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０ 引言
獼猴桃（奇異果）營養豐富，口感酸甜，具有降 火通便、降低膽固醇、增強免疫系統等保健功效，是 消費者喜愛的滋補水果之一 ．陜西省獼猴桃種植 面積和產量居全國第一，以秦嶺北麓（周至縣、眉縣 以及武 功 縣 為 主）為 主 產 區，獼 猴 桃 資 源 極 其 豐 富 ．隨著人們對高質量生活的追求和對服務水平 要求的提 高，鮮 切 果 片 市 場 不 斷 壯 大，“水果 撈”、 “水果沙拉”、“鮮果茶”等逐漸流行，發展勢頭迅猛． 鮮切 果 片 是 以 鮮 果 為 原 材 料，經 過 清 洗、去 皮、切 分、修整、包裝、冷藏等加工過程制成的可供即食的 水果加工品．由于獼猴桃的營養、保健價值，鮮切 獼猴桃片備受消費者青睞．
１ 材料與方法
１．１ 試驗原材料與儀器
１．１．１ 試驗原材料
（１）獼猴桃 陜西省西安市周至縣“秦美”獼猴桃，采摘后帶 至實驗室進行無菌切片處理，置于４ ℃冷藏保存．
（２）主要試劑 氯化鈉、胰蛋白胨、酵母浸膏、葡 萄 糖、瓊 脂 等 （西安科昊生物工程有限責任公司）．
（３）培養基平板計數瓊脂培養基：瓊脂１５．００ｇ，胰蛋白胨 ５．００ｇ，葡萄 糖 １．００ｇ，酵母 浸 膏 ２．５０ｇ，蒸 餾 水營養培養液：氯化鈉５．００ｇ，牛肉膏３．００ｇ，蛋 白胨１０．００ｇ，蒸餾水１０００ｍＬ； 生理鹽水：氯化鈉８．５０ｇ，蒸餾水１０００ｍＬ．
１．１．２ 主要儀器
ＶＥＣＴＯＲ２２／Ｎ 型傅里葉近紅外光譜儀（德國 布魯克 公 司）；ＪＭ－Ｂ２０００１型電 子 天 平（余 姚 市 紀 銘稱重校 驗 設 備 有 限 公 司）；ＨＰＸ－９１６２ＭＢＥ 型油 電兩 用 恒 溫 培 養 箱 （常 州 潤 華 電 器 有 限 公 司）； 博迅YXQ-LS-18SI自控型手提式滅菌器（上海博訊）；ＪＨ－２Ｓ型超凈工作臺（西安太康生物科技有限公司）等．
１．２ 試驗方法
１．２．１ 鮮切獼猴桃樣品制備
將新鮮獼猴桃用無菌水洗凈，濾紙瀝 干，在 超 凈工作臺中進行去皮．無菌水對去皮果實沖洗２～３ 次，濾紙瀝干．在超凈工作臺中用無菌小刀將獼猴 桃切成約５ｍｍ 薄片（約１０ｇ／片），裝入 無 菌 自 封 袋 中 （２４ 片／包 ×１０ 包 ＝２４０ 片），置 于 ４ ℃ 冷 藏１２天．每３天 取 ２ 包 進 行 近 紅 外 光 譜 掃 描 和 菌 落 總 數 測 定，共 進 行 ５ 次 實 驗 （第 ０、３、６、９、 １２天取 樣）．
１．２．２ 菌落總數測定
菌落總數是判斷微生物污染水平的關鍵依據， 因此，可通過測定鮮切獼猴桃片４℃冷藏過程中微 生物總數的變化來衡量冷藏過程中的微生物污染 水平 ．從兩個自封袋中各?。保埃鐦悠?分 別 置 于 盛有９０ｍＬ無菌生理鹽水的燒杯中，搖動燒杯３～ ５分鐘，制成１∶１０樣品均液，上述操 作 在 超 凈 工 作臺中進行．通過預實驗得到微生物總數檢測的樣 品稀 釋 倍 數 分 別 為 １０２ 和 １０３ （０ｄ）、１０３ 和 １０４ （３ｄ）、１０５ 和１０６ （６ｄ）、１０６ 和１０７ （９ｄ）、１０７ 和 １０８ （１２ｄ），?。担埃?mu;Ｌ 稀釋 液 于 平 皿 內，搖 勻，然 后 向 平皿傾注瓊脂培養基，待培養基凝固后將所有培養 皿置于３７ ℃下培養４８ｈ后取出計數．每個稀釋梯 度樣品作３次平行，測定結果以ｌｇ（ＣＦＵ／ｇ）表示． 樣品勻液稀 釋 方 法、測 定 步 驟 及 計 數 方 法 均 參 照 《食 品 衛 生 微 生 物 學 檢 驗 菌 落 總 數 測 定 》（ＧＢ ４７８９．２－２０１６）進行．
１．２．３ 近紅外光譜采集
從兩個無菌袋中各?。保财J猴桃直接進行近 紅外光譜掃描．采 集 近 紅 外 光 譜 的 儀 器 參 數 如 下： 固定光纖探頭；波數范圍１２０００～４０００ｃｍ－１；分 辨率８ｃｍ－１；掃描次數６４次 ．對每個獼猴桃 片 樣品前、中、后位置分別進行掃描，對不同掃描位置 的近紅外光譜進行平均后得到每個樣本的代表性 近紅外光譜圖 ．
１．２．４ 微生物污染水平定量檢測模型建立及優化
為了利用近紅外光譜檢測信號對鮮切獼猴桃 片４℃冷藏過程中微生物污染水平進行預測，采用 ＰＬＳＲ方法將菌落總數對數值ｌｇ（ＣＦＵ／ｇ）與光譜 檢測信號值進行擬合．采用光譜分析軟件 ＯＰＵＳ７． ０（德國布魯克公司），從中啟動定量分析２軟件包， 按窗口指示添加樣品組分為菌落總數，并添加近紅 外光譜數據及稀釋平板法測定的菌落總數真實值， 并將所有光 譜 隨 機 分 為 校 正 集 和 檢 驗 集（校正 集∶檢驗集＝９０∶３０，各取樣時間點２４個重復樣 品中隨機選?。保競€樣品作為校正集（１８×５）進行 模型建立，剩余６個樣品作為預測集（６×５）進行 模型性能 預 測．為了提高所建模型的準確性與精 度，通過留一交互驗證法（ＬＯＯＣＶ）對校正集進行 建模）．利用軟件包的自動優化功能，對原始光譜分 別進行了減去一條直線、矢量歸一化、求導等１１種 預處理后得到 優 化 光 譜 信 息．選擇最佳波段范圍、 最佳光譜預處理方式和最佳主成分維數，并剔除異 常光譜數據，將這 些 優 化 值 作 為 檢 驗 參 數 并 不 斷調試，最后選擇最優參數建立基于近紅外光譜的 ４ ℃冷藏條件下鮮切 獼 猴 桃 片 微 生 物 污 染 水 平 快 速檢測模型．
２ 結果與討論
２．１ 鮮切獼猴桃片冷藏過程中菌落總數測定結果
與分析 圖１為鮮切獼猴桃片４℃冷藏過程中菌落總數 隨冷藏時間延長的變化情況，可看出冷藏１２天后獼 猴桃片中菌落總數從２．９６９±０．０１６ｌｇ（ＣＦＵ／ｇ）增加 至７．３５７±０．２１４ｌｇ（ＣＦＵ／ｇ）．方差分析結果顯示不同 冷藏時間下鮮切獼猴桃片菌落總數差異顯著（Ｐ ＜ ０．０５），表明冷藏時間對鮮切獼猴桃片菌落總數有顯 著影響．多重比較結果進一步表明各冷藏天數間鮮 切獼猴桃片菌落總數差異顯著（Ｐ＜０．０５）．鮮切獼猴 桃片在４℃冷藏１２天的過程中菌落總數隨著冷藏 時間持續呈現快速上升趨勢，這可能是因為獼猴桃 切片過程中污染的嗜溫菌被低溫抑制，而污染的嗜 冷菌如李斯特菌、假單胞菌及耶氏菌等在４ ℃下仍 能存活且在較短時間內調整新陳代謝途徑以適應低 溫環境，并利用獼猴桃片營養成分快速繁殖，使菌落 總數呈快速上升趨勢 ．０～３天菌落總數增速較３ ～９天增速緩慢可能因為此時間階段處在嗜冷菌的 適應期．隨著冷藏時間延長，鮮切獼猴桃片中嗜冷菌 快速繁殖并分泌蛋白酶、脂肪酶等分解酶，通過酶解 作用導致獼猴桃片組織腐爛程度加重，汁液流失增 多，逐漸失去光澤` ．有研究指出新鮮果蔬菌落數 應不超過５．０ｌｇ（ＣＦＵ／ｇ），故在本研究中，４ ℃冷藏６天后鮮切獼猴桃片開始腐敗變質， 失去食用價值．
２．２ 近紅外原始吸收圖譜分析
圖２為４ ℃冷藏條件下鮮切獼猴桃片樣品全 波數范圍（４０００～１２０００ｃｍ－１）內的 近 紅 外 原 始 吸收光譜圖．可 以 看 出，鮮 切 獼 猴 桃 片 在 各 檢 測 時 間的光譜峰形大致相同，整體趨勢類似，可能是因 為所制備的鮮 切 獼 猴 桃 片 均 為 同 品 種、同 批 次．在 掃描波數范圍４０００～１２０００ｃｍ－１內包含非常豐 富的光譜吸收信息，在１０２２０ｃｍ－１、９３４０ｃｍ－１、 ８３７５ｃｍ－１、７９００ｃｍ－１、６９４５ｃｍ－１、５９４０ｃｍ－１、 ５１６０ｃｍ－１等處可觀察到明顯的波谷或波峰形成． 隨著光譜曲線的增多，不同冷藏時間鮮切獼猴桃片 的近紅外光譜重合交叉比較嚴重，較難直接從光譜 曲線中區分不同冷藏時間的獼猴桃片．
３ 結論
本研究基于傅里葉變換近紅外光譜技術與偏 最小二乘回 歸 建 模 方 法 的 結 合，對 鮮 切 獼 猴 桃 片 ４ ℃冷藏過程中微生物污染水平變化進行定量分 析，同時建立鮮切獼猴桃片４℃冷藏過程中微生物 污染水平變化近紅外快速檢測模型．建立模型的最 佳預處理方 法 為 減 去 一 條 直 線，最 佳 波 數 范 圍 為 ９４０３．２～４２４６．５ｃｍ－１．最佳 模 型 驗 證 結 果 顯 示： ＲＰ ２＝９５．８１，預測值與真值相 關性高；ＲＭＳＥＰ ＝ ０．３８９，誤差 在 可 接 受 范 圍；ＲＰＤ＝４．７（＞３），驗證 模型可靠，可用該模型進行預測；殘差分布均勻，檢 驗集光 譜 殘 差 平 方 和 為０．１２５（＜０．２），預測 性 能 強．所得模型可對鮮切獼猴桃片４ ℃冷藏過程中微 生物污染水平變化進行有效識別．該模型可用于鮮 切獼猴桃片４ ℃冷藏過程中微生物污染水平變化 無損、快速檢測，實現對鮮切獼猴桃片４ ℃冷藏過 程中品質變化進行可靠的實時動態監控，但由于模 型對樣品的品種、批次等高要求，在實際應用中仍 需針對具體情況對模型進行不斷的調試以達到檢 測目的．
