基于电子鼻检测香红梨腐烂程度

目的 为监测贮藏、运输过程中香红梨（Pyrus communis L. cv. Xianghong）的腐烂情况,确定腐烂果的特征传感器。方法 利用电子鼻技术对按腐烂点直径划分的3个等级香红梨的挥发性气体进行测定,同时比较了贮藏初期和后期果实挥发性气体的差异。采用主成分分析（PCA,principal components analysis）、线性判别分析（LDA,linear discriminant analysis）和载荷分析（LA,loading analysis）对电子鼻响应信号值进行分析。结果 电子鼻传感器W5S、W1S、W1W、W2S、W2W是检测香红梨挥发性气体的特征传感器。贮藏期间,氮氧化合物、甲烷、硫化物和萜烯类、醇类和部分芳香族化合物释放量逐渐增加。果实腐烂使硫化物和萜烯类（W1W）、甲烷（W1S）、氮氧化合物（W5S）挥发性物质进一步积累释放,传感器响应值比贮藏初期（P）分别提高了7.7、4.6、4.5 倍。通过监测W5S传感器响应值变化可判断果实的腐烂情况。LDA分析对不同贮藏时期和不同腐烂程度香红梨的区分能力更好。结论 电子鼻传感器W5S、W1S、W1W、W2S、W2W可灵敏反应香红梨的挥发性气体,其中W5S、W1S、W1W为果实腐烂特征性传感器,其响应值可区分果实腐烂程度。本结果为果实采后贮藏保鲜的无损检测技术及果实品质评价提供理论参考。     

基于电子鼻技术对冷藏后南果梨货架期间气味的变化分析

为研究南果梨冷藏后在货架期间气味的变化,采用电子鼻技术检测直接冷藏和经1-甲基环丙烯(1-MCP)处理后冷藏的南果梨在常温(20℃)货架期间挥发性物质的变化,分析直接冷藏和1-MCP处理再冷藏的南果梨挥发性物质的变化规律,并探讨电子鼻应用于检测南果梨挥发性物质的可能性。采用主成分分析法(PCA)、传感器贡献率分析(LA)、线性判别式分析法(LDA)进行分析,并建立特征雷达图。结果表明：电子鼻对南果梨的挥发性物质比较灵敏,可以利用电子鼻无损检测南果梨的挥发性物质的变化;经1-MCP处理的南果梨果实冷藏后在常温货架期间可以与未经处理的果实同样释放出南果梨特有的挥发性物质,但挥发性物质构成的变化速率有所减缓。     

基于电子鼻检测鸭梨新鲜度及损伤程度

目的 探究鸭梨果实流通过程中新鲜度变化及损伤程度。方法 以不同跌落角度处理（0°、20°、40°、60°）的鸭梨为试材,测定鸭梨果实呼吸速率、乙烯释放速率的变化,同时利用电子鼻结合主成分分析（principal components analysis,PCA）、线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）和载荷分析（loading analysis,LA）研究不同贮藏时间和不同损伤程度下果实的挥发性气体变化。结果 完好果实在贮藏4 d时出现呼吸高峰和乙烯释放高峰;与完好果实相比,机械伤处理提高了呼吸速率和乙烯释放速率,并且损伤越严重,变化趋势越明显。电子鼻的10个传感器对不同贮藏期和损伤程度的响应值有显著性差异(P<0.05)。LDA可明显区分不同贮藏点和不同损伤程度鸭梨挥发性气体。LA表明果实成熟和受损时,传感器W1S、W5S、W1W、W2W、W2S的响应值变化较为明显,意味着刺激了甲烷、氮氧化合物、硫化物和萜烯类、有机硫化物和芳香族化合物、醇类和部分芳香族化合物类物质的生成。结论 传感器W1S、W5S、W1W、W2W、W2S可反映鸭梨的挥发性气体变化情况,其中W2S传感器响应值可区分果实损伤程度,这对于实时监测果实品质具有重要意义。     

基于电子鼻、电子舌技术的荣昌猪肉及其制品贮藏过程新鲜度检测研究

目的 探究电子鼻、电子舌对贮藏期间荣昌猪肉及其制品新鲜度变化的检测效果。方法 测定贮藏期间荣昌猪肉及其制品菌落总数(total viable count, TVC)、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen, TVB-N)及感官特性的变化,并以此划分其新鲜度等级。同时,采用电子鼻、电子舌分别对贮藏期间荣昌猪肉及其制品进行检测,运用线性判别分析(lineardiscriminantanalysis,LDA)、传感器贡献率分析(Loading)、主成分分析(principal component analysis, PCA)识别荣昌猪肉及其制品的新鲜度。结果 电子鼻能够检测到荣昌猪肉及其制品在贮藏期间的气味变化,并能够对其新鲜度进行区分,而传感器W1W对应的硫化物类的变化是电子鼻检测其新鲜度的主要依据。电子舌能够很好地区分贮藏期间荣昌猪肉及其制品的滋味变化,并能够区分其新鲜度。结论 利用电子鼻、电子舌技术能够识别不同新鲜度的荣昌猪肉及其制品,为进一步研究荣昌猪肉及其制品新鲜度快速检测提供方法参考和理论依据。     

基于电子鼻技术的秋刀鱼新鲜度评价

采用德国PEN-3型便携式电子鼻收集4℃冷藏条件的秋刀鱼挥发性风味信息,并对收集的风味信息进行传感器载荷分析(loadings analysis)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和主成分分析(principal component analysis,PCA),其结果与秋刀鱼感官评价、p H值、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)值和菌落总数等指标进行相关性分析。结果表明:秋刀鱼的气味随着贮藏时间的延长发生变化,其中氮氧化合物、有机硫化物和无机硫化物等电子鼻传感器的响应值变化最为明显;电子鼻分析结果与感官、p H值、TVB-N值和菌落总数分析结果显著相关,表明电子鼻检测技术可用作秋刀鱼新鲜度快速判别的一种新型检测方法。     

电子鼻对不同贮藏/货架期甜柿判别分析

利用电子鼻对不同贮藏/货架期内的甜柿挥发性成分进行判别分析。采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)模式判别方法进行数据分析,通过负荷加载(Loadings)分析研究主要传感器响应值的变化。结果表明,LDA方法有效区分常温和贮后不同货架期的甜柿,对低温贮藏期间的甜柿区分效果稍差。传感器W2S(乙醇类)、W1W(萜烯类)在甜柿常温货架期和低温贮藏期判别中起主要作用,而传感器W2W(芳香成分和有机硫化物)、W1W(萜烯类)在甜柿贮后货架期的判别中起主要作用。     

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。     

基于电子鼻分析的南美白对虾品质变化研究

利用电子鼻识别技术检测南美白对虾在不同贮藏温度下的挥发性成分变化,运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和Loading分析法,结合虾肉pH、TVBN含量变化,判定南美白对虾的新鲜程度与货架寿命。结果表明,贮藏过程中南美白对虾pH、TVBN呈不断升高的趋势;5℃和0℃组分别贮藏4 d和6 d后,肌肉TVBN含量超过国家限量标准。电子鼻传感器响应分析发现,PCA和LDA均能较好的判别不同贮藏时间的对虾样品,且LDA分析总体贡献率略高于PCA分析;Loading分析传感器负载参数值依次为:W5S>W1S>W2S>W3S,即在贮藏过程中对虾挥发性氮氧化合物、甲烷、乙醇及烷烃类物质发生了显著性变化,可依此类物质变化情况判定样品的鲜度及腐败进程。     

基于电子鼻技术判定冷鲜罗非鱼片品质劣变进程

应用电子鼻采集贮藏过程冷鲜罗非鱼片顶空挥发性气味,同步进行感官评价、微生物和理化分析。结果表明：传感器响应信号随着鱼片气味浓度增大而增大,且对不同新鲜度气味有良好响应。线性判别(LDA)比主成分分析(PCA)更能有效区分鱼片的不同新鲜度、微生物及挥发性盐基氮含量,表明电子鼻可快速检测鱼片的品质劣变进程。通过负荷加载分析和相关分析表明,W2W、W1W、W1S、W2S对区分冷鲜罗非鱼片不同新鲜度的贡献较大,并与感官可接受性、菌落总数和挥发性盐基氮的相关性良好,可作为今后研制鱼用电子鼻系统精选传感器的理论参考。     

不同压力处理大米制得米饭冷藏期间风味变化的电子鼻分析

采用电子鼻测定了不同压力处理大米制得米饭冷藏期间的挥发性成分,探讨电子鼻用于检测米饭风味成分、区分不同冷藏时间米饭的可行性及超高压处理对米饭冷藏期间风味变化情况的影响。大米在温度40℃、米水比(w/w)为1∶2的条件下浸泡40min,并在15℃下分别经200、400、600MPa处理10min,以未经超高压处理的大米作为对照组,将其蒸煮15min制成米饭,保鲜膜密封后置于4℃下贮藏,冷藏期间每天采用PEN3电子鼻对米饭进行测定。采用主成分分析法(PCA)、传感器贡献率分析法(LA)、线性判别式分析法(LDA)分析了米饭冷藏期间的挥发性成分,并建立了特征雷达图。结果表明:压力对米饭冷藏期间甲烷、硫化物、乙醇、芳香类及有机硫化物的产生有较大影响,贮藏期间200MPa米饭甲烷、硫化物、乙醇的产生量最高,600MPa米饭硫化物、芳香类及有机硫化物的产生量最低;W5S、W1W是识别米饭挥发性成分的主要传感器;电子鼻对米饭的挥发性物质反应比较灵敏,可用于米饭挥发性物质的无损检测;PCA分析可区分不同贮藏天数的对照或600MPa米饭,LDA分析可区分不同贮藏天数的400MPa或600MPa米饭。     

贵州地区“紫红龙”火龙果采后病原菌分离鉴定

目的 分离鉴定贵州地区“紫红龙”火龙果在采后贮藏期间自然发病的病原菌。方法 “紫红龙”火龙果为试材, 通过涂布平板分离法以及划线纯化, 从贮藏期火龙果中分离、纯化采后病原菌, 并结合形态学观察与rDNA ITS (internal transcribed spacer)序列测定进行准确鉴定。结果 分离出1株真菌, 经鉴定该株病原菌为桃吉尔霉(Gilbertella persicaria)。结论 本研究在贵州地区腐烂的火龙果中首次分离得到G. persicaria, 该菌对红肉火龙果有较强的致病力。     

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.     

基于电子鼻气味指纹图谱快速鉴别茶籽油

以不同产地、不同类型、不同工艺和不同质量的茶籽油为研究对象，通过电子鼻技术获取茶籽油的风味信息，结合Loading负载分析、主成分分析（?principal component analysis，PCA）、线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）等对电子鼻传感器数据进行解读。通过欧氏距离（?euclidean distance，ED）、马氏距离（?markov distance，MD）和判别函数法(discriminant function method，DFA)对未知样品进行鉴别，以期建立不同茶籽油的快速、准确鉴别方法。结果表明：加工工艺极大地影响了茶籽油的气味差异，电子鼻响应值雷达图及Loading负载分析均表明W1S、W1W、W2S、W2W传感器对茶籽油样品具有较好的响应值，通过ED、MD、DFA可以识别不同类型和不同质量的茶籽油。基于PCA的LDA可以有效的鉴别不同类型的茶籽油，模型准确性高，其确定性大于99%。电子鼻技术结合化学计量学可以快速、有效鉴别不同的茶籽油并为茶籽油掺伪的快速鉴别提供了借鉴。     

基于电子鼻和气质联用技术分析鱼油挥发性成分

鱼油的酸败往往伴随着气味的变化,本研究利用电子鼻结合顶空固相微萃取-气质联用技术对乙酯型鱼油的挥发性成分进行分析,旨在探究鱼油挥发性物质与其品质的关系。运用电子鼻主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)区分不同储藏时间的样品,通过偏最小二乘法(PLS)建立酸价和过氧化值的预测模型,通过HS-SPME-GC-MS分析鉴定储藏鱼油挥发性物质。结果表明LDA分析方法对不同储藏时间的乙酯型鱼油样品区分程度明显优于PCA分析,电子鼻分析能够反映鱼油氧化酸败程度,可以识别区分不同储藏时间的鱼油样品;采用PLS偏最小二乘法(PLS)建立的酸价和过氧化值预测模拟方程具有良好线性关系,可作为酸价、过氧化值预测的一种辅助手段;通过HS-SPME-GC-MS检测出57种挥发性物质,多以醛类和酯类为主,其中2,4-庚二烯醛的含量最高,可作为鱼油产品质量优劣的指标。     

基于电子鼻分析鱼油储藏过程中酸败程度的研究

鱼油的酸败往往伴随着气味的变化,利用电子鼻对储藏过程中金枪鱼油的挥发性气味进行研究,每5 d测定1次,运用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)区分不同储藏时间的鱼油样品,并通过偏最小二乘法(PLS)建立酸价、过氧化值的预测模型。结果表明:随着储藏时间的延长,金枪鱼油整体气味呈增加趋势,这种气味变化趋势与酸价、过氧化值的变化趋势基本一致;不同储藏时间的金枪鱼油样品可以区分开来,LDA分析方法明显优于PCA分析方法;利用PLS偏最小二乘法(PLS)预测金枪鱼油酸价和过氧化值,得到线性模拟方程,验证试验表明,酸价、过氧化值预测值与实测值的平均相对偏差分别为10.60%、12.04%,准确性较好,可作为酸价、过氧化值预测的辅助手段。     

基于电子鼻分析1-MCP对‘香红’梨后熟进程的影响

香红’梨经1-甲基环丙烯（1-Methylcyclopropene,1-MCP）（1.0 μL·L^-1）处理后,测定贮藏期（10 d）内果实的呼吸强度、乙烯释放速率变化,同时利用电子鼻对贮藏期内的果实挥发性气体变化进行分析。结果表明：与对照组相比,1-MCP处理抑制果实的呼吸强度和乙烯释放速率。电子鼻能区分对照组不同贮藏时期的果实挥发性气体,其中6、10 d的果实挥发性气体分别有明显变化。1-MCP处理组0、2、6、8 d的果实挥发性气体的响应值分布存在部分交叉,而4、10 d的挥发性气体分布区域相对独立。线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）结果中果实挥发性气体的分布区域更加集中,更能说明不同贮藏时期果实挥发性气体的分布情况。载荷（Loading）分析表明W5S、W2W和W2S三个传感器对区别不同处理的果实挥发性气体发挥了关键作用,1-MCP处理明显减少氮氧化合物（W5S）、有机硫化物和芳香族化合物（W2W）、醇类和部分芳香族化合物（W2S）三类物质的生成。总之,结合电子鼻分析,证明1-MCP明显抑制香红梨果实乙烯和部分挥发性气体的生成,因而延缓果实后熟进程。     

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。