[发明专利]一种气味传感器对铜绿假单胞杆菌生长预测的方法

摘要

本发明涉及一种基于气味传感器对肉品中典型腐败菌铜绿假单胞杆菌生长阶段的预测方法，属于食品质量安全快速检测和监测的无损技术。通过电子鼻的气味传感器，获取两种不同初始接种浓度的铜绿假单胞杆菌培养48h内的气味信息，以气味信息的变化构建铜绿假单胞杆菌的生长模型。与传统的微生物生长检测手段得到的生长模型相比较，该方法通过检测微生物挥发的整体气味来预测其生长状况，简单快捷，无需破坏样品，为微生物的生长预测提供了新思路和新技术，能够用于肉品质量和安全的检测、监测和控制。

主权项

一种气味传感器对铜绿假单胞杆菌生长预测的方法，(1)所采用的装置特征在于，系统组成包括进样系统、含10个金属氧化物传感器的探测系统和用于数据记录和分析的模式识别软件，其中，10个传感器分别为W1C/S1：对芳香型化合物敏感；W5S/S2：对氮氧化物敏感；W3C/S3：对氨类和芳香型化合物敏感；W6S/S4：氢气敏感；W5C/S5：对烯烃和芳香型化合物敏感；W1S/S6：对烃类物质敏感；W1W/S7：对硫化氢敏感；W2S/S8：对醇类和部分芳香型化合物敏感；W2W/S9：对芳香化合物和有机硫化物敏感；W3S/S10：对烷烃敏感；软件系统包括信号预处理和模式识别两部分；通过选取的传感器阵列把气体成分的变化转化为可以测量的物理信号；(2)检测步骤特征在于，将铜绿假单胞杆菌处于温度为37℃、相对湿度为85％条件下培养一段时间的培养基平板取出，使用上述的装置获取样品气味的整体信息，其中，试验参数设置为流速300mL/min，测定时间60s，洗气时间110s，样品准备时间5s，自动调零时间5s；利用单因素方差分析和电子鼻自带的载荷分析对获得的气味信息进行处理，获得最佳的传感器阵列；根据最佳传感器阵列响应信息，选取单个传感器以及最佳传感器阵列的主成分信息构建铜绿假单胞杆菌的生长预测模型；(3)生长预测模型特征在于，1)若铜绿假单胞杆菌初始浓度为102CFU/mL，分别提取传感器S8和S10的响应值求平均值，根据培养时间与单个传感器响应值的关系构建铜绿假单胞杆菌的生长预测模型为：y(s8)＝1.515+0.1086/(31.84×exp(‑0.1803×x)+0.1158)  (1)y(s10)＝1.059+2.424/(17.29×exp(‑0.03278×x)+0.8034)  (2)其中，上述公式(1)和(2)为单个传感器S8和S10建立的浓度为102CFU/mL假单胞菌的生长模型，y为单个传感器响应值均值，x为培养时间，单位为小时；同时提取最佳传感器阵列S3、S5、S6、S8和S10的第一和第二主成分得分值，根据培养时间与主成分得分值的关系构建铜绿假单胞杆菌的生长模型为：y＝1.137+0.6558/(49.98×exp(‑0.2129×x)+1.113)  (3)其中，式(3)中，y为第一主成分得分值，x为培养时间，单位为小时；y＝1.92+1.894/(21.19×exp(‑0.04805×x)+0.4858)  (4)其中，式(4)中，y为第二主成分得分值，x为培养时间，单位为小时；2)若铜绿假单胞杆菌初始浓度为104CFU/mL，分别提取传感器S8和S10的响应值求平均值，根据培养时间与单个传感器响应值的关系构建铜绿假单胞杆菌的生长模型为：y(s8)＝1.479+2.203/(146.1×exp(‑1.856×x)+0.917)  (5)y(s10)＝1.15+5.161/(175.2×exp(‑0.2067×x)+8.824)  (6)其中，上述公式(5)和(6)为单个传感器S8和S10建立的浓度为104CFU/mL假单胞菌的生长模型，y为单个传感器响应值均值，x为培养时间，单位为小时；同时提取最佳传感器阵列S3、S5、S6、S8和S10的第一和第二主成分得分值，根据培养时间与主成分得分值的关系构建的铜绿假单胞杆菌的生长模型为：y＝1.241‑5.967/(‑115.7×exp(‑0.1414×x)‑5.44)  (7)其中，式(7)中，y为第一主成分得分值，x为培养时间，单位为小时；y＝1.358+13.53/(24.99×exp(‑0.01524×x)‑6.897)  (8)其中，式(8)中，y为第二主成分得分值，x为培养时间，单位为小时。