Effect of hanging pulp on quality improvement and protein stability of prepared tilapia fillets
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摘要:
以罗非鱼 (Oreochromis mossambicus) 鱼片为原料的酸菜鱼产品是水产类预制菜的主要品种之一。为提升鱼片在复热时的质构稳定性，探讨了挂浆对鱼片品质和鱼肉蛋白稳定性的影响。通过添加淀粉、蛋清粉、花生油降低鱼片在复热过程中的蒸煮损失率，提升鱼片的质构特性，优化3类物质的添加量和工艺，以解决鱼片类预制菜在复热过程中易破碎的问题。结果表明，添加淀粉、蛋清粉和花生油均能抑制罗非鱼片的水分流失，降低蒸煮损失，提升质构特性，同时对汤汁浑浊度的影响较小。提高罗非鱼片煮制品质稳定性的最佳挂浆工艺为：淀粉添加量4.4%、蛋清粉添加量3.6%、花生油添加量1.4%、腌制时间13 min。鱼片在此条件下的综合得分(16.16±0.53)接近于预测值(16.70)，说明工艺稳定可靠。与未挂浆鱼片相比，优化条件下鱼片煮制的质构硬度提高了74.2%，汤汁浑浊度降低了42.7%，蛋白质的α-螺旋和β-转角结构相对含量更多，结构更稳定，肌纤维间连接的紧密性更好，食用品质显著提升。
Abstract:Pickled cabbage fish product made from tilapia (Oreochromis mossambicus) fillets is one of the main types of aquatic pre-made products. To improve the textural stability of fish fillets during reheating, we discussed the effect of starching on the quality of fish fillets and the stability of fish proteins. By adding starch, egg white powder and peanut oil, the steaming loss rate of fish fillets during reheating was reduced, the texture characteristics of fish fillets were improved, and the amount and process of adding three types of substances were optimized to solve the problem of easy breakage of pre-made fish fillets during reheating. The results show that the addition of starch, egg white powder and peanut oil inhibited the water loss of tilapia fillets, reduced the cooking loss, and enhanced the textural properties, having a minimal impact on the turbidity of soup. The optimal starching process to improve the cooking quality stability of tilapia fillets was 4.4% starch addition, 3.6% egg white powder addition, 1.4% peanut oil addition, and a pickling time of 13 min. The synthesis score of fish fillets under these conditions (16.16±0.53) was close to the predicted value (16.70), indicating a stable and reliable process. Compared with the control group, the textural hardness of the fillets cooked under the optimized conditions increased by 74.2%, while the turbidity of soup decreased by 42.7%. The relative content of protein α-helix and β-turn structures was higher, the structure was more stable, the tightness of muscle fiber connections was better, and the edible quality was significantly improved.
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Keywords:
- Tilapia fillets /
- Starching /
- Response surface /
- Texture /
- Turbidity of soup
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鱼类运动轨迹监测技术主要有视觉监测技术和声波监测技术。视觉监测技术以视频、图片观察和手工记录为主[1-7]，可以在鱼类不受干扰的情况下较好地对其行为进行观察、记录和分析，但后期数据处理难度较大、误差大且监测数据连续性差。早期的研究主要是对鱼类的行为特征进行观察和描述，基本处于“定性”分析阶段，很难得到鱼类运动行为响应的量化指标。声波监测技术分为被动声学法和主动声学法两种[8]：被动声学法是通过鱼类发出的声波特征进行探测和识别[9]；主动声学法是通过声波设备接收鱼类的回波信号并进行分析和识别，具有受水域环境影响小、应用范围广泛等优势，是当今国内外研究和应用最为广泛的一种方法[10]。目前，声波监测技术应用最广泛的有鱼探仪，采用鱼探仪对水域鱼类资源的丰度[11-16]、时空分布情况 [17-21]和活动规律[22-23]等方面的研究已取得了很多成果，但该技术仅对鱼群的种类、大小和距离进行探测，无法准确定位到鱼类的位置及其运动轨迹。
声学标签系统 (Acoustic Tag System，ATS) 是声波监测技术的一种被动声学法，根据鱼类个体大小和研究周期选择合适的声学标签 (Acoustic tag，也称声学信号发射器) 类型和参数对鱼类运动轨迹进行监测[24]，已逐步成为鱼类行为学研究最主要的手段。目前，国外对声学标签系统的应用研究成果主要有鱼类资源的丰度评估[25]、鱼类的游泳模式[26]、栖息地特征评价[27-29]、鱼类的产卵场地[30]、鱼类的生存情况[31]、鱼类的行为差异[32]、鱼类行为模型[33]等。我国仅有环境变化对鱼类行为的影响[34-35]和水利工程建设对鱼类洄游能力[36-37]等相关方向的研究成果报道。
声学标签系统主要用于江河湖库、海洋、大坝、河口海岸、船闸码头等的鱼类运动轨迹监测，并通过鱼类运动行为响应情况评估鱼类的丰度、种群结构、生理行为、迁徙及栖息地变化等，但应用在水生态环境对鱼类行为产生影响等方面的研究成果相对较少。因此，可将声学标签监测技术在鱼类运动行为学的应用与养殖、生态学、声学、数学模型以及计算机仿真技术等学科相结合，进行多学科的交叉利用与研究。
1. 声学标签监测技术
1.1 声学标签系统的组成
声学标签系统由硬件和软件2个部分组成。硬件部分由声学标签信号接收器、水听器、标签激活器、标签、标签检测器和电脑组成，软件部分包括Tag Programmer (用于激活及休眠标签)、Acoustic Tag (用于原始数据收集及存储) 和Mark Tags (用于原始数据文件中的环境噪音和标签回声信息处理) 3个模块。
1.2 声学标签系统的工作原理
声学标签系统采用4个水听器 (Hydrophone，简写为H1、H2、H3和H4) 接收移植或捆绑于鱼类身上的声学标签发射出来的声波，通过数据线传输到信号终端处理器进行信号处理，最后经计算机终端去噪处理后即可得到鱼类的二维、三维行为轨迹坐标。
1.3 声学标签系统的操作方法
声学标签系统的具体操作方法为：
1) 水听器布设。将水听器下端固定于2个不同平面 (图1)，并设置水听器底部的三维坐标及相关参数。水听器的坐标可根据监测目的选择大地坐标或相对坐标进行设置。4个水听器监测的水域范围一般为0.5 km。如监测范围为河流等线状水域可进行多个水听器线状布设；如监测范围为大水域可根据水域情况布设多个水听器，最多可布设16个，或将水听器固定于监测船进行监测，如果监测船更换位置需要重新设置水听器坐标。
2) 采用标签激活器对声学标签进行唯一编码 (即发射频率) 激活，并用标签检测器检测是否激活成功。编码根据声波信号的发射频率进行设置，设置范围一般为1 000～6 000 Hz。可根据实际情况需要选择编码大小，如设置的发射频率为3 000 Hz即每3 s可获得1个声波信号，1个信号代表1个轨迹点。每1 h为一组数据计，一组数据有1 200个轨迹点，一年可监测到的轨迹点约1 051.2 × 104个。
3) 将已激活的声学标签捆绑或移植于试验鱼身上，水听器将接收到声学标签发射出来的声波信号并通过信号线传输至信号处理器，在PC终端便可实时监控鱼类的二维、三维运动轨迹 (图2)。
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图 2 实时监测的鱼类三维 (a)、二维 (b) 运动轨迹Figure 2. 3D (a) and 2D (b) motion trajectories of fish in real-time4) 采用数据处理软件Mark Tags模块对采集的原始信号进行去噪处理即可获得鱼类二维、三维运动轨迹坐标。
2. 鱼类运动轨迹数据处理方法
在数据监测过程中，除了接收到这些具有特定发射频率的标签发射的声波信号之外，还会接收到其他噪声的声波信号 (图3)，或者接收的信号不连续，这些信号数据通常被称为“异常数据”。由于异常数据的存在导致监测到的原始轨迹数据杂乱无序 (图2)，很难从这些庞大的试验数据中获取隐藏于其中的信息和数据变化规律。如果对这些原始数据直接进行分析，得到的结果将是不准确甚至是错误的。因此，在数据分析，首先要对这些杂乱无序的大数据进行处理，对原始的运动轨迹数据进行去噪、清洗，转换成简洁、高效的鱼类二维、三维行为轨迹数据 (图4)，最后加载到数据库中。
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图 4 去噪处理后鱼类三维 (a)、二维 (b) 运动轨迹Figure 4. 3D (a) and 2D (b) motion trajectories of fish after denoising监测到的异常数据类型主要有4类：噪声值、缺失值、异常值 (离群值) 和重复值。数据清洗过程通常是将重复和多余的数据筛选后清除、将缺失的数据补充完整、将错误的数据纠正或删除，最后整理可用的数据库，为数据挖掘和分析的准确性奠定基础。以下是根据不同异常数据类型采用不同的数据清洗方法。
2.1 噪声值
在采集声学标签声波信号的同时也会接收到其他噪声声波的信号 (图5)，通过数据处理软件Mark Tags模块设置相关的去噪参数，或者添加噪声过滤器即可对采集到的原始信号进行去噪和过滤处理，得到声学标签的声波信号 (图6)。
2.2 缺失值
缺失值的清洗方法有删除法、均值插补法、热卡填补法、最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法和基于贝叶斯的方法等。根据数据的缺失程度选择不同的清洗方法，其中删除法方法适用于数据比较多且缺失值的数量占整个数据的比例相对较小的情况，可以直接将缺失值删除掉，是一种最简单有效的方法。
在鱼类运动轨迹数据采集过程中，会出现由于环境客观条件造成信号无法获取而导致轨迹缺失的情况，可通过均值插补法进行插补 (图7)，但某个时间段的缺失值较多则不再进行插补。如设置的声波信号发射频率为3 s，若信号中断时间超过10 s时将不再进行插补 (图8)。采用数据处理软件的Mark Tags模块过程中即可实现缺失值的自动插补。
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图 7 对缺失值进行均值插补后鱼类运动轨迹Figure 7. Fish trajectories after mean interpolation of missing values2.3 异常值 (离群点)
异常值清洗方法主要有统计分析法、3∂原则、箱型图分析等，其中统计分析法是一种常用的简单方法。对数据库进行简单的筛选和统计，分别对鱼类运动轨迹三维坐标的x、y、z值进行排序，取数据的最大值和最小值来判断是否超出取值范围，若超出该范围则作删除处理。鱼类运动轨迹坐标应出现在水域内如a点，如果轨迹点如b点出现在水域外则显然不合常理，此为异常值，b点坐标应被删除 (图9)。
2.4 重复值
对于数据重复值的判断主要采用排序与合并的方法。重复值的检测方法主要有2个步骤：首先将数据库的数据按一定规律排序，然后通过比较相邻数据的相似情况来检测数据是否重复。对鱼类的三维运动轨迹重复值进行统计，通过判断鱼类在某处的重现性来获得鱼类的运动行为规律以及对栖息场所的偏好等信息。
要从这些庞大的数据中获得鱼类重现频率较高的轨迹坐标，需要采用数据查询语言对数据进行查询以获取有用的数据信息。数据查询语言Frequency函数是统计各区间段数值频率的一个函数，其结构为Frequency (Data_array和bins_array)，其中Data_array是用于判断的数组或者数据区域，而bins_array是用于输出结果数据的分割点。其查询步骤为：输入函数Frequency→设定参数data_array和bins_array→选择输出结果的单元格区域→按F2键输入函数公式→按“Ctrl+Shift+Enter”可返回一个数组。
为获得鱼类的运动轨迹分布情况，可将轨迹坐标分别投影在xy平面和xz平面上即可得到轨迹散点图。散点图在大数据分析中的作用尤为明显，其可以展示数据的分布和聚合情况。通过散点图中散点的疏密程度和变化趋势来获得鱼类运动行为规律，轨迹越密集说明鱼类出现的频率越高。
3. 声学标签系统的应用实例
实测水域为某高校校园的景观湖，水域面积为5.3 × 103 m2，水深为1.6～2.5 m，湖内修建有景观亭 (图10)。湖内水源的主要补给来源为天然降水和校内污水处理站的中水补给，湖中有鲤 (Cyprinus carpio)、鲫 (Carassius auratus) 等湖泊常见鱼种。景观湖为封闭水域，自净能力较差，水中的氮 (N)、磷 (P) 营养元素长期积累容易导致水体的富营养化，尤其是在夏季，气温高容易导致水质恶化，严重影响景观湖的生态功能和景观效果。
由于春、夏季水域生态环境变化较大，因此对鱼类在春、夏季的运动行为轨迹进行了监测。发现春、夏两季鱼类的运动轨迹变化明显 (图11，图12)：春季到夏季，在水平方向上鱼类离污染源的距离越大，垂直方向上鱼类由底层往表层迁移。引起鱼类运动行为发生变化的主要原因除了水温外，还与水中溶解氧 (Dissolved oxygen, DO) 含量和藻类死亡释放的毒素如微囊藻毒素的分布有关。夏季水温高，日照充足，加上N、P营养物质的不断输入，湖内藻类及其他浮游生物迅速繁殖并消耗水中大量的氧气 (O2) 导致水中DO含量不断下降，且得不到及时补充，致使O2收支不平衡，藻类死亡并释放衍生污染物。说明鱼类运动行为发生改变主要与水环境因子有关，通过评价鱼类运动行为与水环境因子的相关性，可为养殖水质及水生态健康评价等提供参考依据。
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图 11 春季 (a) 和夏季 (b) 鱼类运动轨迹在水平面的分布情况Figure 11. Distribution of fish motion trajectories in horizontal direction in spring (a) and summer (b)![]()
图 12 春季 (a) 和夏季 (b) 鱼类运动轨迹在水深方向的分布情况Figure 12. Distribution of fish motion trajectories in vertical direction in spring (a) and summer (b)4. 应用前景
目前，鱼类声学标签监测技术多应用于江河湖库和海洋等鱼类丰度、种群结构等方面的研究。采用该技术对自然水域环境中鱼类的运动行为轨迹进行实时监测，可为研究水利工程建设对鱼类洄游能力、产卵以及栖息地的影响，鱼类在生境变化过程的行为响应，鱼类毒理性行为响应，鱼类行为水质监测系统建设，水生态环境健康评价以及水生态修复效果评价等提供科学的依据，是一种实时有效、快速的先进技术。
此外，根据鱼类对不同养殖水质环境的行为响应可为水产养殖提供重要的指导信息[38-39]。目前，该声学标签监测技术在水产养殖业的应用较少，具有广泛的应用前景。如通过研究鱼类的运动轨迹变化规律，掌握鱼类的栖息场所，指导人工繁殖和幼鱼培育，可以提高幼鱼的成活率和质量；此外，鱼食投放和污染物的排入会引起水质的改变，鱼类如果表现出逃避行为，且大多数都集中在洁净水的一端，表明水质遭受到污染。因此，通过连续测定鱼类的运动轨迹，对比鱼类当前运动轨迹与历史运动轨迹的变化，可实现渔业养殖水质环境的实时在线监测和预警，为提高水产养殖的产量和质量提供可靠的科学依据。
利用声学标签监测技术对鱼类运动行为轨迹进行24 h监测，获得鱼类的实时三维运动轨迹坐标并进行相关的数据分析及应用，是一种先进的技术手段。与其他监测技术相比，声学标签监测技术具有原位观察、数据处理方法简单、可24 h实时监控鱼类的二维、三维运动轨迹等优势。但该技术是通过接收鱼类身上声学标签发送的声波信号来确定鱼类的位置，在数据监测过程中可能会出现鱼类死亡、声学标签丢失和标签电量不足等情况，因此需要技术人员及时对监测数据进行实时监控和数据处理分析，以保证监测数据的连续性和准确性。
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图 1 挂浆罗非鱼片制作工艺流程图
Figure 1. Production process flow chart of tilapia fillets with hanging pulp
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图 2 挂浆罗非鱼片质构测试点示意图
Figure 2. Schematic diagram of texture test point of tilapia fillets
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图 3 不同淀粉添加量下挂浆罗非鱼片汤汁浑浊度和蒸煮损失率的变化
注：相同指标的不同小写字母表示差异显著 (p<0.05)。
Figure 3. Changes of turbidity of the soup and cooking loss rate of tilapia fillets under different starch additions
Note: Different lowercase letters for the same indicator represent significant differences (p<0.05).
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图 4 不同淀粉添加量下挂浆罗非鱼片质构的变化
注：*. 两组间差异显著 (p<0.05)；**. 两组间差异极显著 (p<0.01)；***. 两组间差异极其显著(p<0.001)；NS. 两组间差异不显著；折线代表均值的变化趋势。
Figure 4. Changes of texture of tilapia fillets under different starch additions
Note: *. The difference between the two groups is significant (p<0.05); **. The difference between the two groups is very significant (p<0.01); ***. The difference between the two groups is extremely significant (p<0.001); NS. The difference between the two groups is not significant; the broken line represents the change trend of the mean value.
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图 5 不同蛋清粉添加量下挂浆罗非鱼片汤汁浑浊度和蒸煮损失率的变化
注：相同指标的不同小写字母表示差异显著 (p<0.05)。
Figure 5. Changes of turbidity of soup and cooking loss rate of tilapia fillets under different egg white powder additions
Note: Different lowercase letters for the same indicator represent significant differences (p<0.05).
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图 6 不同蛋清粉添加量下挂浆罗非鱼片质构的变化
注：*. 两组间差异显著(p<0.05)；**. 两组间差异极显著(p<0.01)；***. 两组间差异极其显著(p<0.001)；NS. 两组间差异不显著；折线代表均值的变化趋势。
Figure 6. Changes of texture of tilapia fillets under different egg white powder additions
Note: *. The difference between the two groups is significant (p<0.05); **. The difference between the two groups is very significant (p<0.01); ***. The difference between the two groups is extremely significant (p<0.001); NS. The difference between the two groups is not significant; the broken line represents the change trend of the mean value.
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图 7 不同花生油添加量下挂浆罗非鱼片汤汁浑浊度和蒸煮损失率的变化
注：相同指标的不同小写字母表示差异显著 (p<0.05)。
Figure 7. Changes of turbidity of soup and cooking loss rate of tilapia fillets under different peanut oil additions
Note: Different lowercase letters for the same indicator represent significant differences (p<0.05).
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图 8 不同花生油添加量下挂浆罗非鱼片质构的变化
注：*. 两组间差异显著(p<0.05)；**. 两组间差异极显著(p<0.01)；***. 两组间差异极其显著(p<0.001)；NS. 两组间差异不显著；折线代表均值的变化趋势。
Figure 8. Changes of texture of tilapia fillets under different peanut oil additions
Note: *. The difference between the two groups is significant (p<0.05); **. The difference between the two groups is very significant (p<0.01); ***. The difference between the two groups is extremely significant (p<0.001); NS. The difference between the two groups is not significant; the broken line represents the change trend of the mean value.
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图 9 不同腌制时间下挂浆罗非鱼片汤汁浑浊度和蒸煮损失率的变化
注：相同指标的不同小写字母表示差异显著 (p<0.05)。
Figure 9. Changes of turbidity of soup and cooking loss rate of tilapia fillets under different pickling time
Note: Different lowercase letters for the same indicator represent significant differences (p<0.05).
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图 10 不同腌制时间下挂浆罗非鱼片质构的变化
注：*. 两组间差异显著(p<0.05)；**. 两组间差异极显著(p<0.01)；***. 两组间差异极其显著(p<0.001)；NS. 两组间差异不显著；折线代表均值的变化趋势。
Figure 10. Changes of texture of tilapia fillets under different pickling time
Note: *. The difference between the two groups is significant (p<0.05); **. The difference between the two groups is very significant (p<0.01); ***. The difference between the two groups is extremely significant (p<0.001); NS. The difference between the two groups is not significant; the broken line represents the change trend of the mean value.
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图 11 各因素交互作用对挂浆罗非鱼片品质影响的响应面图
Figure 11. Response surface diagram of interaction of various factors on quality of tilapia fillets
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图 12 不同处理条件对冷冻罗非鱼片煮制后感官品质的影响
Figure 12. Effects of different treatment conditions on sensory quality of frozen tilapia fillets after cooking
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图 13 不同处理条件对冷冻罗非鱼片煮制后肌原纤维蛋白二级结构相对含量的影响
Figure 13. Influence of different treatment conditions on relative content of secondary structure of myofibrillar protein after cooking frozen tilapia fillets
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图 14 不同处理条件下冻藏10 d后煮制罗非鱼片组织结构 (100×)
注：a、b分别表示蒸馏水处理横切面、纵切面；c、d分别表示优化工艺处理横切面、纵切面。
Figure 14. Tissue structure of cooked tilapia fillets after 10 d of freezing under different treatment conditions (100×)
Note: a, b represent distilled water treatment cross-section and longitudinal section, respectively; c, d represent optimized process treatment cross-section and longitudinal section, respectively.
表 1 感官评定标准
Table 1 Sensory evaluation criteria
评分指标
Scoring index评分标准
Scoring criterion分值
Score色泽
Colour鱼片表面及切面有光泽，淡淡黄色 15~20 鱼片表面及切面稍有光泽，有些许黄色 10~15 鱼片表面及切面黯淡无光泽， 黄色明显 1~10 外观
Appearance鱼片组织致密光滑，纹理清晰，无裂缝，形态完整 15~20 鱼片组织局部松散，纹理较清晰，有些许裂缝，形态基本完整 10~15 鱼片组织过于松散，纹理模糊，裂缝较多，无完整形态 1~10 香气
Fragrance有清新的鱼鲜味，无异味 15~20 有淡淡鱼腥味，无明显异味 10~15 鱼腥味较重 1~10 口感
Taste鱼片肉质细嫩爽滑，咀嚼性好，适口性好 15~20 鱼片肉质较细嫩爽滑，咀嚼性一般，适口性一般 10~15 鱼片肉质干涩，咀嚼性差，适口性差 1~10 可接受度
Acceptability可接受度较高 15~20 可接受度一般 10~15 不可接受 1~10 
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表 2 响应面试验设计及结果
Table 2 Design and results of response surface experiment
试验号
Test No.A：淀粉添加量
Starch additionB：蛋清粉添加量
Egg white powder additionC：花生油添加量
Peanut oil additionD：腌制时间
Pickling time硬度
Hardness/g汤汁浑浊度
Turbidity of soup综合得分
Comprehensive score1 0 −1 1 0 135.85 0.062 13.33 2 0 0 −1 −1 127.59 0.056 13.74 3 −1 0 0 −1 121.31 0.067 12.14 4 0 1 −1 0 156.43 0.073 13.16 5 1 −1 0 0 86.00 0.045 13.84 6 1 0 1 0 137.66 0.072 12.40 7 0 1 1 0 81.00 0.080 9.25 8 −1 0 −1 0 131.15 0.119 9.64 9 1 0 −1 0 121.43 0.064 12.46 10 0 −1 0 1 90.15 0.047 13.60 11 0 0 0 0 215.20 0.060 17.12 12 0 0 0 0 223.69 0.067 16.72 13 0 0 0 0 190.18 0.065 15.43 14 1 0 0 −1 123.19 0.056 13.54 15 1 0 0 1 125.29 0.057 13.50 16 0 −1 0 −1 144.67 0.062 13.73 17 −1 0 0 1 121.50 0.074 11.51 18 0 −1 −1 0 99.80 0.051 13.29 19 −1 0 1 0 95.47 0.077 10.11 20 0 1 0 −1 149.21 0.086 11.90 21 −1 1 0 0 81.63 0.071 9.99 22 0 0 −1 1 148.75 0.066 13.47 23 −1 −1 0 0 77.72 0.061 10.85 24 0 0 0 0 205.38 0.063 16.32 25 1 1 0 0 104.00 0.058 12.41 26 0 0 1 1 97.32 0.069 10.87 27 0 0 0 0 179.49 0.052 16.68 28 0 1 0 1 99.37 0.065 11.37 29 0 0 1 −1 157.71 0.067 13.77
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表 3 回归模型的方差分析结果
Table 3 Analysis of variance results of regression model
方差来源
Source of variance平方和
Square sum自由度
Degree of freedom均方
Mean squareF p 显著性
Significance模型 Model 116.85 14 8.35 15.29 <0.000 1 ** 淀粉添加量 (A) Starch addition 16.12 1 16.12 29.53 <0.000 1 ** 蛋清粉添加量 (B) Egg white powder addition 9.26 1 9.26 16.96 0.001 0 ** 花生油添加量 (C) Peanut oil addition 3.05 1 3.05 5.59 0.033 1 * 腌制时间 (D) Pickling time 1.66 1 1.66 3.04 0.103 3 交互项AB Interaction term AB 0.062 5 1 0.062 5 0.114 5 0.740 1 交互项AC Interaction term AC 0.070 2 1 0.070 2 0.128 6 0.725 2 交互项AD Interaction term AD 0.078 4 1 0.078 4 0.143 6 0.710 4 交互项BC Interaction term BC 3.80 1 3.80 6.96 0.019 4 * 交互项BD Interaction term BD 0.044 1 1 0.044 1 0.080 8 0.780 4 交互项CD Interaction term CD 1.77 1 1.77 3.24 0.093 4 二次项A2 Quadratic term A2 46.28 1 46.28 84.77 <0.000 1 ** 二次项B2 Quadratic term B2 29.50 1 29.50 54.02 <0.000 1 ** 二次项C2 Quadratic term C2 33.90 1 33.90 62.10 <0.000 1 ** 二次项D2 Quadratic term D2 11.34 1 11.34 20.78 0.000 4 ** 残差 Residual 7.64 14 0.546 0 失拟项 Misfit item 6.01 10 0.601 2 1.47 0.377 8 纯误差 Pure error 1.63 4 0.408 0 总和 Sum 124.50 28 注：*. 差异显著 (p<0.05)；**. 差异极显著 (p<0.01)。 Note: *. Significant difference (p<0.05); **. Extremely significant difference (p<0.01).
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[1] 陈文治, 郭忠宝, 单丹, 等. 6种不同罗非鱼品种的肌肉营养成分分析[J]. 南方农业学报, 2015, 46(7): 1303-1309. doi: 10.3969/j:issn.2095-1191.2015.7.1303 [2] 郝淑贤, 李来好, 杨贤庆, 等. 5种罗非鱼营养成分分析及评价[J]. 营养学报, 2007, 29(6): 614-615, 618. doi: 10.3321/j.issn:0512-7955.2007.06.022 [3] 农业部渔业渔政管理局, 全国水产技术推广总站, 中国水产学会. 2023中国渔业统计年鉴[M]. 北京: 中国农业出版社, 2023: 25. [4] 代云云, 袁永明, 袁媛, 等. 中国罗非鱼产业供求分析[J]. 中国农学通报, 2021, 37(7): 144-149. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2020-0119 [5] 黄卉, 陈胜军, 赵永强, 等. 水产品预制菜加工与质量安全控制技术研究进展[J]. 南方水产科学, 2022, 18(6): 152-160. doi: 10.12131/20220190 [6] 胡茂芩. 川南特色菜肴滑肉的加工工艺优化及品质特性研究[D]. 成都: 成都大学, 2021: 2. [7] 殷方玉, 汤高奇, 邵建峰, 等. 糊组分对水滑肉挂糊效果的影响[J]. 河南农业大学学报, 2017, 51(5): 717-724. [8] 赵钜阳, 郑昌江, 石长波, 等. 预油炸虾肉上浆配料的优化[J]. 食品安全质量检测学报, 2017, 8(9): 3499-3506. doi: 10.3969/j.issn.2095-0381.2017.09.037 [9] DOGAN S F, SAHIN S, SUMNU G. Effects of soy and rice flour addition on batter rheology and quality of deep fat-fried chicken nuggets[J]. J Food Eng, 2005, 71(1): 127-132. doi: 10.1016/j.jfoodeng.2004.10.028
[10] ALBERT S, MITTAL G S. Comparative evaluation of edible coating to reduce fat uptake in a deep-fried cereal product[J]. Food Res Int, 2002, 35(5): 445-458. doi: 10.1016/S0963-9969(01)00139-9
[11] 潘广坤, 吉宏武, 刘书成, 等. 大豆分离蛋白和油炸条件对面包虾品质的影响[J]. 食品与发酵工业, 2013, 39(8): 143-148. [12] 张令文, 王方, 计红芳, 等. 小麦面筋蛋白对挂糊油炸猪肉片外壳食用品质的影响[J]. 中国粮油学报, 2018, 33(9): 13-18. doi: 10.3969/j.issn.1003-0174.2018.09.003 [13] 张璐, 熊双丽, 李安林, 等. 响应面-主成分分析法优化小酥肉糊料配方[J]. 食品工业科技, 2024, 45(4): 133-141. [14] 翟嘉豪, 陈季旺, 崔璐璐, 等. 多糖亲水胶体对油炸外裹糊鱼块外壳特性与油脂渗透的影响[J]. 食品科学, 2023, 44(10): 30-37. doi: 10.7506/spkx1002-6630-20220809-119 [15] 冯佳奇, 陈季旺, 廖鄂, 等. 膳食纤维对外裹糊特性及油炸外裹糊鲢鱼鱼糜块油脂渗透的影响[J]. 食品科学, 2023, 44(16): 34-41. doi: 10.7506/spkx1002-6630-20221006-040 [16] ALTUNAKAR B, SAHIN S, SUMNU G. Functionality of batters containing different starch types for deep-fat frying of chicken nuggets[J]. Eur Food Res Technol, 2004, 218(4): 318-322. doi: 10.1007/s00217-003-0854-5
[17] SANZ T, SALVADOR A, FISZMAN S M. Resistant starch (RS) in battered fried products: functionality and high-fibre benefit[J]. Food Hydrocoll, 2008, 22(4): 543-549. doi: 10.1016/j.foodhyd.2007.01.018
[18] ZHANG L W, YANG M D, JI H F, et al. Some physicochemical properties of starches and their influence on color, texture, and oil content in crusts using a deep-fat-fried model[J]. CyTA J Food, 2014, 12(4): 347-354. doi: 10.1080/19476337.2014.887148
[19] 翟金玲, 陈季旺, 肖佳妍, 等. 玉米淀粉对油炸外裹糊鱼块品质的影响[J]. 食品科学, 2015, 36(21): 20-25. doi: 10.7506/spkx1002-6630-201521005 [20] 熊雅雯, 黄卉, 李来好, 等. 响应面法优化冷冻水煮罗非鱼片稳定剂配方[J]. 食品与发酵工业, 2022, 48(23): 225-234. [21] 关志强, 康彦, 李敏, 等. 响应面法优化罗非鱼冻藏抗冻剂配方[J]. 渔业现代化, 2014, 41(3): 53-59. doi: 10.3969/j.issn.1007-9580.2014.03.011 [22] 曲佳鸣. 挂浆黑鱼片加工工艺及贮藏品质变化研究[D]. 天津: 天津科技大学, 2022: 17. [23] PAZOS M, MAESTRE R, GALLARDO J M, et al. Proteomic evaluation of myofibrillar carbonylation in chilled fish mince and its inhibition by catechin[J]. Food Chem, 2013, 136(1): 64-72. doi: 10.1016/j.foodchem.2012.07.109
[24] 李锐, 孙祖莉, 杨贤庆, 等. 加热方式对罗非鱼片质构特性和蛋白质理化特性的影响[J]. 大连海洋大学学报, 2020, 35(4): 577-583. [25] 张桂凤, 李文武. 调理肉制品工艺参数优化及低温放置过程中品质变化研究[J]. 中国调味品, 2021, 46(10): 87-93. doi: 10.3969/j.issn.1000-9973.2021.10.016 [26] 刘璐, 洪鹏志, 周春霞, 等. 不同种类淀粉对罗非鱼鱼糜凝胶品质的影响[J]. 食品科学, 2023, 44(6): 82-89. [27] 黄晓冰, 洪鹏志, 周春霞, 等. 不同原淀粉对金线鱼鱼糜凝胶品质的影响及其分子机制[J]. 广东海洋大学学报, 2024, 44(1): 133-141. [28] 郭爱良, 周湘寒, 姚亚亚, 等. 不同玉米品种理化特性及淀粉品质的研究[J]. 中国粮油学报, 2022, 37(5): 39-47. [29] 刘尚丞, 张思原. 蛋清粉的加工特性及改性研究进展[J]. 中国家禽, 2022, 44(6): 100-106. [30] 李金星, 吴燕燕, 王悦齐, 等. 响应面法优化海鲈鱼小片的品质改良工艺技术[J]. 上海海洋大学学报, 2022, 31(5): 1283-1294. [31] 叶丽红, 许艳顺, 夏文水, 等. Κ-卡拉胶、复合磷酸盐和蛋清粉对高水分鱼丸水分和质构特性的影响[J]. 食品科技, 2019, 44(4): 291-297. [32] HUNT A, PARK J W, HANDA A. Effect of various types of egg white on characteristics and gelation of fish myofibrillar proteins[J]. J Food Sci, 2009, 74(9): C683-C692.
[33] 李俐鑫, 迟玉杰, 于滨. 蛋清蛋白凝胶特性影响因素的研究[J]. 食品科学, 2008, 29(3): 46-49. [34] 彭晓龙. 油脂对类PSE鸡肉肉肠品质的影响[D]. 广州: 华南理工大学, 2019: 63, 68-73. [35] 陈佳奇, 刘天毅, 贾逾泽, 等. 水煮鱼微波烹饪过程中鱼肉水分及组织变化对嫩度的影响[J]. 食品与机械, 2020, 36(4): 51-55. [36] CHANG T, WANG C J, WANG X F, et al. Effects of soybean oil, moisture and setting on the textural and color properties of surimi gels[J]. J Food Qual, 2015, 38(1): 53-59. doi: 10.1111/jfq.12121
[37] CHUMNGOEN W, CHEN C F, CHEN H Y, et al. Influences of endpoint heating temperature on the quality attributes of chicken meat[J]. Br Poult Sci, 2016, 57(6): 650-740.
[38] 章银良, 安巧云, 杨慧. 脂肪氧化诱导鱼蛋白聚集变性研究进展[J]. 食品研究与开发, 2011, 32(11): 161-164. [39] ZHANG X L, LU P, XUE W Y, et al. An evaluation of heat on protein oxidation of soy protein isolate or soy protein isolate mixed with soybean oil in vitro and its consequences on redox status of broilers at early age[J]. Asian-Aust J Anim Sci, 2017, 30(8): 1135-1142. doi: 10.5713/ajas.16.0683
[40] 黄莉, 胡颜寓, 任中阳, 等. 腌制时间对大黄鱼鱼肉理化性质和烤制品品质的影响[J]. 中国食品学报, 2024, 24(1): 209-219. [41] 贺思翔. 以八角叶为基料的腌制液及其对调理鱼片品质的影响[D]. 武汉: 华中农业大学, 2022: 41. [42] DOMÍNGUEZ R, PATEIRO M, MUNEKATA P, et al. Protein oxidation in muscle foods: a comprehensive review[J]. Antioxidants, 2021, 11(1): 60. doi: 10.3390/antiox11010060
[43] 艾明艳, 刘茹, 温怀海, 等. 框鳞镜鲤鱼片注射腌制工艺的研究[J]. 食品工业科技, 2013, 34(7): 273-275, 280. [44] 陶文斌, 吴燕燕, 李春生, 等. 响应面法优化腌制大黄鱼的低钠复合咸味剂配方[J]. 食品工业科技, 2019, 40(19): 136-144. [45] 徐永霞, 王瑞, 李学鹏, 等. 热处理对鱼肌原纤维蛋白结构及腥味物质结合能力的影响[J]. 中国食品学报, 2020, 20(9): 131-138. -
期刊类型引用(4)
1. 刘凇佐，王蕴聪，青昕，段悦，孙鹏楠，殷敬伟，乔钢. 鲸豚动物吸附式声学行为记录器综述. 水下无人系统学报. 2023(01): 152-166 . 
百度学术
2. 赵思琪，丁为民. 水产养殖精准投喂关键技术研究进展. 智能化农业装备学报(中英文). 2023(01): 42-53 . 百度学术
3. 李道亮，王帅星，王聪. 柔性可穿戴传感技术在智慧渔业中的应用进展. 农业工程学报. 2023(13): 1-13 . 百度学术
4. 黄月群，李文菁，黄寿琨，董堃. 鱼类行为监测技术应用研究. 水产学杂志. 2022(02): 102-107 . 百度学术
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