1、毕业论文文献综述食品质量与安全电子鼻在食品中的研究现状摘要电子鼻作为一种嗅觉传感器技术，以其客观性、可靠性和重现性等优点在食品分析中得到广泛应用。该文介绍了电子鼻工作原理及基本组成基础，并建立了一种快速检测食源性致病菌的电子鼻方法,通过利用电子鼻技术检测细菌培养液的挥发性代谢产物，以期对改善我国食品分析现状提供有益参考。关键词电子鼻微生物代谢产物应用通常情况下，人们判定食品气味和香味主要靠嗅觉，但是这种方法主观性强，重复性差，存在较大的个体差异，没有统一的标准，同时人的嗅觉对气味具有适应性，容易出现疲劳而影响分析结果1。目前人们用常规的气体分析设备，如气相色谱一质谱GCMS来分析食品中气味的成
2、分和浓度，它的测定需要制备和处理样品，选择合适的萃取剂，以及合适的色谱分析条件，虽然这种方法能精确测定气味的组成和浓度，但是该操作比较烦琐，耗时久，分析费用高，而且无法建立它们与嗅觉效果之间的关系2。直到1982年英国WARWICK大学的PERSAUD和DODD模仿哺乳动物嗅觉系统的结构和机理提出了电子鼻的概念，此后，电子鼻作为一种分析、识别和检测复杂嗅味和挥发性成分的仪器就产生并发展起来3。近年来，由于电子鼻技术具有检测速度快、操作简单、灵敏度高、重现性好等优点，使其在诸多领域得到深入的研究和广泛的应用，尤其是在食品行业，它已发展成为很重要的装置4。1关于电子鼻结构与原理1994年，英国WA
3、RWIEK大学GARDNER和SOUTHAMPTON大学BARTLETT使用“电子鼻”这一术语并定义为“电子鼻是一种由具有部分选择性化学传感器阵列和适当模式识别系统组成、能识别简单或复杂气味仪器”。电子鼻又称气味扫描仪，在检测时充分发挥其客观性、可靠性和重现性等优点，主要用以识别、分析、检测一些会挥发成分。11结构电子鼻整个系统主要是由气敏传感器阵列、信号预处理单元和模式识别单元三大部分组成，分别包括气敏传感器阵列，信号处理和模式识别。12原理电子鼻工作原理是模拟人的嗅觉形成过程一种技术应用。人的嗅觉系统由嗅觉细胞、嗅觉神经网络（包括多个嗅觉神经元）和大脑组成。气敏传感器（具有单一选择性）作为
4、电子鼻感知气味基本元件相当于人嗅觉系统嗅觉细胞，将多个具有不同选择性气敏传感器组成阵列，利用其对多种气体交叉敏感性，可通过不同气味分子在其表面产生作用转化为可测物理信号组。而信号预处理单元和模式识别单元就相当于人的大脑，信号预处理单元对信号进行特征提取后，信号进入模式识别单元接受进一步处理从而得出混合气体组成成分和浓度。因智能气敏传感器阵列系统装有不同类型传感器，所以能模拟出类似鼻子复杂判断识别系统5。另外，在建立数据库基础上，传入气体组分经信号分析后与存储于数据库中该种气体图案进行比较鉴定后，就能快速进行系统化、科学化气味监测、鉴别、判断和分析。其最早应用是1982年英国学者PERSUAD和
5、DODD用3个SNO气体传感器模拟哺乳动物嗅觉系统对戊基醋酸脂、乙醇、乙醚、戊酸、柠檬油、异茉莉酮等有机气体进行类别分析67。2关于微生物代谢产物微生物挥发性代谢产物是微生物代谢产物的重要组成部分,是重要的信息素,也是人类了解微生物生命活动本质规律的重要窗口。不同微生物个体的挥发性代谢产物往往不同,它们一般具有种属特征,因此这些气味物质以及由它们组成的气味指纹图谱可以做为微生物鉴定与检测的潜在依据89。微生物检测方法较多。传统方法依靠微生物的培养及形态学生理生化实验,耗时长、效率低且敏感性差,不能及时检出样品中的病原菌现代免疫学和分子生物学等方法主要针对微生物的蛋白质和核酸进行检测,特异性好、
6、效率高,但是这些方法往往需要对微生物进行富集培养或者细胞破壁提取DNA等,预处理过程相当麻烦,而且达不到实时检测的目的。基于气指纹技术的电子鼻检测方法主要是针对微生物的挥发性代谢产物,对样品本身没有什么特殊要求,检测迅速、灵敏度高,而且最主要的优点是无需对样品本身进行任何处理,因而在微生物快速无损检测方面具有良好的应用前景。3关于电子鼻技术的应用基于气味指纹技术的电子鼻检测方法主要是针对微生物的挥发性代谢产物,对样品本身没有什么特殊要求,无需对样品本身进行任何处理,具有检测迅速、灵敏度高、使用寿命长、成本低廉，因而在微生物快速无损检测方面具有良好的应用前景911。其次由于不同种类的细菌菌体所含
7、的酶系统不同,从而分解能力不同造成其代谢产物不同。另外,由于细菌生长要经历迟缓期、对数期、稳定期、衰退期四个阶段，所以对同一细菌的不同生长阶段,挥发物的浓度也有差异。也就是说在同样的培养基中培养一定时间后,对营养基质的利用情况和所产生的产物就会不同12。电子鼻区别于其他检测系统的最大特点就是能够很好显示被测液体样品的综合信息。基于上述两方面的原因,设计将电子鼻引入食品重要致病菌的快速检测领域,研究电子鼻是否也能很好的显示致病性弧菌液体培养物的综合信息和鉴别不同种弧菌间的差异13。孙晓红等人在实验中研究了金属氧化物传感器电子鼻技术检测培养液中的单增李斯特菌，通过化学计量法和统计学方法如PCA，P
8、LS对传感器响应值进行分析。结果表明，通过对细菌培养液中挥发性代谢产物的检测，电子鼻技术能够很好的将不同培养时间的单增李斯特菌进行区分，并且显示改食源性致病菌在TSB培养液中生长8H后产生的气味物质发生了突变1416。31乳制品不同保质期识别郭奇慧等人用电子鼻不仅能够准确区分出不同存储时间的纯牛奶，而且采用电子鼻所建的“不同存储时间的纯牛奶气味”模型能够准确识别待测样品的储存时间。LABRECHE等人2004用电子鼻确定乳制品的货架期，结果表明，电子鼻不仅可以用于确定乳制品的货架期，还可以用来控制乳制品的新鲜度。将微生物数量的变化与电子鼻的测定结果进行比较，发现微生物数量的变化与指纹传感测量结
9、果之间存在一定关系，这说明乳制品的货架期与微生物数量之间相关。因此，电子鼻可以用于检测乳中微生物数量和预测产品的货架期1719。32肉品感官检测应用肉品营养丰富是微生物生长良好的培养基，因此易受微生物污染引起腐败变质。利用电子鼻可以快速、准确地评定肉品的新鲜度从而保证肉品的品质。柴春祥等人对猪肉进行新鲜度感官评价、测定其挥发性盐基氮含量及气敏传感器输出信号值，并分析了三者的关系，表明可用气敏传感器检测猪肉新鲜度2021。2003年，TAURINO等用电子鼻分析了意大利干制腊肠在不同贮期的挥发性成分构成，从而判断腊肠的新鲜程度22。33粮食储存研究粮食劣变和霉变过程中会伴随着一些挥发性物质的产生
10、，这些挥发性物质具有特殊性，可利用电子鼻测定其性质来判定粮食的劣变和霉变情况。电子鼻最早应用在粮食检测中是AJONSSON等采用电子鼻技术对燕麦、黑麦和大麦中的挥发性气体进行了一系列检测，与此同步对小麦中的中麦角固醇，霉菌和细菌的菌落总数也进行了测定。所用的电子鼻由3个不同的传感器阵列组成，采用人工神经网络ANN进行判别分析。结果表明人工神经网络能够准确地预测出正常的、霉变的以及轻微霉变和严重霉变的燕麦。人工神经网络还能够判断出黑麦和大麦的新鲜籽粒中混有霉变颗粒的百分含量。人工神经网络预测结果与小麦中麦角固醇、霉菌和细菌菌落总数三者之间存在高度相关性2324。4总结电子鼻是一种以具有低选择性、
11、非特异性和交互敏感性的化学传感器阵列,结合合适的模式识别方式或多元统计方法构成的,检测溶液整体质量品质特征的现代化分析检测仪器。电子鼻能够很好的显示液态样品的综合信息而成为液体食品诸如酒类、饮料等的品种区别、真假鉴别和示踪货架期品质变化的一种新型检测技术2526,因其具有无损样品、息量丰富、易智能化、使用寿命长、成本低廉、快速简便等优点而成为当前国内外有关领域关注的焦点和研究的热点,已经在液体食品的品质检测中有比较多的研究和应用。参考文献1唐月明，王俊电子鼻技术在食品检测中的应用J农机化研究，2006,10（10）1691712邱丹丹，刘嘉电子鼻及其在食品分析中应用研究进展粮食与油脂，2010
12、,636383喻勇新,孙晓红应用电子鼻检测食源性致病菌的研究化学通报，2010,21541594唐向阳，张勇,丁锐电子鼻技术的发展与展望J机电一体化，2006,（4）11155周亦斌，王俊电子鼻在食品感官检测中的应用进展J食品与发酵工业，2004，30（4）1291326邹小波，赵杰文电子鼻数据的预处理技术与应用J农业机械学报，2006，37（6）83867裴晓燕,刘秀梅食源性致病菌定量检测方法研究进展J国外医学卫生学分册,2004,3152572648焦振泉,郭云昌,裴晓燕,刘秀梅食源性致病菌检测方法研究进展传统检测方法J中国食品卫生杂志,2007,19158619焦振泉,郭云昌,裴晓燕,刘
13、秀梅食源性致病菌检测方法研究进展传统检测方法J中国食品卫生杂志,2007,19215315710刘亭利,胡国清电子鼻的应用综述J传感器世界,2007,861011王俊,胡桂仙,于勇,周亦斌电子鼻与电子舌在食品检测中的应用研究进展J农业工程学报,2004,20229229512梁华正,张燮,饶军,等微生物挥发性代谢产物的产生途径及其质谱检测技术J中国生物工程杂志,2008,28112413313张卓旻,李攻科生物体产生的挥发性有机物的分析J化学通报,2006,69214SCHNRERJ,OLSSONJ,BORJESSONTFUNGALVOLATILESASINDICATORSOFFOODANDF
14、EEDSSPOILAGEJFUNGALGENETICSANDBIOLOGY,1999,2720921715胥勋涛,田逢春,闫嘉,等结合气体浓缩的电子鼻伤口病原菌快速检测J传感技术学报,2009,22330330616NATALECDIETALANELECTRONICNOSEFORFOODANALYSISJSENSORSANDACTUATORSB,1997，4452152617魏广芬,唐祯安,余隽基于主成分分析和BP神经网络的气体识别方法研究J传感技术学报,2001,12429229718李玉珍,王宜怀主成分分析及算法J苏州大学学报自然科学版,2005,211323619汤效琴,戴汝源数据挖掘中
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