本研究以鸭梨为试验对象,应用电子鼻监测不同贮藏时间及不同损伤程度果实的挥发性气体变化情况,通过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、载荷分析(LA)等方法,探讨基于电子鼻判别鸭梨新鲜度及损伤程度的可行性,并确定对鸭梨果实损伤敏感的特征传感器,以期为鸭梨采后品质评估提供参考依据。（河北省农林科学院生物技术与食品科学研究所）

检测设备：PEN3型电子鼻：德国Airsense公司

实验样品：对鸭梨进行不同程度机械伤(跌落角度:20°、40°、60°)处理,分别记为轻度损伤(G1)、中度损伤(G2)、重度损伤(G3),以不经机械伤碰撞的鸭梨作为对照,记为完好果实(G0)。

结果分析：

1、主成分分析

图3A显示了电子鼻结合PCA对贮藏期间鸭梨挥发性物质变化的区分,第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的贡献率分别为80.67%和11.96%,两个主成分可以解释整体变异的92.63%,基本代表样品的所有信息。图中仅贮藏4d和8d的分布区域略有重叠,其他贮藏点均能完全分开。图3B显示了电子鼻结合PCA对不同损伤程度鸭梨挥发性物质变化的区分,PC1和PC2贡献率分别为73.06%和13.94%,总贡献率87.00%。G0、G1、G2和G3挥发性气体分布区域彼此相互独立,无交叉重叠,说明损伤程度改变时,鸭梨果实挥发性气体发生了明显变化,且损伤鸭梨分布区域明显偏离完好鸭梨,损伤程度越大,在PC1和PC2正方向上值越大。电子鼻可以对不同损伤程度鸭梨挥发性气体的变化进行区分。

2、线性判别分析

图4A显示了电子鼻结合LDA对贮藏期间鸭梨挥发性物质变化的区分,相较于PCA中4d和8d的分布区域略有重叠,LDA能将不同贮藏点完全分开。这进一步说明,电子鼻结合LDA分析可以评价梨果实贮藏期间挥发性气体的变化。图4B显示了电子鼻结合LDA对不同损伤程度鸭梨挥发性物质变化的区分,LD1和LD2贡献率分别为85.12%和6.88%,总贡献率92.00%。LDA能将不同损伤程度的鸭梨完全分开。电子鼻结合PCA、LDA判别机械损伤时,LDA优于PCA。

3、载荷分析

由图 5 可知, 10 个传感器对梨果实气味响应不一, 在区分鸭梨不同贮藏点和不同损伤程度(G0、 G1、 G2、 G3)的挥发性气体时, W1S、 W5S、 W1W、 W2W 和 W2S 传感器距离原点较远, 是区别挥发性气体变化的敏感传感器。其中, W1S、 W1W 为贡献率最大的 传感器, 说明 随着鸭梨受损和新鲜度的 下降, 甲 烷(W1S)、 硫化物和萜烯类物质(W1W)含量变化显著。 但两者在传感器贡献率略有差别, 相较于图 5A, 不同损伤程度果实中 W1S、W2S 特征值沿 PC1 正向移动, W2W、W5S特征值沿 PC2 正向移动, 说明果实受损可能刺激了甲烷、醇类、 芳香族化合物、 氮氧化合物和有机硫化物的生成,也进一步说明果实受损后与果实正常成熟衰老的挥发性物质在成分及含量上有所区别。

4、为衡量损伤鸭梨挥发性气体各传感器响应值与损伤程度的关系

由表可知,除W5S、W5C和W2W传感器响应值与损伤程度关系不显著外,其他传感器与损伤程度均有较好的相关性,且相关系数均极显著。其中,W2S传感器响应值与损伤程度相关性最大,相关系数为0.930,其次为W1C、W1W、W3S、W1S、W6S、W3C,相关系数分别为‒0.886、0.853、0.852、0.706、0.657、‒0.637。结合LA可知,W1S、W5S、W1W、W2W和W2S为区分不同损伤程度鸭梨的敏感传感器。因此,可以选择与损伤程度相关性最高的传感器W2S作为判断鸭梨损伤程度的特征传感器。

结论本研究以鸭梨为试材,应用电子鼻探究常温贮藏下鸭梨果实挥发性气体的变化,并利用PCA、LDA对不同贮藏点和损伤程度的鸭梨进行区分。结果显示气味响应值的变化主要集中于传感器W5S、W1S、W1W、W2S和W2W,其中W2S可作为检测鸭梨损伤程度的敏感传感器。电子鼻结合PCA、LDA能对鸭梨不同贮藏期和损伤程度进行区分,且LDA更适用于电子鼻检测鸭梨贮藏期挥发性气体变化的数据分析。

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