基于低场核磁共振技术建立海产品品质分析方法

来源 :大连工业大学 | 被引量 : 5次 | 上传用户:starrydzf_01
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低场核磁共振(NMR)技术具有检测速度快,对样品非侵入无损伤,可获得样品内部断层可视化图像信息,能够监测样品动态变化过程等优点,在农业、石油化工及食品等领域得到了广泛的应用。海产品由于其营养价值高,深受消费者的喜爱,但是传统的品质检测方法存在操作复杂、实验周期长、不能实现实时监测等缺点。本文以海参和小黄鱼为研究对象,应用低场核磁共振技术对不同种类干海参和不同产地鲜海参进行鉴别,对淡干海参复水过程中水分状态、质构参数和复水率的变化及相关性进行分析,并建立了小黄鱼水分和脂肪含量的低场核磁共振预测模型。利用低场核磁共振扫描仪分别对不同种类干海参和不同产地鲜海参进行弛豫信号采集,结合主成分分析法(PCA)处理海参样品Carr-Purcell-Meiboom-Gill(CPMG)序列回波峰点数据,实验结果表明,NMR结合PCA可以很好地区分淡干海参和盐干海参、旅顺和小长山岛鲜海参。利用NMR和磁共振成像(MRI)检测不同预浸泡和复水时间淡干海参的横向弛豫图谱和T1、T2加权成像,然后测试不同复水时间淡干海参的质构特性,通过线性回归分析不同复水时间淡干海参的NMR参数与复水率及质构特性的相关性。结果表明,淡干海参的最适预浸泡和复水时间分别为24 h和96 h,NMR参数与硬度、咀嚼性和复水率有显著的相关性。利用CPMG序列获得小黄鱼样品的弛豫信号,并通过直接干燥法和索氏提取法分别测定样品中水分和脂肪含量,采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)对小黄鱼样品水分和脂肪含量建立预测模型。结果发现,PCR和PLSR预测模型校正集和交互验证的相关系数都大于0.89,小黄鱼样品水分和脂肪含量PCR模型的交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.7165 g和0.1593 g,PLSR模型的RMSECV分别为0.7132g和0.1512 g,说明低场核磁共振技术结合PCR和PLSR可以快速、准确地检测小黄鱼样品中水分和脂肪含量。本研究利用低场核磁共振技术,建立了一种快速、无损、准确分析海参和小黄鱼品质的方法,为海产品的加工提供了理论依据。
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