通过透射光谱学预测S-卵胺含量并确定蛋的新鲜度
Golestan Rouhollahi1, Kaveh Mollazade2, Himan Nourbakhsh3
1Department of Biosystems Engineering, Faculty of Agriculture, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran.
Scientific reports
|November 18, 2024
概括
光谱学通过监测S-卵蛋白水平来准确评估蛋的新鲜度. 这种非破坏性方法可以将新鲜的蛋与老蛋区分开来,有助于食品行业的质量控制.
科学领域:
- 食品科学与技术 食品科学与技术
- 分析化学 分析化学
- 生物物理学的生物物理.
背景情况:
- 蛋在储存期间质量和新鲜度下降,影响营养和工业价值.
- 卵胺含量是卵子恶化的关键指标.
- 评估蛋新鲜度的传统方法往往具有破坏性和耗时性.
研究的目的:
- 利用传导光谱学来预测蛋中的S-卵胺含量.
- 为了确定最佳的波长,以进行对蛋新鲜度的非破坏性评估.
- 开发一种光谱方法来区分新鲜和老化的蛋.
主要方法:
- 发射率光谱 (200-1000nm) 被应用在300个蛋存储在室内和冷藏条件下21天.
- 测量了包括豪格单位,空气细胞高度,黄黄指数,S-卵和pH等质量指标.
- 模糊的C-means集群,主要组件分析 (PCA),人工神经网络 (ANN) 和RELIEF算法用于数据分析.
主要成果:
- 随着储存时间的增加,S-ovalbumin度显著增加 (p < 0.01).
- 使用PCA转换光谱的ANN模型准确地分类了新鲜和老蛋 (92%的准确率),并预测了S-卵蛋白含量 (R=0.93,RMSE=0.09).
- RELIEF算法确定了特定的波长 (228 nm, 280 nm) 用于将蛋分为新鲜度类别,准确度为74.43%和72.85%.
结论:
- 透射光谱为评估蛋质量和新鲜度提供了一种有效的非破坏性方法.
- 可以利用特定的波长来根据其储存诱导的恶化对卵进行分类.
- 这种光谱方法有可能在蛋行业实时进行质量控制.
