水牛背最长肌宰后pH值衰减的指数模型构建及其在肉类品质预测中的应用

本研究通过建立线性、对数和指数方程模型，首次系统评估了水牛(Bubalus bubalus)背最长肌(LTEL)宰后pH值衰减规律。实验采用15头Murrah品种雄性水牛在4±1°C条件下2-50小时的pH数据，并校正至37±2°C、25±2°C和18±2°C三种温度场景。结果表明指数模型拟合度最高(96.73%-97.75%)，可有效预测3-27°C范围内pH变化，为印度湿市场环境下的肉类品质控制提供重要工具。

　　

Highlight

水牛背最长肌宰后pH-温度研究（4±1°C）及模型应用

在4±1°C冷藏条件下，水牛LTEL肌肉的僵直前pH和温度数据（表1）显示：各采样时间点的pH-温度存在显著差异（P<0.05），直至达到极限pH并完成尸僵。通过线性、指数和对数模型拟合分析发现，当肌肉核心温度每下降10°C时，pH测量值会出现约0.1单位的特征性漂移——这与经典文献中肌肽（carnosine）缓冲系统的温度敏感性完全吻合。

Pre-rigor肌肉pH-温度与模型应用

针对水牛LTEL肌肉冷藏至极限pH的全过程数据，我们首次证实：在4°C条件下14小时后，水牛肌肉pH能稳定维持在6.0以下。这一发现突破了Bruce等(2001)关于牛LTEL肌肉pH变化的认知边界。通过引入温度补偿系数，我们成功将指数衰减模型（关键参数k值）的预测范围扩展到3-27°C，解决了传统模型在高温段（37±2°C）出现显著异方差性的行业难题。

Conclusion

研究证实，基于k值的指数衰减模型能可靠预测非电刺激水牛LTEL肌肉在3-27°C温区的pH衰减曲线。该模型创新性地将实验室数据与印度湿市场实际工况（包括夏季>35°C到冬季<5°C的极端气候）建立关联，为发展适应热带国家的肉类品质智能监测系统提供了关键算法支撑。