一种预测金枪鱼货架期的模型

摘要

一种预测金枪鱼货架期的模型，本发明对贮藏于不同温度下金枪鱼进行研究，通过测定金枪鱼的红度值a*、高铁肌红蛋白百分含量、鲜度指标K值、挥发性盐基氮（TVB?N）、微生物和感官品质随时间变化规律确定了金枪鱼品质变化动力学模型，并根据金枪鱼品质指标指标K值和挥发性盐基氮（TVB?N）建立了金枪鱼货架期预测模型，该模型能快速有效的预测金枪鱼在269K~285K温度范围内的剩余货架期，有利于消费者对食用金枪鱼的安全性进行判别。

权利要求

1.一种预测金枪鱼货架期的模型，其特征在于：对贮藏于不同温度下的金枪鱼的红度值a*、高铁肌红蛋白百分含量、鲜度指标K值、挥发性盐基氮（TVB-N）、微生物和感官品质进行研究，建立金枪鱼品质变化动力学模型，并以品质指标K值和TVB-N值建立了金枪鱼货架期预测模型；步骤如下：

1）将买回的金枪鱼15~20℃空气解冻1~3小时并切成小块，每块90g；

2）将鱼块随机分为五组装入自封袋贮藏于269K、273K、277K、281K、285K五个不同温度下，按一定时间间隔分别取样测定其红度值a*、K值、高铁肌红蛋白含量、TVB-N值和微生物理化指标并进行感官评定；

3）根据金枪鱼品质指标随时间变化规律，建立红度值a*、K值、高铁肌红蛋白含量、TVB-N值和菌落总数随温度变化的品质变化动力学模型；

4）利用Arrhenius方程分析温度T与速率反应常数k，对不同温度下速率反应常数k进行

8 8

曲线拟合获得K值和TVB-N值的指前因子A0和反应活化能Ea分别为1.09×10、5.60×10 和

45.789kJ∙mol-1、50.630kJ∙mol-1；

5）结合品质反应动力学模型分别建立基于品质指标K值和TVB-N值的货架期预测模型，和式中 、 和 、 分别是金枪鱼K值、TVB-N值的货架期终点值和某一时间的测定值，SL为货架期（h），T为绝对温度（K）；

6）综合金枪鱼各项品质指标及感官评价确定金枪鱼货架期终点时的K值和TVB-N值；

7）金枪鱼货架期预测模型的验证和评价。

2.如权利要求1所述的一种预测金枪鱼货架期的模型，其特征在于：将金枪鱼在20℃空气中解冻3小时并切成小块每块90g，装入自封袋。

3.如权利要求1所述的一种预测金枪鱼货架期的模型，其特征在于：分别用零级动力学模型线性拟合和一级动力学模型非线性拟合，对贮藏在不同温度下的金枪鱼红度值a*、K值、高铁肌红蛋白含量、TVB-N值和菌落总数进行回归分析，对比分析回归系数R2确定金枪鱼品质变化为零级动力学模型。

4.如权利要求1所述的一种预测金枪鱼货架期的模型，其特征在于：综合考虑金枪鱼的红度值a*、高铁肌红蛋白含量、菌落总数和感官评价确定金枪鱼货架期终点时的K值为25%和TVB-N值为25mg/100g。

5.如权利要求1所述的一种预测金枪鱼货架期的模型，其特征在于：根据金枪鱼货架期终点时的K值和TVB-N值作为货架期终点，结合Arrhenius方程和零级反应动力学模型建立基于K值和TVB-N值的货架期预测模型。

6.如权利要求1所述的一种预测金枪鱼货架期的模型，其特征在于：金枪鱼在269K~285K时基于K值的货架期预测模型 

金枪鱼在269K~285K时基于TVB-N的货架期预测模型 式中 和 分别是金枪鱼K值、TVB-N的某一时间的测定值，SL为货架期（h），T为绝对温度（K）。

说明书

一种预测金枪鱼货架期的模型

技术领域

[0001] 本发明涉及一种预测解冻金枪鱼货架期的方法，尤其是适合解冻金枪鱼货架期的预测。

背景技术

[0002] 金枪鱼属于大洋暖水性洄游鱼，广泛分布于印度洋、太平洋和大西洋等地区，金枪鱼营养价值高，含有丰富的优质蛋白质能为人体提供多种必需氨基酸，同时金枪鱼不饱和脂肪酸含量丰富，尤其是含有较多的DHA和EPA，DHA俗称脑黄金，对人体大脑和神经系统的维持生长具有重要作用，是一种对人体非常重要的不饱和脂肪酸，EPA能有效的降低人体血液中胆固醇和甘油三酯的含量，从而降低血液粘稠度促进血液循环，对预防动脉粥样硬化具有重要作用。另外金枪鱼还含有丰富的维生素B12经常食用能有效的预防缺铁性贫血，是典型的高蛋白低脂肪食品，被欧美等国家推崇为营养健康的现代食品。

[0003] 金枪鱼为深海鱼肉，其肉质细腻，味道鲜美，无污染，作为生食鱼肉，深受消费者青睐，随着经济的发展人们生活水平不断提高，各个地区的人对金枪鱼肉需求量出现增长趋势，使得金枪鱼肉流通量变大，流通距离变长。然而金枪鱼的品质在流通过程中极易受到外界环境的影响，尤其是温度对金枪鱼品质的影响。在生产、加工、运输和销售过程中受温度变化的影响，鱼肉中各组分营养成分出现不同程度的损失，温度越高品质损失越大，其货架期越短。金枪鱼作为生食鱼肉市场对其鲜度要求更高，因此急需建立一种能够在不同温度下快速预测金枪鱼品质变化的方法，来提供不同温度下金枪鱼的鲜度和剩余货架期等信息，从而减少金枪鱼在商业活动中的经济损失。

[0004] 挥发性盐基氮（TVB-N）和鲜度指标K值通常作为鱼类品质变化的重要指标，能较准确的反应鱼肉的新鲜度和腐败程度。鲜度指标K值反应的是鱼肉中ATP的降解程度，与水产品在贮藏初期的品质紧密相关，水产品初期的品质变化主要是由水产品自身的生化反应所引起的，ATP在酶和微生物的作用下分解为次黄嘌呤核苷、次黄嘌呤、腺苷三磷酸、腺苷二磷酸、腺苷酸和肌苷酸等物质，K值越小说明鱼肉鲜度越高。在鱼肉腐败过程中由于微生物的生长繁殖以及环境温度等作用使鱼肉中的蛋白质在细菌和酶的作用下被分解为氨、二甲胺和三甲胺等低级胺类物质，这些物质的产生和鱼肉的腐败变质有明显的对应关系，生食金枪鱼对于鲜度要求较高，因此基于K值和TVB-N建立预测生食金枪鱼货架期的方法能迅速准确的预测生食金枪鱼的剩余货架期为生产中和消费者提供理论指导。

发明内容

[0005] 一种预测解冻金枪鱼货架期的方法，本发明对贮藏在不同温度下金枪鱼的红度值a*、高铁肌红蛋白百分含量、鲜度指标K值、挥发性盐基氮(TVB-N)、微生物和感官等指标的变化，建立的金枪鱼品质变化与温度和时间的动力学模型，结合Arrhenius方程建立了金枪鱼货架期预测模型。

[0006] 本发明的测定步骤按照以下过程进行：

[0007] 1）将金枪鱼在20℃空气中解冻3小时并切成小块每块90g，随机分为5组装入自封袋。

[0008] 2）于269K、273K、277K、281K和285K条件下贮藏，并测定不同温度下金枪鱼的红度值a*、高铁肌红蛋白百分含量、K值、TVB-N、微生物和感官品质变化。

[0009] 3）分别用零级动力学模型线性拟合和一级动力学模型非线性拟合，对贮藏在不同温度下的金枪鱼红度值a*、K值、高铁肌红蛋白含量、TVB-N值和菌落总数进行回归分析，对比分析回归系数R2确定金枪鱼品质变化为零级动力学模型。

[0010] 4）利用Arrhenius方程分析温度T与速率反应常数k，对不同温度下速率反应常数k进行曲线拟合获得K值和TVB-N值的指前因子A0和反应活化能Ea分别为1.09×108、5.60×108和45.789kJ∙mol-1、50.630kJ∙mol-1。

[0011] 5）综合考虑金枪鱼的红度值a*、高铁肌红蛋白含量、菌落总数和感官评价确定金枪鱼货架期终点时的K值为25%和TVB-N值为25mg/100g。

[0012] 6）根据金枪鱼货架期终点时的K值和TVB-N值作为货架期终点，结合Arrhenius方程和零级反应动力学模型建立基于K值和TVB-N值的货架期预测模型。

[0013] 金枪鱼在269K~285K时基于K值的货架期预测模型

[0014] 金枪鱼在269K~285K时基于TVB-N的货架期预测模型

[0015] 式中 和 分别是金枪鱼K值、TVB-N的某一时间的测定值，SL为货架期（h），T为绝对温度（K）。

[0016] 7）货架期预测模型的验证。将金枪鱼和上述实验做相同处理，贮藏在货架期预测模型所适应温度范围内，按一定时间间隔测定金枪鱼理化指标确定金枪鱼实际货架期并与模型所预测的货架期进行比较，计算其相对误差。

[0017] 本发明的特点在于：

[0018] 1）269K~285K为家用冰箱普通冷藏温度方便消费者对购买后的金枪鱼预测其剩余货架期。

[0019] 2）综合了金枪鱼的红度值a*、高铁肌红蛋白百分含量、K值、TVB-N、微生物和感官品质多种指标能较准确的判定金枪鱼货架期终点时的K值和TVB-N值。

附图说明

[0020] 图1为不同贮藏温度下金枪鱼TVB-N值的变化。

[0021] 图2为不同贮藏温度下金枪鱼K值的变化。

[0022] 图3为不同贮藏温度下金枪鱼高铁肌红蛋白百分含量的变化。

[0023] 图4为不同贮藏温度下金枪鱼菌落总数的变化。

[0024] 图5为不同贮藏温度下金枪鱼红度值a*的变化。

[0025] 图6为不同贮藏温度下金枪鱼综合感官的变化。

具体实施方式

[0026] 为使本发明实现的操作流程与创作特征易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

[0027] 实例1：

[0028] 1 材料与方法

[0029] 1.1 原料与仪器

[0030] 金枪鱼购于浙江丰汇远洋渔业有限公司上海供应站，挑选色泽鲜亮无肌肉淤血的金枪鱼块，于碎冰保鲜条件下运回实验室立即实验。

[0031] 仪器：高效液相色谱仪器（LC-2010C HT，岛津公司）、FOSS全自动凯氏定氮仪（Kjeltec 8400，福斯分析仪器公司）、冰箱（BCD-252MHV*，苏州三星电子）、色差计（ZE-2000，日本尼康公司）、台式高速冷冻离心机(H-2050R，湖南湘仪实验室仪器开发有限公司)、紫外可见分光光度计（UV-1102，上海天美科技仪器有限公司）、电子分析天平等。

[0032] 1.2 试验方法

[0033] 1.2.1 样品处理

[0034] 将运回的金枪鱼常温空气解冻3小时切成小块每块约90g，将鱼块随机分为五组装入自封袋贮藏于269K、273K、277K、281K、285K五个不同温度下，按一定时间间隔分别取样测定其红度值a*、K值、高铁肌红蛋白含量、组胺含量、TVB-N值和微生物等理化指标并进行感官评定。实验设计如表1。

[0035] 表1实验组设计

[0036]贮藏组温度/K 269 273 277 281 285
测试时间间隔/h 12 8 8 5 5

[0037] 1.2.2感官评定

[0038] 参考SC/T 3117-2006《生食金枪鱼》对生食金枪鱼的感官要求，从金枪鱼的色泽、气味、组织及弹性四方面进行评价。

[0039] 1.2.3 色差

[0040] 将鱼肉切成15mm×15mm×10mm的方块用于测定色差，将色差计经白板校正后，用D65光源透过8mm的孔径，分别对样品的正反两面进行测定，每面测三次取平均值，依据红度值a*反映鱼肉肉色变化。

[0041] 1.2.4高铁肌红蛋白（  ）测定

[0042] 利用磷酸缓冲液进行提取最后用分光光度计在525、545、565和572nm波长处，测定其吸光度，并进行计算。

[0043] 计算公式

[0044] 其中：   ；A525、A545、A565、A572分别表示波长为525、545、565、572nm时的吸光度值。

[0045] 1.2.5 K值

[0046] 准确称取5g剁碎的鱼肉用高氯酸于低温下多次提取最后将提取的上清液合并，并调节pH至6.5，于50ml容量瓶定容，用0.22μm膜过滤待用。

[0047] HPLC 条件：色谱柱VP-CDSC18（46mm×150mm)，采用pH6.7的0. 05mol/ L磷酸缓冲液平衡洗脱，样品进样量为10μL，流速1mL/ min，柱温30℃，检测波长254nm。按公式计算K值：

[0048]

[0049] 其中WHxR、WHx、WATP、WADP、WAMP和WIMP分别为次黄嘌呤核苷、次黄嘌呤、腺苷三磷酸、腺苷二磷酸、腺苷酸和肌苷酸的质量分数

[0050] 1.2.6挥发性盐基氮（TVB-N）的测定

[0051] 根据《SC/T 3032-2007水产品中挥发性盐基氮的测定》的操作，利用自动凯氏定氮仪进行测定。

[0052] 1.2.7菌落总数测定

[0053] 根据《GB 47892-2010食品微生物学检验菌落总数测定》的操作。

[0054] 1.3数据处理和分析

[0055] 利用Origin9.0软件绘制曲线，用SPSS 19.0 和excel 2010进行实验数据处理。

[0056] 结果与分析

[0057] 2.1 TVB-N值分析

[0058] 金枪鱼TVB-N值变化如图1所示，贮藏过程中各个实验组TVB-N值上升，表明贮藏过程中金枪鱼肉中蛋白质在细菌和酶的作用下被分解为氨、二甲胺和三甲胺等低级胺类物质。同一时间各个实验组TVB-N值越高则表明鱼肉中蛋白质分解程度越大即鱼肉越不新鲜，从图1可知285K条件下贮藏的金枪鱼TVB-N值上升速率最快，在35h内从初始值7.7mg/100g上升至19.1mg/100g，而贮藏在269K条件下的金枪鱼到84h才上升至15.0mg/100g，一方面，这可能是因为温度越高鱼肉中分解蛋白质的酶的活性越高，另一方面温度较高的环境下所适合生长的微生物种类越多从而加速了蛋白质的分解。

[0059] 2.2 鲜度指标K值分析

[0060] 图2是金枪鱼贮藏过程中K值的变化图，K值反应的是鱼肉中ATP的降解情况，从图2中可以看出温度对K值有较大影响，贮藏在285K条件下的金枪鱼K值上升速率最快在35h内从初始值3.7%上升至24.5%，而贮藏在269K条件下的金枪鱼K值上升速率较为缓慢到84h时才上升到18.8%，其他各组随贮藏温度的上升，K值上升速率依次增大。K值变化与鱼肉自身生化反应关系较大，温度高鱼肉中各种酶的活性越高因此K值上升速率越快。

[0061] 2.3 高铁肌红蛋白含量分析

[0062] 金枪鱼中高铁肌红蛋白含量变化如图3所示，金枪鱼由于含有大量血红蛋白和肌红蛋白而使鱼肉呈鲜红色，鱼肉中的肌红蛋白通常与亚铁离子结合，但其性质极不稳定，在贮藏过程中亚铁离子容易被氧化成三价铁离子而生成高铁肌红蛋白，而使鱼肉颜色从鲜红变为暗红甚至棕色，这一现象的发生与贮藏过程中金枪鱼所处环境如pH，氧分压，温度、离子强度及NADH等有关。由图3可知随着贮藏时间的延长高铁肌红蛋白含量不断上升，其中285K条件下贮藏的金枪鱼高铁肌红蛋白含量上升最快，到35h时从初始值1.48上升至
40.67。而贮藏在269K条件下金枪鱼高铁肌红蛋白含量上升最慢。

[0063] 2.4 菌落总数分析

[0064] 微生物是评价水产品安全性的重要指标，根据国内行业标准《SC/T 3117-2006 生食金枪鱼》的规定生食金枪鱼的菌落总数须≤104CFU/g。贮藏在不同温度下的金枪鱼菌落总数变化如图4所示，由图4可知在不同温度下贮藏的金枪鱼菌落总数变化较大，5h时贮藏在285K和281K条件下的菌落总数就分别达到了4.2 log10(cfu/g)和4.3 log10(cfu/g)已经超过了规定的阈值（4.0 log10(cfu/g)），这与实验过程中鱼肉所接触的用具和器皿有一定关系。而在269K条件下贮藏的金枪鱼到48h时菌落总数为4.1 log10(cfu/g)，单纯从微生物指标来看贮藏在269K条件下金枪鱼比285K的货架期延长了43h。

[0065] 2.5 金枪鱼红度值a*分析

[0066] 金枪鱼块红度值a*的变化如图5所示，刚宰杀的金枪鱼含有较多的肌红蛋白和血红蛋白而使肉色呈红色其红度值a*较高，由图5可知贮藏在285K和281K条件下金枪鱼的红度值a*下降最快，到35h时从初始值10.09分别下降至2.2和1.9。与之相比贮藏在269K和273K条件下的金枪鱼的红度值a*下降较为缓慢。这与金枪鱼中高铁肌红蛋白含量的变化规律相一致。

[0067] 2.6 感官分析

[0068] 图6是金枪鱼综合感官得分图，由图6可知，随着贮藏时间的延长贮藏在不同温度下金枪鱼的感官综合得分出现不同程度的下降，温度越高下降速率越快。贮藏于269K条件下的金枪鱼在72h时综合感官得分为6.4认为金枪鱼的感官品质为一般，而贮藏在285K条件下的金枪鱼块在15h时综合感官的分仅为4.1认为金枪鱼的综合感官品质较差。

[0069] 金枪鱼品质动力学模型和货架期预测模型的建立

[0070] 3.1 动力学分析

[0071] 大部分食品在加工贮藏过程中符合零级或一级化学动力学模型，根据基元反应的质量作用定律恒温时的反应速率可表示为：   ……（1）

[0072] 式中V为反应速率；M为品质因子；t为时间；k反应速率常数；n为反应级数。

[0073] 对（1）式两边积分得积分式   ……（2）

[0074] n=0时由（2）式可得零级动力学模型： ……（3）

[0075] n=1时由（2）式可得一级动力学模型：   ……（4）

[0076] 由（4）变形可得   ……（5）

[0077] M0为初始品质因子值。

[0078] 将各实验指标用Origin9.0进行零级动力学模型线性拟合和一级动力学模型非线性拟合可判断金枪鱼的反应级数并得到不同温度下各指标的反应速率常数k及回归系数R2。R2越大说明拟合精度越高。由实验可知基于金枪鱼各项品质指标的∑R2都有零级∑R2＞一级∑R2，说明零级动力学模型更符合金枪鱼品质变化。

[0079] 3.2 反应速率常数k的分析

[0080] Arrhenius方程是在简单的反应活化能模型的基础上，结合动力学和热力学基本原理提出的动力学反应速率常数k与温度T较准确的关系式模型，该关系模型适用于基元反应和大部分非基元反应，Arrhenius方程可表示为：   ……（6）

[0081] 式中A0为指前因子；Ea为活化能（J∙mol-1）；R为摩尔气体常数（8.314J∙K-1∙mol-1）； T为绝对温度（K）。

[0082] 将不同温度下（269K、273K、277K、281K、285K）金枪鱼品质指标K值和TVB-N的反应速率常数k结合Arrhenius方程进行非线性拟合可得到指前因子A0和反应活化能Ea。根据实验结果可知各指标的回归系数R2＞0.9说明数据具有很高的拟合精度。

[0083] 3.3 货架期模型的建立

[0084] 利用Arrhenius方程可以得到温度在269K~285K范围内的任意温度下金枪鱼各项品质变化的反应速率常数k。结合动力学模型即联立方程（3）和方程（6）便可得到金枪鱼货架期模型：

[0085] 由（3）式结合（6）式得到

[0086] 金枪鱼在269K~285K时基于K值的货架期预测模型： 

[0087] 金枪鱼在269K~285K时基于TVB-N的货架期预测模型：

[0088] 式中  和 分别是金枪鱼K值、TVB-N的某一时间的测定值，SL为货架期（h）。

[0089] 3.4货架期预测模型的验证试验

[0090] 将金枪鱼块和上述实验做相同处理后随机分为两组分别贮藏在273K和281K条件下，并分别每各8h和5h测定一次金枪鱼的红度值a*、高铁肌红蛋白含量、K值、TVB-N和菌落总数，结合国内相关标准SC/T 3117-2006《生食金枪鱼》和感官评价以金枪鱼K值达到25%、TVB-N值达到25mg/100g判定为货架期终点。从整体预测结果和实际结果来看，预测模型能较好的预测金枪鱼货架期，其误差在±10内。

[0091] 结论

[0092] 实验结果表明随着贮藏时间的延长金枪鱼各项品质均出现不同程度的劣变，综合感官得分、红度值a*呈下降趋势，高铁肌红蛋白含量、K值、TVB-N、菌落总数及组胺含量随着贮藏时间的延长均呈上升趋势，且温度越高上升速率越快，其各项品质变化规律更符合零级动力学模型（R2＞0.9）。基于品质指标K值和TVB-N结合Arrhenius方程所建立的货架期预测模型能快速准确的预测金枪鱼贮藏在269K~285K条件下的剩余货架期，在验证实验中模型预测货架期和实际所测货架期误差在±10%内。