Maillard热反应制备鸡肉香味料技术研究

选用临安市爱咯禽业有限公司提供的淮南草鸡作为原料,研究了不同工艺条件对以酶解液为基料的热反应的影响,优化了热反应条件。通过热反应制备鸡肉香味料,利用响应面分析方法,研究了反应温度、反应时间和反应p H三个因素对热反应产品风味的影响,优化后的工艺为:反应温度90.64℃、反应时间101.40 min、反应p H 4.87,感官评分7.38分。     

油炸温度与时间对预调理清炸大麻哈鱼品质的影响

通过测定水分含量、出品率、剪切力以及感官评价,研究不同油炸温度与油炸时间对预调理清炸大麻哈鱼品质的影响。结果表明预调理清炸大麻哈鱼的最佳加热工艺条件是油炸温度为160℃,油炸时间为100s。另外采用电子鼻对不同油炸温度与油炸时间下大麻哈鱼进行风味测定,对所得数据进行主成分分析,发现不同加热条件下预调理清炸大麻哈鱼的风味有所不同,同时表明电子鼻技术能够有效区分不同加热条件对其风味的影响。     

GC-MS结合电子鼻分析温度对肉味香精风味品质的影响

以肉味香精为研究对象,从感官品质、挥发性风味物质组成和电子鼻分析角度研究不同反应温度对其风味品质的影响。结果表明,不同温度条件下肉味香精在感官评价、挥发性风味物质等方面都有较大的差异性。105 ℃条件下的肉味香精产品风味和口感相对较好;经气相色谱-质谱联用仪分析,该条件得到的肉味香精中挥发性物质相对含量较高,达到93.62%,其中具有特征风味的吡嗪类化合物高达8.19%,醛、酮类化合物的相对含量较高;在此条件下得到的肉味香精,色泽呈现深褐色,香味浓郁,回味悠长。运用电子鼻技术分析发现,不同温度条件下样品存在显著性差异,风味有所改变。     

热反应肉味香精风味检测方法研究进展

热反应肉味香精对改善食品风味与质量至关重要,是一种安全稳定且接受度高的食用香精,但其成分复杂,需要通过精确、无损、快速的检测方法进行提取与检测。本文概述了热反应肉味香精风味物质检测方法的基本原理及研究进展,包括风味物质前处理方法及分离鉴定技术,同时阐述了不同方法的优缺点与应用范围。热反应肉味香精风味物质的提取方法主要有顶空法、同时蒸馏萃取法、固相微萃取法、溶剂辅助风味蒸发法。对于风味物质的检测方法,气相色谱-质谱法的应用最为广泛,是热反应肉味香精检测方法发展的基础,通过结合电子鼻、离子迁移谱等技术,使热反应肉味香精检测的完整度与准确度进一步提高。此外,随着选择离子流动管质谱法和生物传感等技术的发展,实现了热反应肉味香精的痕量与定向监测。本综述为热反应肉味香精的风味检测提供了新的参考依据与技术支持,拓宽了其在食品调味领域中的应用场景。     

热反应型羊肉味调味基料制备工艺优化

以还原糖和氨基酸为主要原料,经热反应制得了风味较好的羊肉味调味基料,并以此为样品建立羊肉味调味基料感官评价回归方程,通过对反应温度、反应时间、反应起始pH等因素进行单因素实验,并通过正交实验优化制备热反应型羊肉味调味基料的最佳原料配比及反应条件,制得了风味特征明显的羊肉味调味基料。实验结果表明,热反应的最优工艺条件是:温度110℃,起始pH6.0,时间75min;产生良好肉香味的热反应配方是:羊骨素酶解液100g,半胱氨酸0.9g,甘氨酸0.9g,丙氨酸1.8g,脯氨酸0.9g,木糖2.4g,葡萄糖1.2g,VB11.8g。该配方下所得热反应型羊肉味调味基料香味柔和肉味强烈。     

非酶热反应对黄鲫蛋白抗菌肽的抗菌性和风味特性影响

以黄鲫蛋白抗菌肽为非酶热反应的前体物质,在湿热杀菌温度121℃条件下分别研究黄鲫蛋白抗菌肽与麦芽糖、乳糖和葡萄糖的非酶热反应物抗菌性和风味特征,其中黄鲫蛋白抗菌肽-乳糖热反应物的抗菌性和风味特征优于分别与麦芽糖、葡萄糖的热反应物。以乳糖作为黄鲫蛋白抗菌肽非酶热反应实验用糖,研究反应初始pH值、乳糖质量浓度和热反应时间对产物的抗菌性和风味特性影响。结果表明,非酶热反应pH4.0,乳糖质量浓度5～10mg/mL,热反应时间10～20min的条件有利于同时提高黄鲫蛋白抗菌肽非酶热反应物抗菌活性和风味特性。     

鸡肉酶解产物制备热反应型风味基料的研究

采用分步酶解法对鸡肉进行酶解,并以鸡肉酶解液为反应基底,通过热反应制备风味基料。以感官品质为评价指标,通过单因素试验和正交试验考察不同因素对基料风味的影响,最后通过验证试验并使用模糊数学感官评价的方法确定最优方案为:反应时间55 min、反应温度100℃、反应pH 6.5、葡萄糖5.5%、半胱氨酸添加量0.09%、甘氨酸添加量1.0%、牛磺酸添加量2.0%。在此条件下制备的风味基料色泽均匀,肉香味突出、浓郁、无异味,整体品质较高。     

应用模糊数学优化鸡骨素美拉德反应工艺

为优化鸡骨素美拉德反应工艺,在单因素试验基础上,采用正交试验结合模糊数学感官评价方法分析pH值、反应温度、反应时间、D-木糖添加量4个指标对鸡骨素美拉德反应风味的影响。正交试验结果表明,鸡骨素美拉德反应最佳工艺条件是:pH值7.0、反应温度105℃、反应时间90 min、D-木糖添加量2%、半胱氨酸盐酸盐添加量2%、硫胺素添加量2%。在此条件下,美拉德反应香料的综合评价最高。经感官评价及电子鼻验证,其结果与正交试验结果一致。     

福鼎白茶风味的电子鼻和电子舌评价

本文采用电子鼻和电子舌对不同冲泡条件下的福鼎白茶的风味品质进行检测区分,并与感官审评结果相比较分析。运用电子鼻对经不同时间、温度、茶水比、冲泡次数和水质处理的福鼎白茶的挥发性物质变化进行测定,对所得数据进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA),发现不同冲泡条件下福鼎白茶的风味不同,LDA分析方法比PCA方法对不同冲泡条件福鼎白茶的区分效果更好。通过电子舌对不同冲泡条件下的福鼎白茶进行检测,发现不同冲泡条件对福鼎白茶的滋味具有一定的影响,对数据进行PCA分析结果表明电子舌能够将不同的处理区别开来。不同冲泡条件下福鼎白茶风味感官审评结果具有差异,将电子鼻和电子舌数据与感官审评结果相比较,发现仪器评价替代感官评价尚有距离。     

基于电子舌和电子鼻的鲊肉粉风味分析

通过电子舌和电子鼻对鲊肉粉发酵过程中不同发酵时间产品的风味进行测定,对数据进行主成分分析(principal components analysis,PCA)、判别因子分析(discriminant factor analysis,DFA)和雷达图分析。结果表明:不同的发酵时间会对鲊肉粉的风味产生很大的影响,电子舌和电子鼻均能够很好地检测出不同发酵时间下鲊肉粉的风味物质的变化情况,且DFA比PCA能够更好地区分出鲊肉粉风味物质的变化,雷达图能直观地反应风味物质的变化情况。     

电子鼻判别不同储藏条件下糙米品质的研究

采用德国Airsense 公司生产的PEN3 型电子鼻系统对不同储藏条件下的糙米进行分析检测。通过对传感器响应值进行PCA、LDA 方法的分析,发现PCA 和LDA 均能准确判别出不同水分含量的糙米;PCA、LDA 方法均可判别不同温度储藏的糙米样品,LDA 方法呈现出良好的集中性和单向趋势;LDA 可以很好的区分不同氧气体积分数储藏的糙米样品,并根据氧气体积分数的不同呈现出明显的规律,但总贡献率要低于PCA 方法。另外,通过方差分析发现不同储藏条件对电子鼻响应值的影响大小有所差异,顺序为水分条件＞温度＞氧气体积分数,水分和温度存在交互作用。另外,采用Loadings 分析方法可以得知传感器W5C、W1S 在检测中起到的作用最大,可以对电子鼻的传感器进行优化与选择,根据不同的具体条件选择适当的传感器阵列组合。     

电子鼻对酿酒酵母菌株产香特性的评价

利用电子鼻PEN3 系统对不同酿酒酵母酿制葡萄酒的芳香成分进行检测分析。通过电子鼻系统动态采集葡萄酒试样的芳香成分,利用主成分分析(PCA)、线性判断分析(LDA)进行数据分析,两种分析方法都能较好的区分不同酵母对应的葡萄酒试样,表明酿酒酵母的产香能力具有菌株多态性,而电子鼻能够对其差异进行检测并加以区分。同时结合Loadings 分析方法得知,除7 号(对硫化物灵敏)、9 号(对有机硫化物灵敏)和10 号(对烷烃灵敏)外,其他的传感器在菌株的产香差异分析中起主要作用。     

电子鼻技术在朗姆酒分类及原酒识别中的应用研究

采用PEN3电子鼻嗅觉指纹分析系统对不同产地（中国、牙买加、古巴、危地马拉、菲律宾）的朗姆酒以及4种不同工艺原酒的香气进行了检测,分析电子鼻指纹图谱各特征峰,分别利用主成分分析方法（PCA）和线性判别因子分析法（LDA）建立了识别模型,采用传感器区分贡献率（Loadings）对传感器进行研究,确认各传感器对样品区分的贡献率大小和特征香气成分。结果表明,PEN3电子鼻不仅可以很好地区分不同产地的朗姆酒,而且对4种不同工艺的原酒也做出了较好地分类判别。     

电子鼻对不同温度下生鲜羊奶贮藏时间的判定

利用电子鼻PEN3 系统判定常温和冷藏条件下羊奶的贮藏时间。通过电子鼻系统采集羊奶常温贮藏及冷藏期间挥发性成分的响应值,并利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)及线性判别分析法(linear discrimination analysis,LDA)对其挥发性成分及贮藏时间进行分析。结果表明：PCA方法既可以区分常温贮藏及冷藏1～6d的生鲜羊奶,还可以对比常温和冷藏条件下贮藏1～6d的羊奶,并表现出了较好的区分性,但是不能分析出贮藏期间羊奶挥发性成分的变化趋势;LDA方法区分效果不及PCA,但明显体现出了羊奶贮藏期间挥发性成分的变化趋势。综合PCA及LDA方法的分析结果,说明电子鼻可以有效地判定常温和冷藏条件下生鲜羊奶的贮藏时间及贮藏期内挥发性成分的变化趋势。     

基于BP神经网络的电子鼻羊奶贮藏时间的预测

利用电子鼻PEN3系统判定室温和冷藏条件下羊奶的贮藏时间。通过电子鼻系统采集羊奶室温贮藏及冷藏期间挥发性成分的响应值,并采用PCA(主成分分析法)、LDA(线性判别分析法)和LM算法优化的BP神经网络(LM-BP)、遗传算法优化的神经网络(GANN)、4层BP神经网络进行模式识别。结果表明PCA和LDA均可区分室温贮藏及冷藏1～6d的生鲜羊奶,LDA方法还可以明显体现出羊奶贮藏期间挥发性成分的变化趋势,并且与羊奶酸度的变化有很好的一致性。采用LM-BP神经网络、GANN神经网络和4层神经网络均能较好地预测不同贮藏时间的羊奶,其中4层神经网络的预测正确率高于LM-BP神经网络和GANN神经网络。     

电子鼻对芝麻油掺假的检测

使用电子鼻系统PEN3 对芝麻油中掺入大豆油、玉米油、葵花籽油进行检测分析,分别对芝麻油中不同量的掺假进行辨别,用主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)两种方法分析。结果表明：电子鼻能够较好的识别芝麻油掺假不同比例的大豆油、玉米油和葵花籽油,而且LDA 方法比PCA 方法的效果好。PCA 方法对掺入大豆油、玉米油超过50% 和葵花籽油超过70% 的芝麻油能明显区分,而LDA 方法对芝麻油中掺入不同量的大豆油、玉米油和葵花籽油均能明显区分。     

Discrimination of storage shelf-life for mandarin by electronic nose technique

Over the past years, electronic nose technology opened the possibility to exploit information on aroma attribute to assess fruit ripening stage during storage. The objective in this study was to evaluate the capacity of electronic nose in monitoring the change in volatile production of mandarin during different storage treatments, and storage shelf-life of mandarin was evaluated by measuring the change in volatile production of mandarin using electronic nose device (PEN 2). By comparing, storage shelf-life of mandarin was better distinguished using Linear Discriminant Analysis (LDA) than Principal Component Analysis (PCA). PCA and LDA analysis were efficient to classify mandarin with the same storage time in its respective groups; but the methods are not efficient to separate the mandarins by different storage times. The correlation between the measured and predicted values of fruit quality attribute (such as soluble solid content, acidity and compression force) shows poor to reasonable prediction performance by means of electronic nose signals. The results prove that sensors 2, 7 and 9 in the electronic nose PEN 2 for mandarin have a higher influence in the current pattern file. Hence, nearly a subset of few sensors can be chosen to explain all the variance. This result could be used in further studies to optimize the number of sensors and find better performance.     

地理标志大米的仿生电子鼻分类识别

为了对地理标志大米进行原产地保护,采用PEN3电子鼻,分析样品质量、项空空间及静置时间等试验参数对电子鼻传感器响应值影响,结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法对3个不同地理标志大米进行识别研究。结果表明:选取50 g样品,以50 mL顶空空间、静置1 h测得的电子鼻响应值最佳;PCA法可以区分不同地域的大米,也可以区分不同品种大米,LDA法也可以区分不同地域的大米,但不能区分不同品种的大米。运用电子鼻可以将地理标志大米进行较好的区分,为电子鼻技术应用于大米产地溯源提供理论基础。     

电子鼻和电子舌技术在五倍子蜂蜜风味识别中的应用

为实现不同产地五倍子蜂蜜的快速识别,采用德国AIRSENSE公司的PEN3型电子鼻系统和日本INSENT公司的味觉分析系统对贵州12个不同地区五倍子蜂蜜进行检测,通过主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、传感器区分贡献率（Loadings）分析等,从气味和滋味方面对不同产地五倍子蜂蜜进行识别。不同产地的五倍子蜂蜜在电子鼻PCA分析、LDA分析中第一和第二主成分贡献率之和分别为99.90%、87.05%,Loadings分析发现气味差异主要来自于无机硫化物类、氮氧化物类、有机硫化物类、醇醚醛酮类等;在电子舌PCA分析中第一和第二主成分贡献率之和为99.35%,通过雷达图离散程度可知,不同地区五倍子蜂蜜在酸味、甜味、苦味上的差异较大。电子鼻和电子舌技术均能区分不同产地的五倍子蜂蜜,可用于今后蜂蜜的鉴别分析中。     

电子鼻鉴别核桃油中掺入大豆油、菜籽油及玉米油研究

为了快速简便地鉴别核桃油掺伪,利用电子鼻技术鉴别核桃油中掺入大豆油、菜籽油及玉米油,并采用主成分分析(PCA)和线性判别式分析(LDA)对结果进行分析,研究表明:采用PCA方法可以鉴别核桃油掺入大于20%大豆油、7%菜籽油和7%玉米油;采用LDA方法可以鉴别核桃油中掺入大于1%大豆油、1%菜籽油和7%玉米油,LDA方法比PCA方法能更加有效地鉴别核桃油中掺入大豆油、菜籽油和玉米油的现象。电子鼻技术可以作为鉴别核桃油掺假的一种快速简便的检测技术。