基于電子鼻技術對草莓采后灰霉病的分析與早期診斷

劉 強，張婷婷，周丹丹，丁海臻，張 斌，陳 敏，丁 超，潘磊慶，屠 康,*

（1.南京財經(jīng)大學食品科學與工程學院，江蘇省現(xiàn)代糧食流通與安全協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇高校糧油質(zhì)量安全控制及深加工重點實驗室，江蘇 南京 210023；2.南京林業(yè)大學輕工與食品學院，江蘇 南京 210037；3.南京農(nóng)業(yè)大學食品科學技術學院，江蘇 南京 210095）

草莓果實色澤鮮艷，香氣馥郁，富含多種維生素、糖類、有機酸等物質(zhì)，以及花色苷類、黃酮類等多種天然抗氧化活性物質(zhì)，具有很高的營養(yǎng)價值和食用價值，深受廣大消費者的青睞。草莓果實屬于漿果類水果，其果肉易在傳送運輸過程中受到機械損傷和微生物侵染變質(zhì)，致使呈現(xiàn)腐爛、斑點等，導致果實風味消失，口感下降。其中灰霉病是草莓采后運輸和貯藏中最容易發(fā)生的病害，可以發(fā)生在采摘、運輸、貯藏以及貨架銷售等任何環(huán)節(jié)。侵染初期在果實表面出現(xiàn)水浸狀、針眼大的斑點，而后逐漸擴大形成不規(guī)則形狀的病斑，直至表面出現(xiàn)大量菌絲體及孢子。灰霉病具有繁殖周期短、寄生范圍廣、遺傳變異快的特點，一般可造成減產(chǎn)10%～30%，嚴重時可高達50%以上，短期3～5 d即可完成對整果的侵染。通常，草莓除鮮食外，大部分加工方式仍以初級加工為主，安全性和高值化的產(chǎn)品成為消費市場的發(fā)展趨勢。在草莓果實采摘和貯運過程中，極容易遭受機械碰撞、擠壓產(chǎn)生瘀傷，但此時果實仍具有一定程度的消費價值，可以用于果醬、果汁等加工行業(yè)的應用。然而，當果實遭受病害微生物侵染后，不僅消費價值顯著降低，食用的安全性也受到嚴重影響，需要被嚴格區(qū)分。另一方面，當病害果實未被及時檢測和剔除，極容易在短期內(nèi)造成整批次果實的交叉感染，產(chǎn)生嚴重的經(jīng)濟損失。因此，做好草莓采后真菌病害檢測可以為草莓產(chǎn)業(yè)高值化發(fā)展提供重要支持。

草莓果實在運輸和貯藏中受到病害侵染使水果新陳代謝紊亂，其正常的生理機能和組織會發(fā)生一系列的變化。以灰葡萄孢霉（）為典型的采后草莓致病菌能在運輸、貯藏和銷售所有環(huán)節(jié)侵染果實，條件合適時，短期4 d左右即能引起整果完全腐爛。此外，病害果實若不及時剔除，極容易造成整批次果實的腐爛，經(jīng)濟價值急劇下降。傳統(tǒng)的水果病蟲害的檢測方法有人工分揀、理化指標檢測。人工分揀存在工作單調(diào)、主觀性強、耗時長等缺點；傳統(tǒng)理化檢測具有破壞性，存在檢測樣品時間長、預處理繁瑣、周期長等問題。若能在無損、非接觸等條件下實現(xiàn)果實采后病害的診斷，將有利于推動草莓產(chǎn)業(yè)分類分級等精細化發(fā)展。

電子鼻作為一種仿生嗅覺技術，內(nèi)部的陣列傳感器可以捕捉樣本的揮發(fā)性化學成分的信息，并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號用以描述樣品的特征氣味。Sanefiar等指出食物貯藏過程中，腐敗氣味主要來源于微生物的代謝，而這種氣味變化可以被電子鼻系統(tǒng)捕捉并進行差異分析；Pan Leiqing等研究表明草莓果實在不同真菌病害過程中的電子鼻信號會呈現(xiàn)差異，而這種差異能否用于后期的定量分析需進一步驗證；Pallottino等對柑橘青霉病無損檢測研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)合電子鼻技術和化學計量學建立的病害識別模型，可對2%～5%霉變率的整批次柑橘實現(xiàn)無損檢測；此外，根據(jù)果實自身的氣味特性，相關研究也證實了電子鼻在水果成熟度、硬度、糖含量和pH值含量方面進行預測。然而，以上研究主要開展電子鼻技術在水果品質(zhì)和微生物污染程度檢測方面的可行性分析，特征數(shù)據(jù)處理方式較單一，對草莓病害過程的傳感器信號與氣味組分間的內(nèi)在聯(lián)系仍需進一步研究。

因此，為了明確電子鼻對草莓采后灰霉病的檢測可行性與精度，本實驗針對草莓果實病害過程中揮發(fā)性化學成分的差異、微生物攜帶總量以及氣味傳感陣列信息之間的關聯(lián)性，采用電子鼻技術結(jié)合化學計量學方法對果實真菌污染過程進行評價，建立基于電子鼻系統(tǒng)的采后早期病害識別分類模型，以期為實現(xiàn)草莓采后真菌病害無損檢測和在線監(jiān)控技術提供技術參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

草莓果實（品種：‘紅顏’）采摘于江蘇省南京市鎖石生態(tài)園（北緯32°07’?東經(jīng)118°59’），采摘時間為2019年2月27日和2019年3月20日?植株生長于生態(tài)園中溫室大棚，生長狀態(tài)良好，約花期后40 d采摘。由專業(yè)農(nóng)戶采摘大小一致，表觀沒有機械損傷、無病害的草莓果實設實驗樣本，并在采摘后1 h內(nèi)立即輸送至實驗室，流程如圖1所示。

圖1 實驗流程圖Fig. 1 Flow char of the experiment

氯化鈉（分析純） 西隴科學股份有限公司；2-辛酮（色譜級） 阿拉丁試劑（上海）有限公司；孟加拉紅培養(yǎng)基、馬鈴薯瓊脂培養(yǎng)基 上海盛思生化科技有限公司。

1.2 儀器與設備

PEN3電子鼻系統(tǒng) 德國AIRSENSE公司；7890A氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）聯(lián)用儀 美國安捷倫科技有限公司；PDMS/DVB/CAR萃取頭 美國Supelco公司；SW-CJ-2FD型超凈工作臺 蘇凈集團蘇州安泰空氣技術有限公司；HH-1恒溫水浴鍋、ZD-85A振蕩搖床 常州國華電器有限公司；ME-T分析天平 梅特勒-托利多儀器（上海）有限公司；PCTHI-150T恒溫恒濕箱 施都凱儀器設備（上海）有限公司。

1.3 方法

1.3.1 樣本處理

為避免未知真菌病害造成草莓果實腐爛，采用0.5%的次氯酸鈉溶液浸泡1 min；隨后自來水浸泡2 次，每次1 min；并最后采用流動滅菌蒸餾水沖洗1 次，消除果實表面殘余的次氯酸鈉，洗凈后的果實在室溫條件下（20±5）℃自然晾干。選取典型草莓采后病害真菌灰葡萄孢霉作為致病真菌。菌株在恒溫恒濕培養(yǎng)箱（溫度（28±1）℃，相對濕度（85±10）%）條件下活化2 周，制備孢子懸浮液，調(diào)節(jié)孢子懸浮液濃度至1×10spores/mL，現(xiàn)配現(xiàn)用。

處理組樣本表面采用穿刺法接種，采用滅菌槍頭在果實表面中心位置注射20 μL的孢子懸浮液，注射深度為果實皮下2 mm。接種完成后，所有樣本自然晾干消除表面殘余水分，并轉(zhuǎn)移至消毒過的恒溫恒濕箱內(nèi)貯藏，此時設為采后貯藏初始時間點，貯藏條件設為溫度（20±1）℃和相對濕度（85±5）%用以模擬常溫貨架條件；除接種孢子懸浮液替換成接種無菌生理鹽水外，對照組所有樣本處理與處理組一致。為獲取不同病害階段的草莓果實，取樣時間分別設置0、24、48、72、96、120 h，待測樣本在獲取電子鼻信號后，用于理化指標及微生物攜帶量的測定。

早期病害定義參照文獻[2]，并補充條件：菌斑面積低于5%，未出現(xiàn)菌絲或其他繁殖體，無組織液外滲；病害自接種后貯藏時間不超過48 h。

1.3.2 電子鼻系統(tǒng)

采用商業(yè)化便攜式電子鼻檢測系統(tǒng)。設備主要由進氣單元、傳感器陣列和模式識別系統(tǒng)組成?？諝饬魍ú杉娮颖切盘栔埃瑢悠贩胖?50 mL玻璃燒杯中，用錫箔紙密封燒杯端口。置于25 ℃水浴條件下，平衡10 min用以消除傳感器檢測時的基線漂移。采用頂空采樣法進行樣品氣味收集，檢測時間設為60 s，記錄點默認每隔1 s，進氣速率設為0.15 L/min。傳感器響應信號值以電導率/值表示，完成單個樣本測量后，進行120 s的自然洗氣，基線歸零時間設為5 s，歸零后/值強制初始化為1。對所有樣本進行電子鼻信號采集，重復實驗設置3 次，取平均值用于后續(xù)數(shù)據(jù)分析。

1.3.3 揮發(fā)性化學成分檢測

草莓果實揮發(fā)性化學成分采用頂空固相微萃?。╤eadspace solid phase micro-extraction，HP-SPME）模式，結(jié)合GC-MS聯(lián)用技術進行氣味成分的定性與定量分析。測定方法及參數(shù)設定參照文獻[8]并修改。

HP-SPME程序：鮮樣草莓液氮研磨后，分別稱?。?.0±0.3）g樣品粉末、1 g NaCl置于20 mL頂空瓶中，內(nèi)標加入100 μL質(zhì)量濃度5.24 μg/mL的2-辛酮溶液，密封后混勻。采用活化后PDMS/DVB/CAR纖維萃取頭插入樣品瓶的頂空部分，60 ℃水浴條件下，固相微萃取50 min。

GC-MS程序：采用7890 GC-MS儀。程序初始溫度40 ℃，保持5 min后，以5 ℃/min速率升至150 ℃；再以10 ℃/min速率升溫至240 ℃，最后保持5 min。采用氦氣（純度＞99.99%）作為載氣，流速1.00 mL/min；離子源溫度230 ℃；離子阱溫度150 ℃；傳輸線溫度默認170 ℃；質(zhì)量掃描范圍/30～450；發(fā)射電流25 μA；掃描時間0.6 s；萃取解吸溫度250 ℃，手動進樣解吸時間5 min。各揮發(fā)性化學成分檢測定性結(jié)果與NIST11.0質(zhì)譜庫比對，保留匹配度80%以上的物質(zhì)。平行實驗設置為3 次，重復實驗設置3 次，取平均值用于后續(xù)數(shù)據(jù)分析。

1.3.4 微生物含量檢測

測定方法參考GB 4789.15—2016《食品微生物含量檢測標準》。切取接種病害部位草莓（15±0.5）g，研磨后溶解于135 mL無菌生理鹽水，180 r/min條件下振蕩2 min。隨后梯度稀釋至目標濃度。采用滅菌移液槍頭吸取1 mL的目標溶液，并倒入孟加拉紅培養(yǎng)基，待冷卻后倒置。冷卻后的平板放置于27 ℃、相對濕度85%的恒溫恒濕箱中培養(yǎng)2～3 d，對霉菌菌落計數(shù)。統(tǒng)計結(jié)果以lg（CFU/g）表示。重復實驗設為3 次，取平均值用于數(shù)據(jù)分析。

1.3.5 特征數(shù)據(jù)提取

本實驗中電子鼻系統(tǒng)可采集單個樣本60 s時間內(nèi)10個傳感器的響應變化值，每個傳感器對應的響應曲線包含初始化階段、快速響應階段和穩(wěn)定化階段。根據(jù)草莓果實信號變化規(guī)律，采用3種不同特征數(shù)據(jù)提取方案：快速響應值（第10秒）；穩(wěn)定響應值（第60秒）；感應曲線最大斜率值，分別構建不同預測模型。

1.3.6 主成分分析（principal component analysis，PCA）

由于電子鼻的傳感器信息中包含多重共線和非結(jié)構化問題，即使在經(jīng)過特征提取后，每個樣本仍包含10個傳感器得到的特征數(shù)據(jù)（即維度為10）。結(jié)合PCA處理，通過對原始數(shù)據(jù)進行新矩陣投影降維，將原有存在相互關聯(lián)性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成相同維度但互不相關的單獨成分。這些PC按照貢獻率從大到小排列，除排名靠前的少數(shù)幾個PC，其余后續(xù)PC貢獻率較低，對整個信息的描述可以忽略。

1.3.7 數(shù)據(jù)建模

涉及構建基于電子鼻傳感器信號的草莓真菌病害階段分類及定量預測分析方法，采用偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）和偏最小二乘判別分析（partial least squares discrimination analysis，PLSDA）進行模型構建。

1.3.8 數(shù)據(jù)集劃分

研究共涉及到2 批次草莓采后真菌病害實驗無損建模：草莓果實病害微生物攜帶量的無損預測分析（建模實驗1）、草莓果實早期病害的預測分類（建模實驗2）。建模實驗1中，根據(jù)6個取樣時間點，設置每組15個樣品（合計：6個取樣點×15個樣本=90個樣本），在采集完電子鼻信號后，進行微生物平板計數(shù)。實驗數(shù)量按照2∶1劃分建模集（60個樣本）和驗證集（30個樣本），劃分依據(jù)參照Kennard-Stone算法挑選。

早期病害預測分類實驗中，采用外部驗證實驗進行分類模型建立，設定雙批次實驗進行模型驗證。實驗共計收集126個健康果實和126個早期病害果實電子鼻信息數(shù)據(jù)。按照2∶1劃分建模集（168個樣本）與驗證集（84個樣本）。

1.3.9 模型評價

采用決定系數(shù)（）、校正均方根誤差（root mean squared error of calibration，RMSEC）、交互驗證均方根誤差（root mean square cross validation，RMSECV）、預測均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）、相對預測偏差（prediction of relative deviation，RPD）進行模型精度評價。

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用單因素方差分析對不同貯藏時間點的微生物攜帶量、揮發(fā)性成分進行差異顯著分析（＜0.05，差異顯著；＜0.01，差異極顯著）；預測模型和分類模型建立均采用Matlab軟件PLS_toolbox 7.5工具箱；PCA采用SPSS 18.0版軟件進行；所有圖形繪制采用Origin 9.0軟件。

2 結(jié)果與分析

2.1 微生物含量變化

草莓采后病害時，微生物攜帶量和表觀形態(tài)發(fā)生與病害時間呈現(xiàn)規(guī)律性變化，如圖2所示。在接種病菌后分別貯藏24、48、72、96、120 h，草莓果實真菌含量分別從初始1.65（lg（CFU/g））上升至2.61、2.86、3.86、4.53、5.00（lg（CFU/g））。初始0～48 h階段微生物總量增加了1.21（lg（CFU/g）），而在隨后的48 h貯藏時間內(nèi)（48～96 h），微生物含量增幅擴大成2.98（lg（CFU/g））。這種上升趨勢在96～120 h貯藏時間段開始降低，僅為0.47（lg（CFU/g））。病害草莓發(fā)病48 h后，雖然微生物含量呈現(xiàn)顯著差異，僅從外觀變化難以準確判斷病害，因此后續(xù)研究嘗試從氣味的角度分析早期病害的可行性。

圖2 貯藏過程中草莓微生物含量變化和外觀形態(tài)變化Fig. 2 Changes in microbial load and appearance of strawberries during storage

2.2 揮發(fā)性成分變化

草莓病害過程會發(fā)生明顯氣味成分變化，采用SPME-GC-MS技術對病害過程進行全掃描分析，并添加100 μL內(nèi)標物（5.24 μg/mL 2-辛酮）用于半定量分析。如表1所示，主要揮發(fā)性化學成分包括醇類4種、醛類6種、酸類6種、酯類10種、酮類3種、萜烯類2種以及其他類3種，不同發(fā)病時期對應的物質(zhì)種類以及含量均不相同。4-羥基-2,5-二甲基-3(2)呋喃酮（4-hydroxy-2,5-dimethyl-3(2)-furanone，HDMF）和4-甲氧基-2,5-二甲基-3(2)呋喃酮（4-methoxy-2,5-dimethyl-3(2)-furanone，DMMF）是形成草莓特有香氣的關鍵物質(zhì)成分，HDMF與丁酸乙酯的混合可以呈現(xiàn)“草莓味”香氣。本實驗HDMF和DMMF含量均呈現(xiàn)先升后降的趨勢，其中在病害72 h后果實DMMF含量可顯著增至0.36 μg/g；當病害發(fā)生120 h時，含量低于0.01 μg/g。病害發(fā)生初始時，會促進果實的成熟和水果香味的散發(fā)；而當對應的特征香氣成分急速下降后，表明草莓果實已經(jīng)嚴重或完全腐爛，喪失了商品價值。

表1 草莓果實病害過程中主要的揮發(fā)性物質(zhì)及其含量Table 1 Contents of major volatile compounds in strawberry samples during storage μg/g

健康果實中，除HDMF和DMMF外，如橙花叔醇、芳樟醇、正己醛、乙酸乙酯等物質(zhì)均為草莓的主要揮發(fā)性成分。此外，成熟草莓揮發(fā)性成分中乙醇、芳樟醇、橙花叔醇、2-己烯醛、正己醛、己酸乙酯、乙酸甲酯、HDMF和DMMF均被檢出，對應的醛類和酯類的種類最多。病害草莓中，揮發(fā)性酯類由初始的4種物質(zhì)被檢出，在72 h后上升到8種；而后持續(xù)下降，在120 h后僅有2種酯類物質(zhì)被檢出。橫向比較不同病害時間發(fā)現(xiàn)，病害發(fā)生24 h時，青草類香氣成分如2-己烯醛會顯著下降（＜0.05），由0.62 μg/g降至0.38 μg/g，反映了草莓果實的進一步成熟和衰老，類似結(jié)果也出現(xiàn)在桃果實采后病害的分析中。當果實受到外界脅迫后，通過激活相關酶代謝途徑合成相關C或C類醇、醛類物質(zhì)增強自身防御體系。但隨著病原微生物的破壞力進一步增強，草莓原有的果實香氣成分逐漸喪失，乙醇含量急劇上升，從0.72 μg/g（72 h）上升至3.95 μg/g（120 h）。

圖3 草莓病害過程中揮發(fā)性物質(zhì)的定量分析Fig. 3 Changes in contents of different classes of volatile compounds in strawberries during fungal decay

如圖3所示，不同病害時間下，草莓揮發(fā)性氣味中的醇類、醛類、酯類、酸類、萜烯類以及其他成分總量及占比不同。酯類含量由初始的0.37 μg/g（0 h）上升至2.14 μg/g（72 h），然后急劇下降至0.24 μg/g（120 h）。病害推動了糖類、脂類及蛋白質(zhì)等化合物的分解進程，加速了草莓果實的成熟和衰老。初始階段時，果實抵抗能力較強，自身呼吸作用加強，酯類物質(zhì)增多；隨病害加劇，果實自身合成酯類物質(zhì)的代謝體系被完全破壞，揮發(fā)性成分呈現(xiàn)急劇下降。醇類作為真菌病害過程的最典型物質(zhì)，在整個過程中含量由初始的0.85 μg/g上升至3.95 μg/g；而對應的醛類含量從1.15 μg/g下降至0.06 μg/g，這種與病害過程的特殊關聯(lián)性，已被用于特定的草莓腐爛指數(shù)數(shù)學模型建立。

2.3 傳感器響應特性

圖4 不同特征提取模式下電子鼻信號變化差異Fig. 4 Variation in electronic nose signals in different feature extraction modes

由圖4可知，在快速響應時間時，No.2對應的響應值普遍偏低，范圍在1.43～5.75之間（圖4a）；分析所有傳感器響應曲線最大斜率發(fā)現(xiàn)，整個過程中No.7和No.9號傳感器變化波動最為劇烈，而No.2傳感器在整個過程中呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢（圖4c）。

結(jié)合傳感器對應的敏感化合物分析看，No.2、No.7和No.9響應值變化可能是草莓果實病害過程中，醇類、酯類和萜烯類揮發(fā)性物質(zhì)含量上升所引起的（圖3），或者其他成分含量（如醛類）在貯藏過程中發(fā)生明顯的變化所造成。部分傳感器，如No.4和No.10傳感器在整個階段保持相對穩(wěn)定，原因是它們敏感物質(zhì)分別對應的氫氣和烷烴，不是草莓果實主要揮發(fā)性成分（表1）。另一方面，傳感器檢測限也是影響信號波動的主要原因，如No.2、7和9號傳感器檢測限可達0.001 g/m，對揮發(fā)性成分的波動相對敏感。

2.4 不同病害階段PCA

不同病害階段的草莓樣本電子鼻信號PCA結(jié)果如圖5所示?？焖夙憫怠⒎€(wěn)定響應值、最大斜率值的PC1貢獻率均超過80%，說明了PCA可對電子鼻數(shù)據(jù)進行大規(guī)模的保留。分析整個病害過程，將0～24、48～72 h和96～120 h分別歸為早期階段、中期階段以及后期階段進行定性區(qū)分。結(jié)果表明，所有模式下病害發(fā)生的早期階段與后期階段能實現(xiàn)完全區(qū)分，這說明電子鼻數(shù)據(jù)可以用于區(qū)分早期霉變和完全霉變的果實。另一方面，中期階段與其他兩個階段仍有部分樣品重疊，尚未無法完全分離，這是因為受果實個體生理差異，在接種病原菌后發(fā)病程度不完全與貯藏時間一一對應。

在電子鼻信號降維基礎上，進一步將降維后的特征數(shù)據(jù)與草莓病害指標進行關聯(lián)性探討。選取原始數(shù)據(jù)貢獻率最大的PC1作為表征參數(shù)，開展不同提取模式下的PC1與病害重要參數(shù)的回歸性分析，結(jié)果如表2所示。3種模式下的PC1與真菌總數(shù)、醇類、其他揮發(fā)性成分呈正相關，與醛類、酸類、酯類、酮類以及萜烯類揮發(fā)性成分成負相關。其中穩(wěn)定響應值下對應的PC1與真菌總數(shù)的關聯(lián)性系數(shù)最高（=0.982）。酸類、酯類、酮類和萜烯類雖然都與PC1有一定的關聯(lián)性，但在統(tǒng)計學上并不顯著（＞0.05）。這表明單一的PC數(shù)據(jù)雖然能夠?qū)崿F(xiàn)部分參數(shù)如真菌總量、醇類以及其他類物質(zhì)的相關分析或預測，但針對病害過程中總體的特征變化仍有不足。

圖5 草莓病害的電子鼻數(shù)據(jù)PCAFig. 5 PCA loading plot for healthy and diseased strawberries based on E-nose data

表2 草莓病害過程品質(zhì)指標與PC1相關性分析Table 2 Correlation analysis of PC1 values and quality attributes in strawberry fruit during storage

2.5 多特征模式下微生物含量預測

表3 基于電子鼻信息的草莓果實真菌總數(shù)PLSR模型的預測結(jié)果Table 3 Performance of the PLSR models for microbial load of individual strawberries based on E-nose data

2.6 病害早期階段的分類

基于電子鼻穩(wěn)定信號值的健康草莓（class 1）和早期病害草莓（class 2）的PLS-DA模型分類結(jié)果見圖6。對2 批次共計252個草莓樣本電子鼻穩(wěn)定信號值分析發(fā)現(xiàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)健康草莓85.7%（判定正確數(shù)量72個/總體建模數(shù)量84個）建模準確率和69.0%（判定正確數(shù)量29個/總體建模數(shù)量42個）的預測準確率；早期病害草莓能夠?qū)崿F(xiàn)92.9%（判定正確數(shù)量78個/總體建模數(shù)量84個）建模準確率和92.9%（判定正確數(shù)量39個/總體建模數(shù)量42個）預測準確率。結(jié)果表明在電子鼻穩(wěn)定信號的數(shù)據(jù)源基礎上建立的無損分類模型，基本可以實現(xiàn)準確的早期病害判別。PLS-DA算法能基本做到表征出兩者不同類型樣本間的映射關系，但健康草莓果實更容易被誤判成早期病害草莓，模型準確率有待進一步提高。原因可能是早期病害引起的氣味差異被果實自身的香氣掩蓋。后續(xù)研究關于如何改善草莓早期病害識別方面需要進一步優(yōu)化。

圖6 基于電子鼻穩(wěn)定信號值的草莓的PLS-DA模型分類結(jié)果Fig. 6 Classification results of strawberries by PLS-DA model based on E-nose stable responses

3 討 論

采用電子鼻技術捕捉水果/農(nóng)產(chǎn)品貯藏、加工過程中的氣味變化特性，可用于對樣品的品質(zhì)參數(shù)及狀態(tài)等評判。在已有研究中，Rizzolo等證實了電子鼻可用于描述桃果實冷藏過程中的氣味特性變化，結(jié)果表明果實在貯藏階段內(nèi)揮發(fā)性成分種類及含量會出現(xiàn)差異性變化，隨后這種成分的變化造成電子鼻信號出現(xiàn)規(guī)律性波動。Guo Zhiming等利用電子鼻結(jié)合化學計量學實現(xiàn)了蘋果青霉病的無損檢測，結(jié)果表明基于傳感器信號的霉變果實面積預測值高達0.972，RMSEC為1.28，證實了電子鼻技術可以用于水果采后腐爛程度的定量評價。本實驗采用電子鼻技術結(jié)合HP-SPME-GC-MS對草莓霉變過程中氣味組分及狀態(tài)信號進行了具體分析，研究過程發(fā)現(xiàn)電子鼻的特征數(shù)據(jù)與特定真菌病害過程緊密聯(lián)系，草莓果實在受到病害后，揮發(fā)性醇類、酯類、醛類、酸類、萜烯類以及部分其他成分及含量變化明顯。其中，醇類總量呈現(xiàn)明顯上升趨勢，可由0.85 μg/g上升至3.95 μg/g；而對應的醛類物質(zhì)則是下降最為顯著，可從1.15 μg/g下降至0.06 μg/g?；貧w性分析表明上述物質(zhì)組分的變化，是引起電子鼻傳感器特征響應的重要因素之一，可以在電子鼻數(shù)據(jù)壓縮和特征降維后呈現(xiàn)出來。此外，根據(jù)草莓不同真菌病害的氣味差異，Pan Leiqing等對草莓采后早期病害進行了分類預測，結(jié)果表明草莓在接種灰葡萄孢霉、匍枝根霉以及擴展青霉后的傳感器信號穩(wěn)定值（10 ℃貯藏2 d）呈現(xiàn)差異，這種信號的差異可以通過PCA處理實現(xiàn)微生物病害類型區(qū)分。

4 結(jié) 論

采用電子鼻技術、頂空固相微萃取、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術以及國標的微生物檢驗手段，對不同病害階段的草莓果實進行了氣味評價，揭示了揮發(fā)性組分與電子鼻傳感器信號間的關聯(lián)響應特性。結(jié)論如下：

1）本實驗條件下，草莓采后灰霉病過程中，主要醇類物質(zhì)含量可從0.85 μg/g上升至3.95 μg/g；主要醛類物質(zhì)可從1.15 μg/g下降至0.06 μg/g。主要揮發(fā)性醇類、醛類以及少數(shù)幾種物質(zhì)與電子鼻特征信號呈現(xiàn)顯著關聯(lián)。

2）結(jié)合不同特征提取方案，分別建立了草莓果實真菌病害的定量PLSR模型。穩(wěn)定響應值對應的預測效果相對最佳，RPD能實現(xiàn)2.270。

3）開展了草莓果實早期病害的無損識別，在草莓接種病害發(fā)生不超過48 h，病斑面積低于5%，未出現(xiàn)菌絲或其他繁殖體的前提下，采用電子鼻技術實現(xiàn)了對早期病害果實92.9%的準確區(qū)分。結(jié)果可為控制草莓/水果采后品質(zhì)安全以及電子鼻技術在食品微生物檢測方面的應用提供參考。