《食品科学》：扬州大学刘瑞副教授等：基于OPLS-DA和熵权-Topsis法研究一氧化氮提升冷却猪肉品质

猪肉在贮藏、运输和销售过程中由于氧气以及微生物的影响，易出现肉色变暗、发黏变味等品质劣变现象。随着当前大众消费结构的转变，高品质和食用安全性的冷却猪肉越来越受到关注。

NO是生物体内一种重要的气体信号分子，能够在宰后猪肉生化代谢和肉品质形成过程中发挥重要的调控作用。猪肉评价品质包括食用品质（颜色、嫩度和保水性等）和安全品质（菌落总数和挥发性盐基氮等），仅用单一指标作为品质优劣的标准较为片面。熵权法可以有效确定理化品质评价指标的权重，Topsis是一种多准则决策分析方法，旨在对备选方案进行评估和排序。将熵权法确定的权重应用到Topsis法中，能够减少主观因素的影响，进而使得到的模型更加合理。

扬州大学食品科学与工程学院的叶永茂、葛庆丰、刘瑞*等人拟应用NO气体短时处理冷却猪肉，并应用正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）和Pearson相关性分析考量NO气调处理时间、浓度和风速等单因素效应，结合熵权法和Topsis法进行猪肉综合品质模型的构建，最终通过响应面法优化NO气体短时处理冷却猪肉工艺参数，以期为利用NO提升猪肉品质提供一条可行性途径。

1 单因素试验结果

1.1 颜色分析

猪肉的色泽是影响消费者购买欲的重要因素。冷却猪肉的肉色能直观反映新鲜程度，其中a*值在一定范围内与肉样的鲜红色呈正相关，数值越大表示肉色越鲜红。如表3所示，冷却肉的a*值随容器内风速、NO浓度和时间水平的增加而显著提高（P＜0.05）；风速、NO浓度和时间对b*值影响较小；L*值随处理时风速的增大而减小。本研究与Liu Rui等报道的用NO处理能够增加猪肉在贮藏期间a*值的结果一致。这是由于NO可与肌红蛋白结合形成亚硝基肌红蛋白使肉表面呈现出鲜红色。另一方面，随风速增大，肉样表面的水分流失较多，进而减弱了肉样在颜色测量时反射光的能力，最终导致L*值的降低。

1.2 贮藏损失分析

贮藏损失与肉中水分含量以及水分与肌肉组织分离的难易程度有关，能够反映猪肉的保水性。从图1可以发现，随着风速、NO浓度和时间水平的增加，贮藏损失显著提高（P＜0.05）。Zhang Wangang等研究发现高浓度NO易引起蛋白质氧化，使蛋白质中的疏水基团暴露，导致保水能力下降。杜曼婷等研究发现亚硝基化会破坏肌原纤维蛋白结构，这可能会进一步降低保水性。NO处理会导致肌原纤维蛋白发生交联和聚集，进而迫使猪肉内部的水分渗出。Liu Rui等研究发现40 µL/L NO处理能够提升宰后短期猪肉的保水性，但80 µL/L NO处理对猪肉的保水性不利，说明猪肉品质对NO有浓度依赖性。

1.3剪切力和质构特性分析

肉的嫩度是重要的品质之一，也是吸引消费者购买的主要因素。从图2可知，猪肉的剪切力随着风速、NO浓度和时间水平的增加而增大（P＜0.05），表明NO处理能够提升肉的剪切力，降低嫩度。如表4所示，NO处理对肉样的硬度和咀嚼性影响较大。随着风速、浓度增大和时间的延长，肉样的硬度和咀嚼性也整体呈现上升趋势。肉品在贮藏过程中，肌肉组织在内源性蛋白酶和微生物作用下会发生一定程度的降解，肌肉纤维会发生断裂，使得整体结构变得松软，表现出黏性，进而改变了质构特性。NO处理会导致肌肉蛋白质聚集，抑制蛋白质降解，从而使得肌肉嫩度下降。质构特性反映肉的组织状态、结构和口感等。其中硬度也是表征肉品嫩度的重要指标之一，硬度与嫩度呈负相关，本研究硬度结果与剪切力结果相印证。张朝阳研究发现NO可以提高蛋白质亚硝基化程度，从而使钙蛋白酶的自溶受到抑制，进而降低鲜肉的嫩度。Hou Qin等研究发现蛋白质的亚硝基化会降低μ-钙蛋白酶的自溶、肌原纤维蛋白和肌间线蛋白的降解，进而提高剪切力，与本研究结果一致。

1.4 感官评价分析

微生物代谢活动、内源酶的活性以及物理化学的变化是冷却肉在贮藏过程中引起感官变化的主要原因。如图3所示，NO处理可以有效提升冷却肉的色泽评分，对气味、组织液状态和质地评分也有一定程度的提升，但是对渗出汁液量评分不利。各单因素组中，NO处理组的感官评分总分均高于对照组（P＜0.05），这可能与NO能够有效抑制微生物的生长有关。

1.5 挥发性盐基氮含量分析

挥发性盐基氮是指肉类中蛋白质被微生物和酶分解后产生的含氮物质。肉品中挥发性盐基氮的含量会随着腐败的进程而逐渐增加，与腐败程度呈正相关，因此可用来鉴定肉品的新鲜度。如图4所示，NO处理可以有效降低肉样的挥发性盐基氮含量（P＜0.05）。NO能够增加细胞膜通透性，破坏细胞膜完整性和改变细胞膜的结构，进而抑制微生物的生长和繁殖。NO是亚硝酸盐发挥作用的重要功能因子，能够抑制病原微生物的生长，减少肉中蛋白质的分解，进而达到肉制品保鲜的目的。

1.6 综合得分模型构建

1.6.1 综合评价指标的确定

评价内容分为理化品质评价和感官评价，并参照李盛楠的方法分别赋予0.5的权重占比，其中理化品质评价指标需根据单因素试验结果确定。应用OPLS-DA对3 组单因素中的11 个理化指标进行判别分析。如图5所示，横坐标表示主成分与分析指标间的协相关系数p，纵坐标表示主成分与分析指标间的相关系数p（corr），其中p（corr）值越大，代表该指标与模型主成分相关性越强。图6为两两对比下OPLS-DA模型中变量投影重要性（VIP），通常认为VIP值大于1.0对各组样本分类具有较强的影响强度与解释能力，可作为特征指标筛选标准。

通过对3 组单因素处理组分别建立18 次OPLS-DA两两对比的S-plot（图5），以及两两对比下模型VIP值（图6），以VIP＞1且p（corr）＞0.5为标准筛选关键理化特性指标用于冷却猪肉品质理化评价模型建立，筛选结果如表5所示。其中硬度出现18 次，a*值和贮藏损失出现17 次，剪切力出现15 次，胶黏性和咀嚼性出现14 次，挥发性盐基氮含量出现10 次，L*值出现5 次，内聚性出现3 次，弹性出现2 次。由于后续需要应用熵权法进行权重的分配，因此各指标之间应具备独立性。PCA和Pearson检验是判断数据是否具备相关性的常用手段。对以上11 个指标进行PCA和Pearson检验，结果如图7所示。可以得出剪切力、胶黏性、咀嚼性与硬度之间存在强相关性，并且硬度、a*值、贮藏损失和挥发性盐基氮含量分别处在PCA图4 个不同的象限中，因此，最终选择硬度、a*值、贮藏损失和挥发性盐基氮含量作为理化品质评价指标，并与感官评价总分组成最终的评价模型。

1.6.2 指标权重分配

硬度、

a

a

1.6.3 应用Topsis法计算综合得分

Topsis是一种多准则决策分析方法，旨在对备选方案进行评估和排序。将极大化处理后的矩阵按照式（7）进行标准化得到Zij，然后将Zij与各指标权重相乘得到加权决策矩阵，该矩阵中各个指标的最大值作为最优方案，最小值作为最劣方案。根据式（8）、（9）分别计算各处理组样品与正理想解的距离和负理想解的距离。最后根据式（10）计算各处理组的综合得分。

如表7所示，在风速单因素试验中，在风速低于1.0 m/s时，冷却肉的综合得分随着风速的增加而增大，在风速达到1.0 m/s时，综合得分达到最大，之后开始下降。在NO浓度单因素试验中，当NO浓度为100 µL/L时，冷却肉的综合得分达到最高，当浓度低于100 µL/L，综合得分随着NO浓度的升高而升高，当浓度高于100 µL/L后，综合得分开始呈下降趋势。在处理时间单因素试验中，低于30 min时，冷却肉综合得分随着处理时间的延长呈现上升趋势，在30 min时达到最大，之后呈下降趋势。考虑各组的冷却肉综合得分情况，确定风速范围为0.8～1.2 m/s，NO浓度范围为50～150 µL/L，处理时间范围为10～50 min。

Zhao Songsong等应用熵权法对宰后早期猪肉的品质变化进行预测和综合评价，发现熵权法是一种预测宰后早期猪肉货架期的有效方法。Zhang Lei等应用熵权-Topsis法研究超声频率和超声角度对豆腐凝胶品质的影响，最终发现40 kHz＋20 kHz超声角度30°组处理得到的豆腐品质最佳。本研究应用OPLS-DA、PCA和Pearson检验筛选理化品质评价指标，应用熵权法和Topsis法计算最终综合得分，最终得到的冷却猪肉综合品质计算模型为Y＝0.145×a*＋0.113×贮藏损失＋0.112×硬度＋0.130×挥发性盐基氮含量＋0.500×感官评分，为冷却猪肉的综合品质优化研究提供了一种可行的方案。

2 响应面试验设计与结果分析

2.1 响应面回归方程的建立与分析

在单因素试验基础上，以综合得分为响应值，选取风速（A）、NO浓度（B）、时间（C）进行3因素3水平Box-Behnken试验设计，如表8所示。

运用Design Expert 10软件进行回归分析，得到冷却肉综合得分（Y）的二元回归方程：Y＝0.76＋0.074A＋0.097B＋0.16C＋0.10AB＋0.038AC＋0.085BC—0.18A2—0.24B2—0.19C2。由表9可知，模型F值为15.43，P值为0.000 8（＜0.001），模型极显著，失拟项F值为2.78，P值为0.174 3（＞0.05），不显著。模型极显著，失拟项不显著，说明回归方程与实际情况拟合较好。模型的R2为0.952 0（接近于1），表明所得模型的预测值与实际值之间有高度相关性，试验自变量与响应值之间存在关联，可用于冷却肉工艺的预测与优化。

2.2 响应面分析

根据回归方程绘制响应面图，从图8和表9可以看出，一次项时间对冷却肉综合得分的影响极显著（P＜0.001），风速和NO浓度对冷却猪肉综合得分均有显著影响（P＜0.05）。

2.3 验证实验分析

通过Design Expert 10软件对模型回归方程Y进行计算，得到该模型最佳条件为风速1.076 m/s、NO浓度117.488 µL/L、时间41.349 min，预测综合得分为0.837。根据实际应用调整为风速1.10 m/s、NO浓度117 μL/L、时间41 min。采用该条件对冷却猪肉进行短时气调处理，经过3 次平行实验，实际综合得分为0.839，与预测值接近，证实模型优化所得工艺参数准确可行。

3 贮藏验证实验分析

3.1 菌落总数分析

菌落总数是判断食品是否变质的重要依据，根据梅新成等的研究，冷却肉菌落总数的安全限值为6（lg（CFU/g））。应用最佳短时气调条件处理对冷却猪肉贮藏期内的菌落总数影响如图9所示。NO处理组在贮藏相同时间后菌落总数显著低于未处理组（P＜0.05），并且未处理组在贮藏7 d后菌落总数达到了5.99（lg（CFU/g）），已经临近安全限值，然而，NO处理组在贮藏7 d后菌落总数为5.40（lg（CFU/g）），明显低于安全限值。该结果表明，NO处理能够有效抑制微生物的生长，进而达到延长冷却猪肉货架期的作用。

3.2 挥发性盐基氮含量分析

根据GB 2707—2016《鲜（冻）畜、禽产品》规定，肉中的挥发性盐基氮含量不应超过15 mg/100 g，当挥发性盐基氮含量超过20 mg/100 g时表明已经腐败变质。由图10可知，随着贮藏时间的延长，NO短时气调处理组和对照组的挥发性盐基氮含量均增加，其中对照组在贮藏7 d时已经达到15.17 mg/100 g，超过了GB 2707—2016的规定值，然而NO处理组在贮藏7 d后的挥发性盐基氮含量为10.97 mg/100 g，显著低于GB 2707—2016规定值，这是由于NO具有抑制酶活性和杀菌作用，进而减缓了挥发性盐基氮含量的上升。

3.3 亚硝基肌红蛋白含量分析

亚硝基肌红蛋白是NO与肌红蛋白反应的产物，可以使肉呈现出鲜红色。根据图11可知，各组在420 nm波长左右均出现吸收峰，与亚硝基肌红蛋白特征峰一致，表明存在亚硝基肌红蛋白。其中贮藏7 d后的NO短时气调处理组亚硝基肌红蛋白含量最高，0 d组的肉样亚硝基肌红蛋白含量最低。并且贮藏相同时间的冷却猪肉NO处理组均比对照组的亚硝基肌红蛋白含量高，表明NO气调处理能够促进亚硝基肌红蛋白的产生，进而提升冷却猪肉的色泽。

4 结论

本研究应用OPLS-DA、PCA和Pearson相关性分析并结合熵权-Topsis法构建的冷却猪肉综合评价模型为Y＝0.145×a*＋0.113×贮藏损失＋0.112×硬度＋0.130×挥发性盐基氮含量＋0.500×感官评分。将响应面法与综合评价模型结合优化了NO短时气调处理冷却肉工艺，确定了NO短时气调处理冷却肉最佳工艺条件为风速1.10 m/s、NO浓度117 μL/L、时间41 min。在此条件下处理所获得的冷却猪肉肉色更加鲜红，贮藏后菌落总数和挥发性盐基氮含量更低，亚硝基肌红蛋白含量更高。综合以上结果，本研究可为提升冷却猪肉提供一种可行性方案，并为冷却猪肉品质提供一种综合评价模型。

本文《基于OPLS-DA和熵权-Topsis法研究一氧化氮提升冷却猪肉品质》来源于《食品科学》2025年46卷第16期322-336页，作者：叶永茂, 葛庆丰, 吴满刚, 于海, 刘瑞。DOI:10.7506/spkx1002-6630-20241204-024。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

实习编辑：安宏琳；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网