間120s,延滯時間300s。
結果與分析
不同烤雞樣品的氣味雷達指紋圖譜分析
利用電子鼻傳感器對11組樣品進行分析 ,每組樣品分別做 3 次平行重復 , 圖1為18根傳感器對每種樣品的響應值的雷達圖。

PCA分析
主成分分析主要是對傳感器響應值的特征向量矩陣進行數據轉換和降維 , 通過對降維后的特征向量進行線性分類,并將分類結果以散點圖的形式直觀的展現出來。一般情況下 , 當第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的總貢獻率超過70%-85%時 ,分析結果就基本上綜合了全部傳感器的響應結果。PCA分析效果的優劣,可用識別指數(Diferentiation Index,DI)衡量。DI最大值為 100,當 DI在80 -100之間 ,表明可以有效區分,DI值越大,區分越好。

由圖 2 還可見 , 單一香辛料添加量不同時,在PCA分析圖中可表現出有區分度的差異,x組、Y 組、Z組和L組中的樣品都隨著香辛料添加量的變化呈現出線性變化的趨勢。這表明,PCA分析也可運用于識別單一香辛料的添加量。
DFA分析
判別因子分析( DFA分析)以充分保存現有信息為前提 ,使同類數據間的差異盡量縮小 ,不同類數據間的差異盡量擴大 ,從而達到進一步區分不同樣品的目的。圖3 是不同香辛料添加量對烤雞樣品氣的DFA圖。

結論
基于氣味指紋的電子鼻技術能夠區分不同香辛料對烤雞香氣的影響,洋蔥粉和蒜粉,黑胡椒粉和辣椒粉對烤雞香氣影響的區分效果良好。PCA分析和 DFA分析同時顯示蒜粉、洋蔥粉對烤雞香氣的指紋圖譜影響較為相似 ,黑胡椒粉、辣椒粉對烤雞香氣的指紋圖譜影響較為相似。同時DFA分析中在判別因子1(DF1)上可以區分蒜粉和洋蔥粉 ,黑胡椒粉和辣椒粉對烤雞香氣的指紋圖譜影響,提示在進一步實中,可以嘗試建立烤雞樣品揮發性物質中含硫化合物和帖烯類物質變化的識別庫模型 , 定性的判別未知烤雞樣品的歸屬。
來源:感官科學與評定 ,轉載請注明來源。
參考文獻:王宇璇,徐寶才,韓衍青,王志耕,孫璉.電子鼻在烤雞香氣區分中的應用[J].食品工業科技,2014,35(15):312-314+319.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2014.15.060.
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