《Food Chemistry: X》：Combining correlation analysis and machine learning to identify indicators strongly linked to quality variations in low-salt fermented shrimp sauce during storage
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本研究针对低盐发酵虾酱在贮藏期间易腐败、现有质控标准滞后的问题，通过监测贮藏过程中理化指标与风味物质动态变化，结合相关性分析与机器学习模型（LASSO、随机森林），筛选出组胺（histamine）、总酸度（total acidity）和挥发性盐基氮（TVB-N）作为核心品质劣变指标，并发现乙酸（acetic acid）、异亮氨酸（Ile）和非醛（nonanal）分别与风味酸败和气味衰退密切相关。研究为低盐虾酱建立精准质控体系提供了理论依据，对推动减盐发酵调味品标准化具有重要实践价值。
虾酱作为传统水产调味品，以其独特风味深受消费者喜爱。然而，随着健康饮食理念的普及，低盐化已成为虾酱产业发展的必然趋势。但盐分降低的同时，也显著增加了产品在贮藏过程中的腐败风险。目前，针对虾酱的质量控制标准仍较为简单，主要依赖感官评价、微生物安全限值和生物胺 broad limits，难以精准反映贮藏期间品质的动态变化。因此，厘清低盐虾酱在贮藏期的品质演变规律，建立科学、全面的质量评价体系，已成为行业亟待解决的关键问题。
在此背景下，曲文慧、孔青、李若舒、刘伟佳、温蕴琪、薛长湖研究团队在《Food Chemistry: X》上发表了最新研究成果，系统探究了低盐南极磷虾虾酱在6个月室温贮藏期内品质与风味的动态变化，并创新性地结合相关性分析与机器学习方法，筛选出与品质劣变密切相关的关键指标和风味物质。
研究团队主要运用了以下关键技术方法：首先，系统监测了贮藏期间虾酱的基本理化指标（如总菌落数TVC、pH、总酸度、TVB-N、生物胺等）、非挥发性风味物质（游离氨基酸FAA、有机酸、风味核苷酸）以及挥发性风味物质（通过顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用SPME-GC-MS/MS分析）的动态变化。其次，采用电子舌（e-tongue）和经过培训的感官评价小组进行客观和主观风味评价。最后，通过皮尔逊（Pearson）和斯皮尔曼（Spearman）相关性分析，结合LASSO回归和随机森林（Random Forest）两种机器学习模型，对多维数据进行特征筛选和重要性评估，以识别与贮藏时间和整体满意度最相关的品质指标和风味化合物。研究样本为经85°C、30分钟杀菌后，于25°C贮藏6个月的南极磷虾虾酱，每月取样（M0-M6）。
3.1. 基本指标变化
研究发现，随着贮藏时间延长，虾酱的总菌落数（TVC）在3个月后开始检出并显著增加；pH值显著上升（从6.28至7.39），而总酸度显著下降（从1.53至0.49）。TVB-N含量呈现极显著上升趋势（从92.85 mg N/100 mL增至199.42 mg N/100 mL），表明含氮物质降解加剧。在生物胺中，组胺（histamine）含量显著增加（从3.00 mg/L至11.80 mg/L），而尸胺（cadaverine）和亚精胺（spermidine）含量变化波动较大。这些结果表明，尽管经过巴氏杀菌，部分耐盐耐热微生物仍可能存活并缓慢代谢，导致碱性含氮化合物和特定生物胺的积累。
3.2. 感官属性演变
电子舌分析显示，鲜味、咸味、丰富度、苦味和后味-B的响应值在贮藏后期（如M6）普遍升高。感官评价则揭示，虾酱的颜色和透明度评分在整个贮藏期保持稳定，但气味评分从8.48显著下降至3.62，表明香气由鲜香变为明显的酸败和鱼腥味。滋味和整体满意度评分先升后降，在M4和M2分别达到峰值后，于贮藏末期（M6）急剧恶化，整体满意度降至3.21，表明产品已不可接受。
3.3. 关键劣变指标筛选
通过相关性分析和机器学习模型筛选，研究确定组胺（histamine）是与贮藏时间最直接相关的指标（随机森林重要性17.81%），而总酸度（total acidity）是与消费者整体满意度最相关的指标（随机森林重要性20.55%）。TVB-N在两种模型中均显示较高重要性，表明其是反映虾酱腐败的重要综合指标。
3.4. 非挥发性风味化合物变化
游离氨基酸（FAA）总含量保持相对稳定，但关键风味氨基酸如谷氨酸（Glu）、赖氨酸（Lys）、精氨酸（Arg）的TAV（味觉活性值）在贮藏期间呈现波动。有机酸中，酒石酸（tartaric acid）、柠檬酸（citric acid）和琥珀酸（succinic acid）的含量和TAV显著增加，而乳酸（lactic acid）和乙酸（acetic acid）含量变化较为复杂。风味核苷酸方面，肌苷酸（IMP）含量显著下降，而次黄嘌呤（Hx）含量显著上升，鸟苷酸（GMP）和腺苷酸（AMP）变化相对平缓。
3.5. 挥发性风味化合物变化
醛类物质（如壬醛nonanal、癸醛decanal）的相对比例和OAV（气味活性值）在贮藏期间显著下降，而芳香族化合物和杂环化合物的比例显著上升。这表明虾酱的主体香气由贮藏初期清新愉悦的醛香转变为后期可能带有发酵味或异味的芳香杂环类物质主导。
3.6. 风味劣变关键化合物
机器学习进一步筛选出与风味劣变密切相关的化合物：非挥发性风味物质中，乙酸（acetic acid）和异亮氨酸（Ile）与滋味劣变强相关；挥发性风味物质中，壬醛（nonanal）与气味衰退强相关。这些化合物可能源于微生物代谢（如乳酸菌产乙酸）、氨基酸降解或脂肪酸氧化（如油酸氧化生成壬醛）。
结论与意义
本研究系统阐明了低盐虾酱在贮藏期间的品质与风味演变规律，并首次通过关联分析与机器学习精准识别出组胺、总酸度和TVB-N作为核心品质劣变指标，以及乙酸、异亮氨酸和壬醛作为关键风味劣变标志物。这些发现不仅深化了对低盐发酵水产调味品贮藏稳定性的科学认知，更重要的是为建立其动态、精准的质量监控体系提供了关键靶点和理论依据。未来，可基于这些标志物开发快速检测技术，并通过优化杀菌工艺或结合冷链贮藏策略，有效抑制微生物活动，从而延长低盐虾酱的货架期，推动减盐健康调味品的产业升级和标准化进程。
