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低盐四川香肠在电子束辐照（0/3/6 kGy）与茶多酚/β-环糊精/NaCl复合物协同作用下的品质变化及氧化机制研究，采用SVM和Extra Tree机器学习模型分析发现其准确率均超99.9%，揭示复合物有效抑制辐照诱导的脂质氧化，减少异味产物并保留香辛料风味，为低盐肉制品保鲜提供新策略。
刘雅|杜久红|冉文义|黄丽辉|于文月|郭欢|肖月|吴彦萍|钟凯|黄依娜|高原
四川大学生物质量科学与工程学院及健康食品评价研究中心，成都610065，中国
摘要
由于高盐摄入带来的健康风险，低盐香肠越来越受欢迎。本研究探讨了在不同剂量（0、3、6 kGy）的电子束辐照（EBI）与茶多酚/β-环糊精/NaCl复合物（ICs）联合处理对低盐四川风味香肠在常温储存（25°C）过程中品质的影响。同时，采用了机器学习算法，SVM和Extra Tree模型的准确率及R2值均超过99.9%，这有助于确定氧化机制的关键生物标志物。ICs表现出增强的抗氧化性能，有效抑制了3 kGy EBI加速下的过度氧化，减少了导致不良风味的氧化产物，同时保留了来自香料、胡椒油和微生物代谢的理想风味化合物。这些发现为利用ICs和3 kGy EBI保存低盐四川风味香肠提供了新的见解，并为检测香肠氧化水平提供了有价值的挥发性生物标志物信息。
引言
四川风味香肠是一种著名的猪肉制品，以其独特的辣味和麻味组合而闻名，深受消费者喜爱（Liu等人，2022年）。传统的腌制过程通常会加入大量盐分以延长香肠的保质期（Vidal等人，2021年）。然而，过量摄入盐分被广泛认为是高血压和心血管疾病的风险因素（Halagarda & Wójciak，2022年）。根据世界卫生组织（WHO）的建议，成年人每天的钠摄入量应不超过2克，相当于5克盐（NaCl）（Inguglia等人，2017年）。然而，传统的四川风味香肠每100克肉中至少含有4克盐。因此，出于消费者对健康的日益关注，市场上出现了低盐香肠（Panea & Ripoll，2021年）。然而，减少香肠中的盐分可能会增加水分活度和湿度，从而促进腐败微生物的生长。
电子束辐照（EBI）是一种有效的非热杀菌方法，能有效消除肉制品中的微生物（Pi等人，2021年）。由于其多种优势，它在食品保存领域受到了广泛关注，优于伽马射线和X射线：i) 成本和加工时间较低；ii) 安全性高，无环境污染风险；iii) 操作系统便捷（Chen等人，2024年）。然而，低剂量和高剂量的EBI都可能对肉制品的氧化程度产生不利影响。牛肉末暴露于4.5 kGy的EBI下，脂质氧化水平可能增加156%（Feng等人，2019年）。此外，脂质氧化副产物可能攻击氨基酸残基的侧链，导致蛋白质羰基化（Nawaz等人，2022年）。我们之前的研究表明，由茶多酚/β-环糊精/NaCl（TP/β-CD/NaCl）组成的复合物在常温储存过程中表现出强大的抗氧化活性，有效抑制了低盐四川风味香肠的氧化过程（Liu等人，2023年）。因此，将ICs与EBI结合使用可能是减轻EBI负面影响的有效方法。
香肠的质量控制是一个复杂的过程，受到多种因素的影响，其中脂质和蛋白质的适度氧化在形成其独特风味中起着关键作用（Mottram，1998年）。相反，过度氧化可能导致异味产生，严重影响香肠的感官质量和消费者吸引力（Wang, Xiao等人，2023年）。机器学习在食品工业中得到了广泛应用，因为它在识别样本特征的共同点和区分变化方面优于传统分类方法（Zhou等人，2022年）。通过将现代风味分析方法与机器学习技术相结合，可以准确识别食品样本中的基本风味化合物（Zeng等人，2023年）。
因此，本研究旨在探讨EBI与ICs联合使用对低盐四川风味香肠品质的影响。采用先进的机器学习算法来识别差异性和与氧化相关的风味化合物，并基于关键风味物质探索香肠的氧化机制。这项研究为肉类保存提供了创新方法，并揭示了可以预测香肠氧化的潜在风味化合物，从而为香肠品质评估建立了理论基础。
材料
猪肉（包括脂肪和瘦肉）在当地超市（中国四川成都）购买并切块。纯度≥98%的茶多酚（TP）来自河南胜发有限公司（中国河南郑州）。TP/β-CD/NaCl复合物（ICs）的制备方法参考了我们之前的报告（Liu等人，2023年）。2-硫代巴比妥酸购自Aladdin（中国上海），其他所有化学品均为分析级，由Kelong提供。
pH值、水分活度和颜色的变化
低盐香肠在常温储存过程中的理化指标如表S1所示。pH值是评估肉品质量的重要指标。如图1a所示，所有组的pH值在储存7天后均下降，主要是由于氧化和腐败微生物产生的有机酸积累（Q. Xiao等人，2021年）。具体来说，EBI组的pH值下降较为缓慢，而IC组的pH值下降更快。
结论
本研究考察了低盐四川风味香肠在常温（25°C）储存28天期间的品质指标和风味化合物。电子束辐照延长了香肠的保质期，尽管较高剂量（6 kGy）会加速肉色的变深和氧化。为了识别关键的差异性和与氧化相关的挥发性风味化合物，采用了SVM模型以及传统的统计方法、Extra Trees和Random Forest算法。
作者贡献声明
刘雅：撰写初稿、软件开发、方法设计、数据分析、概念构建。
杜久红：软件开发、实验设计、数据管理。
冉文义：实验设计、数据管理。
黄丽辉：实验设计、数据管理。
于文月：实验设计、数据分析。
郭欢：软件开发、数据管理。
肖月：撰写、审稿与编辑、验证、方法设计、资金申请。
吴彦萍：数据分析、数据管理。
钟凯：撰写、审稿与编辑、验证。
黄依娜：
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本项工作得到了以下机构的财政支持：国家自然科学基金（编号：32072321）、省级转移支付重点研发项目（编号：22ZFNCLY0003）、四川省科学技术厅（编号：2024NSFSC1258）、四川大学与达州市战略合作项目（编号：2022CDDZ-13和2022CDDZ-14）以及中国博士后科学基金（编号：2022M712276）。
