利用近红外（NIR）技术监测患有亚临床乳腺炎的绵羊乳液凝固及凝乳收缩过程：一项初步的在线研究

《International Dairy Journal》：NIR cheese-vat monitoring of milk coagulation and curd syneresis in sheep with subclinical mastitis. A preliminary inline study

羊奶隐性乳房炎（SCM）通过光散射传感器检测发现显著降低初始光散射值（V?），延长凝结时间，并导致凝乳收缩加剧和奶酪产量下降，证实了SCM对奶酪制作工艺的影响。光学传感结合多元回归模型能有效预测凝乳切割时间和奶酪成分特性，为实时监控乳品加工提供技术支撑。

　　该研究聚焦于亚临床乳房炎（Subclinical Mastitis, SCM）对山羊奶凝乳特性及奶酪制作性能的影响。通过使用在线光后向散射测量技术和预测建模方法，在中试规模下评估了SCM对奶凝固动力学、凝乳收缩、奶酪得率以及乳清组成的影响。研究发现，尽管SCM并未改变山羊奶的整体脂肪、蛋白质或酪蛋白含量，但它显著影响了奶的光学特性，如初始光后向散射值（V?），并延长了凝乳时间，影响了凝乳的硬度和结构。这些变化可能与酪蛋白微粒的脱矿和蛋白酶的降解有关，导致奶酪得率下降以及乳清中成分的变化。

研究团队采用了一系列先进的光学传感器技术，包括大视场（Large Field of View, LFV）传感器，该传感器能够同时监测凝乳过程和凝乳收缩，从而更全面地评估奶在不同工艺条件下的行为。这些传感器技术在工业规模奶酪生产中的应用，有助于在面对奶源质量波动时，保持产品的一致性和质量。此外，研究还探讨了不同奶种对光学特性和奶酪制作性能的影响，结果显示曼彻格亚（Manchega, MN）奶的初始光后向散射值（V?）显著高于拉坎（Lacaune, LC）奶，这与牛奶中脂肪和蛋白质含量的差异相关。

研究的背景表明，乳房炎是影响山羊奶生产的重要疾病之一，不仅影响产奶量，还对奶的组成和加工性能产生不利影响。SCM相较于临床乳房炎更为常见，且由于缺乏明显的临床症状，常被忽视。然而，SCM会导致奶中细胞计数增加以及内源性蛋白酶活性增强，尤其是纤溶酶（plasmin），从而引发酪蛋白微粒的广泛降解，影响凝乳的形成和结构。这种生理变化最终导致脂肪和蛋白质的流失，降低奶酪得率，并影响最终产品的感官和营养特性。

为应对这一挑战，研究团队引入了基于光后向散射的传感器技术，该技术能够在不破坏样品的情况下，实时监测奶凝固过程。例如，CoAguLite（CL）传感器已被广泛应用于多种奶类的凝固监测，包括山羊奶。研究表明，CL传感器在检测凝乳时间（Rennet Coagulation Time, RCT）和切割时间（Cutting Time, CT）方面具有较高的准确性和可重复性。此外，LFV传感器的开发进一步扩展了光学监测技术的应用范围，使其能够同时追踪凝乳和收缩过程，从而为工业规模的奶酪生产提供更全面的监测手段。

在实际应用中，光学传感器技术已被部分商业奶酪工厂采用，如CoAguLite、Coagusens和Optiset等系统。然而，这些系统的应用仍存在一定的局限性，特别是在处理受SCM影响的奶源时。因此，研究团队致力于验证和优化在中试规模下基于光学数据的凝固预测模型，并探索LFV传感器在监测SCM奶凝固和收缩过程中的首次应用。这些努力旨在推动光学传感技术在山羊奶酪生产中的进一步发展，特别是在面对奶源质量波动时，提高工艺控制的精确度和效率。

在实验设计方面，研究团队选取了32头处于泌乳中期至晚期的山羊，其中包括曼彻格亚和拉坎两个品种。通过比较不同品种山羊奶的光学特性和奶酪制作性能，研究团队发现品种差异对V?值有显著影响。同时，研究还分析了SCM对奶凝固和收缩过程的影响，特别是LFV传感器在监测这些变化方面的表现。实验结果表明，SCM奶的光后向散射曲线与未感染奶存在明显差异，尤其是在初始阶段，光后向散射值显著降低。这种变化可能反映了酪蛋白微粒结构的破坏，以及蛋白酶对蛋白质的降解作用。

在数据分析方面，研究团队发现SCC（Somatic Cell Count）与光学凝固指标之间存在高度相关性（R2 = 0.97–0.99, P < 0.01），表明光学测量技术能够有效捕捉SCM的生理变化。此外，基于光学和组成参数的新型算法在预测奶酪组成、得率和乳清特性方面表现出极高的准确性（R2高达0.998）。这些结果进一步验证了光学传感技术在奶酪制作过程中的应用潜力，特别是在实时监测和预测方面。

研究的结论强调，SCM对山羊奶的光学特性和奶酪制作性能具有显著影响，尽管其并不改变奶的整体脂肪、蛋白质或酪蛋白含量。研究团队认为，初始光后向散射值（V?）的降低以及凝乳时间的延长可能与酪蛋白微粒的脱矿和蛋白酶的降解有关。这些变化不仅影响凝乳的形成和结构，还导致脂肪和蛋白质的流失，从而降低奶酪得率，并影响最终产品的质量。因此，光学传感技术结合多变量回归分析，为实时监测和预测奶酪制作参数提供了强有力的支持，特别是在处理受SCM影响的奶源时。

该研究的成果对于提高山羊奶酪生产过程的控制精度和产品质量具有重要意义。特别是在当前全球对山羊奶及其制品需求不断增长的背景下，如何在保持产品一致性的同时，应对奶源质量的波动，成为行业面临的重要挑战。光学传感技术的应用，为解决这一问题提供了新的思路和工具。通过实时监测和预测奶的凝固特性，生产者可以在不同条件下优化工艺参数，从而最大限度地减少SCM对奶酪得率和质量的影响。

此外，研究团队还强调了光学传感技术在现代奶酪生产中的重要性。随着对奶源质量要求的不断提高，传统的质量控制方法已难以满足生产需求。而光学传感器技术不仅能够提供实时数据，还能通过多变量建模，预测奶酪的最终性能。这种能力对于提高生产效率、降低成本以及确保产品的一致性至关重要。尤其是在使用基因工程微生物凝乳酶替代传统动物凝乳酶的情况下，光学传感技术的应用能够帮助生产者更好地适应不同凝乳酶系统的特性，从而优化工艺条件。

研究还指出了当前技术应用中存在的不足。尽管光学传感技术在实验室环境中已被证明具有较高的预测准确性，但在工业规模应用中仍面临一定的挑战。这包括工艺复杂性、环境变化以及奶源质量波动等因素。因此，研究团队致力于在中试规模下验证和优化这些模型，以确保其在实际生产中的适用性。同时，研究还首次将LFV传感器应用于SCM奶的监测，为未来的研究和应用提供了新的方向。

总的来说，该研究为光学传感技术在山羊奶酪生产中的应用提供了坚实的理论基础和实验支持。通过深入分析SCM对奶凝固和收缩过程的影响，研究团队不仅揭示了SCM的生理机制，还提出了有效的监测和预测方法。这些方法有望在未来的奶酪生产中发挥重要作用，特别是在面对复杂工艺条件和质量波动时，为实现更高效的生产管理提供技术保障。