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看得见的草莓气味

2021-08-31 09:28:47 来源:江苏新闻 作者: 责任编辑:欧阳

  炎炎夏日,也敌不过一批大学生的热情,当大部分学生正窝在家里避暑时,“草莓果实真菌病害检测”暑期实践团队的工作井然有序的展开。7月23日起,从策划案的提出、实验设计、填写,到数据分析、研究,全部的重担都落在了他们身上。他们正在开展关于研究“基于特征气味指纹图谱的草莓果实真菌病害无损检测”的实验,旨在探究解析采后病害对草莓脂肪酸代谢影响,阐明病害造成果实内部脂肪酸组分及关键酶活的规律变化,以及精准筛查草莓病害特征关联的代谢挥发性组分集,挖掘草莓病害与脂肪酸代谢和气味指纹图谱的内在联系。
 

  该项目指导老师刘强博士主要从事农产品无损检测、食品化学研究,在预测微生物、食品组分分析、无损检测方法和数据处理方面具备扎实的工作基础。他参与了国家自然科学基金“基于高光谱和电子鼻检测水果采后真菌病害的信息基础和机理研究”(项目编号:31671925)、“果实光学特性与其采后糖类代谢及超微结构改变的关联机制研究”(项目编号:31671926)。在南京财经大学食品科学与工程学院任职期间,刘强博士进一步补充了食品质量与安全控制、微生物预测学以及代谢组学等方面知识,将工程学与食品安全控制有机融合,积累了与本项目有关的丰富技术经验。
 

  目前,课题组已完成基于高光谱成像(HSI)和电子鼻(E-nose)的无损检测草莓腐烂过程中微生物含量和品质特性的方法的评价。采用主成分分析(PCA)对数据进行降维处理,从HSI和E-nose数据中提取特征信息。结果表明,真菌侵染草莓在贮藏过程中的外观(颜色)和内部组成(可溶性固形物总量和可滴定酸度)的变化与微生物含量密切相关。从HSI和E-nose数据集中提取10个重要的PCs(累计贡献率超过99%),改进预测模型。基于HSI和E-nose数据的原始信息融合构建的模型并没有提高预测精度。相比之下,基于特征信息融合的基本PCs模型比基于单一数据集(HSI或E-nose)的模型具有更好的预测性能。这项研究表明,这两种传感技术的结合有可能用于草莓的安全性和质量检测。相关研究成果在期刊《Postharvest Biology and Technology》上发表。此部分研究内容提供了草莓病害前后组分变化关系的具体信息,同时为构建草莓储藏病变期间菌落含量的预测模型和草莓霉变程度的分类模型提供思路与方法。
 

被冰冻的草莓(拍摄:吴晨露)
 

  酷热的暑假,正是大学生们挥洒青春的时候,时至今日,成员们的暑期实践活动还远远没有结束。接下来的日子里,成员们除了要继续进行调研工作外,还要对回收的问卷和相关资料进行归类分析,并将最终成果以论文、报告等形式展现。在项目结题之后,团队成员们拟将此项目成果运用在实际生活之中,检验成效的同时进行更加深入的研究。

文章来源:江苏新闻 责任编辑:欧阳
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