Потенциал рамановской спектроскопии как метода экспресс-оценки срока хранения и свежести филе охлажденной радужной форели

Введение: Радужная форель (Oncorhynchus mykiss) является одним из наиболее востребованных для потребителей видов пресноводной рыбы во всём мире. Филе радужной форели представляет большую пищевую и биологическую ценность. Однако свежая рыба является скоропортящимся продуктом с ограниченным сроком хранения. Обеспечение высокого качества и безопасности свежей рыбы является актуальной задачей для переработчиков и поставщиков. Среди методов неразрушающего контроля качества метод рамановской спектроскопии имеет потенциал использования для обеспечения качества и мониторинга безопасности пищевых продуктов. Несмотря на свою эффективность рамановская спектроскопия остается в значительной степени недостаточно исследованной для оценки свежести и сроков хранения рыбной продукции. Данная работа восполняет недостающие знания в этой области.

Цель: Изучить возможность применения метода спектроскопии комбинационного рассеяния для оценки срока хранения и свежести филе охлажденной радужной форели, а также определить ключевые спектральные характеристики, которые позволяют отслеживать изменения качества продукта в процессе хранения.

Материалы и методы: В качестве объекта исследования использовалось филе охлажденной радужной форели, которое хранилось при температуре +2±2 °C. Определение срока хранения, свежести и качества проводилось с использованием рамановского спектрометра серии Nanoscope NS100 с длиной волны возбуждения 785 нм и рабочим диапазоном 100–3200 см-1. Измерения проводились в течение 16 дней холодильного хранения.

Результаты: Результаты рамановского спектрального анализа показали различия в спектрах комбинационного рассеяния света в течении срока хранения, которые главным образом отражали степень окисления липидов. Наименьшая интенсивность наблюдалась для образцов свежей рыбы с 0 до 3 дня хранения, что позволяет дифференцировать эти образцы от других. В процессе анализа была выявлена флуоресценция образцов, которая создавала дополнительные шумы у спектров. Трехмерная математическая модель показала наибольший процент от общей дисперсии для охлажденной радужной форели (92 %).

Выводы: Полученные результаты демонстрируют потенциал использования рамановской спектроскопии как основу для разработки методики экспресс-оценки и неразрушающего контроля качества и срока хранения рыбы. Данный метод будет иметь практическую значимость для органов контроля безопасности пищевой продукции и для потребителей. Для успешного применения метода необходима минимизация фонов флуоресценции, в том числе с использованием хемометрических методов, что позволит повысить точность прогностических моделей.

1. Chen, Z., Wu, T., Xiang, C., Xu, X., & Tian, X. (2019). Rapid identification of rainbow trout adulteration in Atlantic salmon by Raman spectroscopy combined with machine learning. Molecules, 24(15), 2851. https://doi.org/10.3390/molecules24152851

2. Cheng, J., Dai, Q., Sun, D., Zeng, X., Liu, D., & Pu, H. (2013). Applications of non-destructive spectroscopic techniques for fish quality and safety evaluation and inspection. Trends in Food Science & Technology, 34(1), 18–31. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2013.08.005

3. Chytiri, S., Chouliara, I., Savvaidis, I. N., & Kontominas, M. G. (2004). Microbiological, chemical and sensory assessment of iced whole and filleted aquacultured rainbow trout. Food Microbiology, 21(2), 157–165. https://doi.org/10.1016/S0740-0020(03)00059-5

4. Czamara, K., Majzner, K., Pacia, M.Z., Kochan, K., Kaczor, A., & Baranska, M. (2015). Raman spectroscopy of lipids: A review. Journal of Raman Spectroscopy, 46(1), 4–20. https://doi.org/10.1002/jrs.4607

5. Hassoun, A., & Karoui, R. (2017). Quality evaluation of fish and other seafood by traditional and nondestructive instrumental methods: Advantages and limitations. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 57(9), 1976–1998. https://doi.org/10.1080/10408398.2015.1047926

6. Hassoun, A., Sahar, A., Lakhal, L., & Aït-Kaddour, A. (2019). Fluorescence spectroscopy as a rapid and non-destructive method for monitoring quality and authenticity of fish and meat products: Impact of different preservation conditions. LWT, 103, 279–292. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2019.01.021

7. Hernández, M. D., López, M. B., Álvarez, A., Ferrandini, E., García, B. G., & Garrido, M. D. (2009). Sensory, physical, chemical and microbiological changes in aquacultured meagre (Argyrosomus regius) fillets during ice storage. Food Chemistry, 114(1), 237–245. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2008.09.045

8. Herrero, A. (2008). Raman spectroscopy a promising technique for quality assessment of meat and fish: A review. Food Chemistry, 107, 1642-1651. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2007.10.014

9. Jaafreh, S., Breuch, R., Günther, K. et al. (2018). Rapid poultry spoilage evaluation using portable fiber-optic Raman spectrometer. Food Analytical Methods, 11, 2320–2328. https://doi.org/10.1007/s12161-018-1223-0

10. Kashani Zadeh, H., Hardy, M., Sueker, M., Li, Y., Tzouchas, A., MacKinnon, N., Bearman, G., Haughey, S. A., Akhbardeh, A., Baek, I., Hwang, C., Qin, J., Tabb, A. M., Hellberg, R. S., Ismail, S., Reza, H., Vasefi, F., Kim, M., Tavakolian, K., & Elliott, C. T. (2023). Rapid assessment of fish freshness for multiple supply-chain nodes using multi-mode spectroscopy and fusion-based Artificial Intelligence. Sensors, 23(11), 5149. https://doi.org/10.3390/s23115149

11. Landry, J.D., Torley, P.J., & Blanch, E.W. (2020). Detection of biomarkers relating to quality and differentiation of some commercially significant whole fish using spatially off-set Raman spectroscopy. Molecules, 25, 3776. https://doi.org/10.3390/molecules25173776

12. Ocaño-Higuera, V. M., Maeda-Martínez, A. N., Marquez-Ríos, E., Canizales-Rodríguez, D. F., Castillo-Yáñez, F. J., Ruíz-Bustos, E., Graciano-Verdugo, A. Z., & Plascencia-Jatomea, M. (2011). Freshness assessment of ray fish stored in ice by biochemical, chemical and physical methods. Food Chemistry, 125(1), 49–54. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2010.08.034

13. Poli, B. M., Messini, A., Parisi, G., Scappini, F., Vigiani, V., Giorgi, G., & Vincenzini, M. (2006). Sensory, physical, chemical and microbiological changes in European sea bass (Dicentrarchus labrax) fillets packed under modified atmosphere/air or prepared from whole fish stored in ice. International Journal of Food Science and Technology, 41(4), 444–454. https://doi.org/10.1111/j.1365-2621.2005.01094.x

14. Raskovic, B., Heinke, R., Roesch, P., & Popp, J. (2016). The Potential of Raman Spectroscopy for the Classification of Fish Fillets. Food Analytical Methods, 9, 1301-1306. https://doi.org/10.1007/s12161-015-0312-6

15. Rødbotten, M., Lea, P., & Øydis U. (2009). Quality of raw salmon fillet as a predictor of cooked salmon quality. Food Quality and Preference, 20, 13–23. https://doi.org/10.1016/j.foodqual.2008.06.004

16. Sowoidnich, K., Schmidt, H., Kronfeldt, H., & Schwägele, F. (2012). A Portable 671 nm Raman Sensor System for Rapid Meat Spoilage Identification. Vibrational Spectroscopy, 62, 70-76. https://doi.org/10.1016/j.vibspec.2012.04.002

17. Sui, Y., Zhang L., Lu, S., Yang, D., & Zhu, C. (2020). Research on the shrimp quality of different storage conditions based on Raman spectroscopy and prediction model. Spectroscopy and Spectral Analysis, 40, 5, 1607-1613. https://doi.org/10.3964/j.issn.1000-0593(2020)05-1607-07

18. Sun, Y., Tang, H., Zou, X., Meng, G., & Wu, N. (2022). Raman spectroscopy for food quality assurance and safety monitoring: A review. Current Opinion in Food Science, 47, 100910. https://doi.org/10.1016/j.cofs.2022.100910

19. Velioğlu, H., Temiz, T., & Boyacı, I. (2015). Differentiation of fresh and frozen-thawed fish samples using Raman spectroscopy coupled with chemometric analysis. Food Chemistry, 172, 283–290. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2014.09.073

20. Vilkova, D., Chene, C., Kondratenko, E., & Karoui, R. (2021). A comprehensive review on the assessment of the quality and authenticity of the sturgeon species by different analytical techniques. Food Control, 133, 108648. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2021.108648

21. Wu, L. & Pu, H., & Sun, D. (2018). Novel techniques for evaluating freshness quality attributes of fish: A review of recent developments. Trends in Food Science & Technology, 83. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2018.12.002

22. Xu, K., Yi, Y., Deng, J., Wang, Y., Zhao, B., Sun, Q., Gong, C., Yang, Z., Wan, H., He, R., Wu, X., Yao, B., Zhang, M., & Tang, Y. (2022). Evaluation of the freshness of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) fillets by the NIR, E-nose and SPME-GC-MS. RSC Advances, 12(19), 11591-11603. https://doi.org/10.1039/d2ra00038e

23. Yao, J., Yue, Z., Lin, H., Wang, L., Wang, K., & Li, J. (2023). Non-destructive monitoring the freshness of sea bass fillets using Raman spectroscopy with orthogonal signal correction and multivariate analysis. Microchemical Journal, 191, 108859. https://doi.org/10.1016/j.microc.2023.108859

24. Zhong, N., Li, Y., Li, X., Guo, C., & Wu, T. (2021). Accurate prediction of salmon storage time using improved Raman spectroscopy. Journal of Food Engineering, 293, 110378. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2020.110378