基于气相色谱-离子迁移谱联用技术的猪肉糜腐败快速监测方法研究

本文推荐：研究采用顶空气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）技术，结合主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLSR）模型，成功从猪肉糜挥发性有机物（VOCs）中筛选出14个腐败标志物特征峰，预测微生物总数（R2=0.80），为食品快速安全筛查提供新策略。

　　

亮点

我们探索了一种猪肉糜腐败快速检测方案。通过顶空气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）分析了77份不同储存温度（2°C/10°C/14°C）下气调包装（70% O₂+30% CO₂）猪肉糜的挥发性成分，结合PCA载荷值进行特征提取，并利用Otsu算法边缘检测和Python库skimage的regionprops功能定位峰坐标，最终自动提取出161个挥发性特征峰。

核心发现

这些特征峰体积与微生物总数（腐败替代指标）通过偏最小二乘（PLSR）建模关联，经迭代筛选后保留16个关键峰（含单体、二聚体及重叠峰）。其中12个峰被鉴定为腐败肉典型挥发性有机物（VOCs）：3-羟基丁酮、1-丙醇、2-甲基丙醇、2-丁酮、3-甲基丁醛和丙酮，另有4个未鉴定峰。由于丙酮相关峰存在共洗脱重叠，最终合并为14个特征峰。模型训练集与测试集的R²分别达0.80/0.77，log CFU/g误差为0.73/0.83，证实GC-IMS在食品腐败快速监测中的潜力。

创新视角

本研究首次建立GC-IMS挥发性特征与微生物腐败的定量关联模型，开发了从原始数据到特征选择的标准化流程。温度依赖性VOCs变化揭示了猪肉糜新鲜度的动态气味指纹，为未来开发实时食品安全筛查设备奠定基础。

技术突破

相比传统GC-MS，GC-IMS常压操作简化了系统设计，但需注意其非线性响应特性——单体/二聚体峰与浓度非正比关系。研究通过PLSR模型克服该限制，证明其在ppb_v级检测的灵敏度，尽管混合体系中化合物定量仍是挑战。

行业展望

挥发性有机物作为细菌腐败代谢的直接指标，结合自动化特征提取与PLSR筛选策略，为食品质量标志物研究开辟了新途径。该成果展示了GC-IMS作为定量工具的可行性，未来可通过扩大样本量优化模型鲁棒性。