【摘 要】
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马铃薯种植面积广,营养价值高,保健功能好,其油炸产品更是深受消费者追捧。然而随着国民经济和人民生活水平的提高,人们更多的追求食品的风味、营养、色泽等。油炸薯片的品质如风味、口感、质地和食用安全性等与油炸处理的用油种类有关。同时,在油炸薯片的生产过程中,油脂在高温下被连续反复使用,生成含羰基、羧基、酮基、醛基等的化合物,这些化合物会对油脂本身的品质产生不良影响,并促使油炸薯片产生不良风味和降低营养价
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马铃薯种植面积广,营养价值高,保健功能好,其油炸产品更是深受消费者追捧。然而随着国民经济和人民生活水平的提高,人们更多的追求食品的风味、营养、色泽等。油炸薯片的品质如风味、口感、质地和食用安全性等与油炸处理的用油种类有关。同时,在油炸薯片的生产过程中,油脂在高温下被连续反复使用,生成含羰基、羧基、酮基、醛基等的化合物,这些化合物会对油脂本身的品质产生不良影响,并促使油炸薯片产生不良风味和降低营养价值。因此,本研究选取8种油脂为加热介质,利用电子鼻(Electronic nose,E-nose)和气质联用(Gas Chromatography-Mass Spectrometry,GC-MS)对8种油脂(新、陈)油炸薯片进行判别,分析不同贮藏时间的8种油脂油炸薯片挥发性成分的差异,从而获取不同油炸样品风味和气味的整体信息。通过对比分析不同油脂油炸薯片的挥发性物质,可以为不同油脂油炸薯片特征风味的研究提供数据支持,进而为后续建立油炸薯片指纹图谱和风味特征图谱数据库提供参考。主要研究结果如下:(1)通过E-nose和GC-MS对8种新油油炸薯片进行判别,结果表明,采用线性判别分析(Linear Discrimination Analysis,LDA)可以较好区分8种样品,其LD1和LD2的总贡献率达到95.2%,但主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对8种样品存在一定的误判。利用Fisher判别分析和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型对8种样品训练集的总体判别准确率分别为98.8%和83.6%,对检验集的总体判别准确率分别为95.0%和85.4%,Fisher判别效果明显优于RBF神经网络模型。通过GC-MS分析,8种样品中共检出228种挥发性物质,包括73种烷烃类、23种烯烃类、17种苯类、12种醛类、7种酮类、45种酯类、15种醇类、4种酸类、6种吡嗪类、5种胺类、3种呋喃类及18种其他类物质。主要贡献风味的物质为醛、酮、吡嗪和呋喃类,另外,8种样品均存在其特有的挥发性物质,这些物质是判别油脂种类的重要依据。(2)通过电子鼻和GC-MS对8种陈油油炸薯片进行判别,结果表明,LDA分析可以对部分样品进行区分,LD1和LD2的总贡献率达到82.9%。利用Fisher和RBF神经网络模型对8种样品训练集的总体判别准确率达到了93.1%和80.9%,对检验集的总体判别准确率达到了95.0%和72.9%,Fisher判别效果优于RBF神经网络模型。通过GC-MS分析,8种样品中共检出64种挥发性物质,包括3种烷烃类、7种烯烃类、11种苯类、7种醛类、6种酮类、11种酯类、4种醇类、1种酸类、9种胺类及5种其他类物质。主要贡献风味的物质为醛、酮、苯类和胺类,另外,8种样品中均存在其特有的挥发性物质,这些物质是识别和区分油脂种类的重要依据。(3)通过电子鼻对贮藏期内的8种新油油炸薯片进行判别,结果表明,在整个贮藏期内,E-nose的10个传感器对8种油炸样品的响应随着贮藏时间的延长而随之降低,其中,R2、R9和R7传感器始终对8种油炸薯片响应值较高。采用PCA分析可以对贮藏60 d时的8种样品实现有效区分,而采用LDA分析、Fisher判别分析和RBF神经网络模型能够对各贮藏期内8种油炸薯片进行有效区分。此外,在贮藏期内,随着贮藏时间的延长,8种油炸薯片的色差值(ΔE)变化、酸价及丙二醛(Malondialdehyde,MDA)含量呈上升趋势,脆度、含水量和含油量呈先上升趋势再下降趋势,而抗氧化能力(DPPH·和ABTS·)呈下降趋势。在相同贮藏期内,油的种类对油炸薯片的感官品质、质构特征、理化指标和抗氧化能力等都有显著的影响。综上所述,从食用品质和安全性来看,稻米油更适合作为油炸薯片的加热介质。
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