草莓采后灰霉病的分析与早期诊断

红颜草莓果实

采摘于江苏省南京市锁石生态园

PEN3 电子鼻 德国AIRSENSE公司

采用MOS传感器阵列技术，结合功能强大的数学分析方法，通过监测样品挥发的气体可快速对样品进行定性判断和定量预测。

由图可知，在快速响应时间时，No.2对应的响应值普遍偏低，范围在1.43～5.75之间（图4a）；分析所有传感器响应曲线Z大斜率发现，整个过程中No.7和No.9号传感器变化波动Z为剧烈，而No.2传感器在整个过程中呈现缓慢上升的趋势（图4c）。

结合传感器对应的敏感化合物分析看，No.2、No.7和No.9响应值变化可能是草莓果实病害过程中，醇类、酯类和萜烯类挥发性物质含量上升所引起的（图3），或者其他成分含量（如醛类）在贮藏过程中发生明显的变化所造成。部分传感器，如No.4和No.10传感器在整个阶段保持相对稳定，原因是它们敏感物质分别对应的氢气和烷烃，不是草莓果实主要挥发性成分。

不同病害阶段PCA不同病害阶段的草莓样本电子鼻信号PCA结果如图所示。分析整个病害过程，将0～24、48～72h和96～120h分别归为早期阶段、中期阶段以及后期阶段进行定性区分。结果表明，所有模式下病害发生的早期阶段与后期阶段能实现完全区分，这说明电子鼻数据可以用于区分早期霉变和完全霉变的果实。另一方面，中期阶段与其他两个阶段仍有部分样品重叠，尚未无法完全分离，这是因为受果实个体生理差异，在接种病原菌后发病程度不完全与贮藏时间一一对应。在电子鼻信号降维基础上，进一步将降维后的特征数据与草莓病害指标进行关联性探讨。选取原始数据贡献率Z大的PC1作为表征参数，开展不同提取模式下的PC1与病害重要参数的回归性分析，结果如表2所示。3种模式下的PC1与真菌总数、醇类、其他挥发性成分呈正相关，与醛类、酸类、酯类、酮类以及萜烯类挥发性成分成负相关。

由表3可知 ，总体建模集Rc2在0.848 ～0.910范围，RMSEC范围为0.365～0.474（lg（CFU/g））；交互验证集R2 CV为0.813～0.889，RMSECV为0.406～0.529（lg（CFU/g））；预测集Rp2为0.715～0.815，RMSEP为0.515～0.645（lg（CFU/g）），RPD为1.813～2.270。对同一特征信息源结构下的草莓果实真菌含量预测时，建模集、交互验证集和预测集的R2差值均未超过0.15，这表明建立的PLSR草莓果实真菌含量预测模型没有过拟合。对不同方案的PLSR建模效果比对发现，稳定响应值对应的特征数据建模、 交互验证以及预测效果相对Z优，RPD可以达到2.270。通常，当建立的无损模型预测精度RPD能达到2.0及以上，表明该模型具有良好的指标预测效果，因此快速响应值、 稳定响应值和Z大斜率值数据集下建立的电子鼻特征数据传感模型均达满意效果。

开展了草莓果实早期病害的无损识别， 在草莓接种病害发生不超过48h，病斑面积低于5%，未出现菌丝或其他繁殖体的前提下，采用电子鼻技术实现了对早期病害果实92.9%的准确区分。

采用电子鼻技术、顶空固相微萃取、气相色谱-质谱联用技术以及国标的微生物检验手段，对不同病害阶段的草莓果实进行了气味评价，揭示了挥发性组分与电子鼻传感器信号间的关联响应特性，结论如下：

开展了草莓果实早期病害的无损识别，在草莓接种病害发生不超过48h，病斑面积低于5%，未出现菌丝或其他繁殖体的前提下，采用电子鼻技术实现了对早期病害果实92.9%的准确区分。结果可为控制草莓/水果采后品质安全以及电子鼻技术在食品微生物检测方面的应用提供参考。

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