传统的肉品新鲜度检测方法，存在耗时长、操作繁琐以及准确性差的问题，而目前现有的荧光传感器无法准确、定量地评估肉类新鲜度。因此，迫切需要开发一种快速、实时、准确的检测方法来评价肉类新鲜度。陕西师范大学刘永峰教授团队与陕西师范大学房喻院士团队合作，设计并合成了一种新的构象可调的苝酰亚胺衍生物，苝酰亚胺产生的荧光被胺的光致电子转移猝灭，胺含量越高，荧光猝灭效果越强。本研究将此新型荧光薄膜传感器应用于畜禽肉新鲜度评价。
图1 (a) 荧光薄膜传感器；(b) 荧光薄膜传感器示意图
利用荧光膜传感器对-1、4、10和25℃下的羊肉和鸭肉进行新鲜度监测，并采用传统方法测定样品中挥发性碱性氮(TVB-N)和生物胺(BAs)的含量。对传感器响应强度(RI)与新鲜度指标进行相关分析和偏最小二乘(PLS)回归分析。结果表明，在皮下取样深度0 ~ 1 cm处，山羊和鸭肉的RI、TVB-N和BAs含量呈高度相关，TVB-N的PLS模型的回归系数(R2)均大于0.8。值得注意的是，PLS模型中鸭肉在25℃时的R2为1。
图2荧光薄膜传感器在25°C时对皮下0~1 cm羊肉的实时响应轨迹图
图2是荧光薄膜传感器在对羊肉新鲜度检测时实时检测轨迹图，在检测过程中在显示屏上就能观测到这样的轨迹图，能表明此荧光薄膜传感器的检测是实时快速的。
图3 羊肉TVB-N的实测值与PLS统计模型预测值比较。
(A) 4种贮存条件下羊肉皮下0~1 cm；(B) 4种贮存条件；下羊肉皮下1~ 2cm；(C) 4种贮存条件下羊肉皮下2~ 3cm。
图3是由生物胺和响应值得到的预测TVB-N值和实际TVB-N值之间的比较，在三种采样深度下都具有良好的拟合性，这表明荧光薄膜传感器能准确预测羊肉TVB-N，用于其新鲜度的评价。
图4 四种贮藏条件下鸭肉的相关系数矩阵图
(A)1°C；(B) 4°C；(C) 10°C；(D) 25°C
图5 鸭肉TVB-N的实测值与PLS统计模型预测值比较
(A)1°C；(B) 4°C；(C) 10°C；(D) 25°C
图4是鸭肉的3种与腐败相关的生物胺与荧光薄膜传感器响应值、TVB-N之间的相关系数图，从图中看出这5个指标间具有较好得相关性，但在25℃时其相关系数最大。在图5鸭肉TVB-N的实测值与PLS统计模型预测值之间的比较中，其在25 ℃时R2为1，说明荧光薄膜传感器能准确预测25 ℃鸭肉新鲜度。
综上，说明荧光膜传感器可以准确预测真实的TVB-N，并且首次成功地将荧光薄膜传感器用于预测TVB-N值，从而实时、快速、原位地反映畜禽肉类的新鲜度，在实际肉类生产中显示出很大的应用潜力。
文章《Real-time and Rapid Prediction of TVB-N of Livestock and Poultry Meat at Three Depths for Freshness Evaluation using a Portable Fluorescent Film Sensor》发表于Food Chemistry。
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.134041
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