基于多尺度显微高光谱成像技术的鱼糜品质分析与识别机制

Surimi is an important aquatic food material inherent with high nutritional value and great economic benefits. Despiting that the surimi industry is expanding fast, consummate methods with rapid，non-destructive, simultaneous multi-component and multi-index detection for its quality appraisal are still lacking and more intensive study on objective recognition mechanisms of the integral quality of surimi is needed. In this project, infrared spectroscopy (IR) and near-infrared spectroscopy (NIR) integrated with their micro- and nano-scale spectral imaging methods combining infrared macro-fingerprinting for complex mixture and chemometrics will be employed for fish species discrimination, quality analysis and adulteration detection of surimi at multi-spatial levels of tissues, muscle fibres, myofibril structures and their chemical components. Microcosmic physical texture profile and chemical composition distribution characters will be revealed to explore the correlationship between changes of chemical components and responses of spectral characters. Subsequently, preliminary mathematical analysis models for qualitative discrimination and quantitative determination of surimi fish species and quality can be constructed and thus the basic spectral recognition mechanisms of surimi fish species, quality and adulteration can be clarified. This study should provide valuable theoretical guidances for the establishment of consummate quality appraisal criteria and should also offer potential analytical methods for high-throughput on-line analysis and quality control of surimi for processing enterprises.

鱼糜是重要的水产调理食品加工原料，营养价值高、经济效益大。虽然鱼糜产业发展迅速，但目前鱼糜的快速无损、多组分多指标同时检测的品质评价方法尚不完善，对其整体品质客观识别机制的研究不够深入。本课题拟采用中红外、近红外光谱及其微米、纳米尺度的光谱成像技术结合混合物红外光谱宏观指纹分析与化学计量学方法，从鱼糜组织、肌纤维、肌原纤维结构及其组成成分等多个层面上，对鱼糜鱼种鉴别、品质分析及掺假甄别进行研究，揭示微观物理纹理形貌与化学成分分布特征，探索鱼糜样本成分变化与光谱特征响应之间的内在关联性规律，初步构建鱼糜鱼种和品质的定性判别与定量测定的数学分析模型，初步探明鱼糜鱼种、品质和掺假的光谱识别机制，为建立完善的品质评价标准以及未来加工企业中的高通量在线分析、品控提供理论指导和分析方法借鉴。

本项目运用三级红外光谱及其成像技术、扫描电子显微镜结合化学计量学与多元数据统计学方法，对鱼糜鱼种与品质鉴别、鱼糜化学成分分布及结构与品质的相关性、鱼糜异杂物与人为添加物的检测等进行了系统深入研究。运用三级红外宏观光谱法整体快速鉴别带鱼、白姑鱼、金线鱼、红娘鱼、铜盘鱼、杂鱼等不同鱼种鱼糜以及不同品质等级（A, AA, FA, SA）的白姑鱼糜，其中脂质以及蛋白质酰胺Ⅰ带吸收峰是关键识别区域；结合主成分分析（PCA）以及软独立建模（SIMCA）法，高通量辨识大批量不同鱼种的鱼糜以及四种等级的白姑鱼糜，拒绝率和识别率均大于97%。运用红外光谱成像技术从空间分辨角度对带鱼、白姑鱼、金线鱼等鱼糜进行微观成像表征，成功对其蛋白质、水和糖类等主要成分等进行数学分离，获得各成分的成分分布情况，可视化直观地鉴别了以上鱼糜。运用峰拟合技术对蛋白质酰胺Ⅰ带进行峰拟合，定量检测出四种等级白姑鱼糜在凝胶前后蛋白质二级结构变化与凝胶强度的关系，发现α-螺旋在凝胶过程中逐步转化为β-折叠与β-转角等二级结构，其中β-折叠对维持鱼糜凝胶的结构具有重要作用。另外，运用红外光谱成像技术获取含细小鱼鳞、鱼骨以及人为添加物（淀粉和大豆蛋白）等鱼糜的微区红外成像，通过主成分析以及单波数提取等手段，获得各主成分分布图以及特征光谱指纹，成功识别出微米级异杂物。同时运用红外建模法，建立鱼糜中淀粉、大豆蛋白（掺假）和白姑鱼糜混入白鲢鱼糜（掺伪）的定量检测模型，模型预测相关系数均大于0.99，并通过外部验证。本项目以红外光谱及其显微成像技术为基础，结合化学计量学和多元数据统计学方法，从宏观光谱和微观成像的角度初步探明了鱼糜鱼种、品质、鱼糜化学成分分布以及掺杂掺假的光谱识别机制，初步构建了鱼糜鱼种和品质光谱图形码数据库及其定性判别与定量测定的数学分析模型，为建立完善的品质评价标准以及未来加工企业中的多组分多指标在线分析、品控提供可靠的理论指导和分析方法。

内容获取失败，请点击重试