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【央视新闻客户端】

萨拉米香肠是一种以猪肉或牛肉为原料，利用微生物发酵生产的具有色香浓郁、风味独特且保质期较长等特点的干制西式发酵香肠。由于其低水分含量和长时间发酵的特点，萨拉米香肠在口感上往往较硬，这不仅影响了产品的市场接受度，也限制了其在特殊人群如儿童和老年人群体中的消费。降低最终产品硬度、提高其口感的柔软度和咀嚼性也成为当前萨拉米香肠加工中的一个重要研究内容。

田菁胶（SG）是一种多糖类高分子亲水物质，其化学组成、分子结构、理化性质和化学性能等方面和瓜尔胶极其相似，其主要成分是D-半乳糖和D-甘露糖。SG现已批准作为食品乳化剂、稳定剂和增稠剂，用于改善食品品质，在粮油制品和冷饮产品中已得到广泛应用。诸多研究已经证明SG可以代替瓜尔胶使用。

反向传播神经网络（BP-ANN）模型能够处理复杂的非线性数据关系，特别适用于多因素、多指标的食品质量分析，可揭示不同因素对产品品质的综合影响。同时，BP-ANN可以通过训练数据建立准确的预测模型，用于区分和预测不同产品的品质和类型。与传统的统计方法不同，BPANN不要求对数据之间的关系做出严格的假设，也不需要假设数据符合正态分布或者线性关系，这在食品品质分析时具有较强的优势，从而在食品科学与工程领域得到广泛应用。

临沂大学生命科学学院的卢慧、宋艾颖、康大成*等人首先通过pH值、色差、质构分析、感官评价等指标，探讨SG的添加对萨拉米香肠品质的影响。其次，结合所有测定指标，通过构建8BP-ANN模型，明确SG添加后影响萨拉米香肠品质的重要指标，并对不同处理组的萨拉米发酵香肠进行区分。因此，本研究不仅可以揭示SG对萨拉米香肠口感改善的作用，还可为优化萨拉米香肠配方和生产工艺的优化提供科学依据。

1 发酵过程中萨拉米发酵香肠pH值和aw变化分析

发酵28 d内萨拉米香肠pH值的变化如图1所示。双因素方差分析表明，处理方式、发酵时间以及两者交互作用均对发酵香肠pH值有极显著影响（P＜0.01）。在发酵过程中，所有处理组萨拉米香肠的pH值均呈下降趋势，表明发酵过程中的微生物代谢可以增加香肠的酸度。发酵1 d，CK组pH值显著高于SE-CG、CG和SE组（P＜0.05），但CG和SE组pH值无显著差异（P＞0.05），表明在发酵初期，SG作为一种天然多糖类物质，可为乳酸菌提供一定的碳源，促进微生物产生更多的乳酸和有机酸，显著降低产品pH值。在发酵14 d时，各组pH值均降至5.2以下，但各处理组间的pH值均存在显著差异（P＜0.05）。然而，在发酵28 d时，除CK组外，其余处理组pH值均有所上升，但与发酵14 d的pH值无显著差异（P＞0.05）。分析原因在于发酵后期微生物分解蛋白质产生胺、氨等碱性物质使发酵香肠的pH值上升。但发酵结束后，所有发酵香肠组的pH值均低于5.3，较低的pH值可抑制腐败菌和致病菌的生长，进一步保证产品的安全性。然而，由于添加物不同，pH值降至5.3左右的时间存在差异，结果表明，SE-CG组和CG组样品具有较强的酸化能力，可促进产品最终品质的形成。

aw值

aw对发酵香肠的安全性具有重要意义。双因素方差分析表明，处理方式、发酵时间以及两者交互作用均对发酵香肠aw值有极显著影响（P＜0.01）。由图2可知，随着发酵的进行，各组的aw值均呈下降趋势，但不同处理组的aw的下降速率不同。接种菌株的发酵香肠处理组（SE-CG和CG组）aw的下降速率较快，推测原因可能是接种了酸化能力较强的乳酸菌，降低发酵香肠的pH值。在低pH值条件下，随着水分含量的降低，蛋白质的变性会导致产品持水能力下降，从而导致aw值迅速下降。从发酵第14天至发酵结束时，萨拉米发酵香肠aw值基本保持稳定（P＞0.05）。发酵结束后，添加SG处理组（SE-CG和SE组）的aw值略高于其他组，这可能与SG具有较好的水分保持能力有关，但所有处理组的aw值均低于0.85，各处理间差异不显著（P＞0.05）。研究表明，大多数微生物在0.85～0.91的aw时会停止生长，因此各组萨拉米发酵香肠均能保持良好的贮藏稳定性。

2 发酵结束后萨拉米发酵香肠品质比较分析

2.1色差分析

肉色决定着消费者的购买行为，可作为肉品质评价的一个重要指标。亮度（L*）值、红度（a*）值、黄度（b*）值、色度（C*）值、色相角（h）值可反映肉制品在不同处理条件下的色泽变化。由表2可知，添加不同物质对发酵香肠颜色各指标值有显著影响（P＜0.05）。其中，添加SG的发酵香肠（SE组）L*值显著高于CK组（P＜0.05），但SE-CG组和CG组间无显著差异（P＞0.05），其原因在于SG具有一定的保水性，发酵过程中可保持一定的水分含量，从而使香肠的亮度增大。接种发酵剂组（SE-CG和CG组）的a*值显著高于其余处理组（P＜0.05），这是因为SG可使香肠保持一定的水分，使NO—2在H＋的作用下生成NO，NO与肉中的肌红蛋白反应生成亚硝基肌红蛋白，从而改善香肠的a*值；而SE和CK组由于没有接菌只有内源微生物作用，因此发色效果较差。b*值变化与a*值变化趋势一致，这是由于SG与发酵剂共同作用，促进香肠中脂肪的氧化或蛋白质的变性，从而使香肠颜色黄度值高于其他处理组。C*值越大，表示颜色的纯度越高，颜色越鲜艳。接种发酵剂和SG对香肠的色泽具有一定的改善作用。h值表示色相角，用来量化颜色的主观视觉属性或色调（如红、黄、绿、蓝等），角度从0°到90°表示红色至黄色之间的色调，h值越低，红色越明显。CK组的h值显著高于接种发酵剂的CG组和SE-CG组（P＜0.05），而CG组和SE-CG组之间无显著差异（P＞0.05）。因此，SG添加结合微生物发酵可有效改善萨拉米发酵香肠的颜色属性。

2.2质构特性分析

由表3可知，发酵结束后，添加SG的香肠（SE-CG和SE组）样品的硬度和咀嚼性均显著低于其他两组，而胶着性和弹性则显著高于其余处理组（P＜0.05）。这可能是由于SG作为一种亲水胶体，具有较好的吸水和保水能力，可改善萨拉米发酵香肠较硬的口感，同时提供一定的弹性。曹莹莹等研究发现，添加沙葱多糖可显著提高发酵香肠的保水性，有助于保持产品的色泽。此外，所有处理组的内聚性无显著差异（P＞0.05），这与冯美琴等的研究结果一致。

另一方面，发酵香肠的质构特性的改善应与发酵香肠实际产品特性一致，主要体现在既要具有一定的切片性，又要保证其硬度满足消费者的接受程度。根据Menegas等的研究，发酵香肠的理想质构特性范围为：硬度57.23～99.64 N、弹性0.70～0.86、内聚性0.62～0.72和咀嚼性32.94～48.18 g。结合本研究质构测定结果，添加SG后，仍可保证发酵香肠产品具有较好的质地特征。

2.3感官评价分析

不同处理组香肠的感官评价分析结果如图3所示。SE-CG组具有较高的综合感官评分，在气味和外观方面得分显著高于其余处理组（P＜0.05）。在滋味、质地和色泽方面，SE-CG组和CG组感官评分差异无统计学意义（P＞0.05），但均显著高于CK组（P＜0.05）。该结果与前述色差和质构分析结果一致。CK组在所有感官评分中得分最低。此外，SE组的感官评分较SE-CG组较低。因此，仅靠内源微生物的作用，肉类中的脂肪和蛋白质被微生物代谢的速率较低，产生代谢物和风味物质较少，即使在添加SG的情况下，也无法获得较好的感官性能。此外，部分指标的相邻处理组间差异不显著，表明感官评价对某些指标的辨别能力有限。因此为改善感官评价带来的不确定性，需要结合机器学习等客观评价方法区分不同处理组的发酵香肠品质。

2.4电子鼻分析

为比较不同处理组萨拉米发酵香肠的整体风味差异，利用智能感官分析仪器电子鼻进行分析。由图4a可知，S4（含硫化合物）、S5（氢气）、S6（芳香族化合物）、S9（乙醇，芳香族化合物）、S11（烷烃、碳氢化合物）和S14（芳香族化合物）等传感器对不同处理组的香肠样品有很强的响应，表明添加SG及发酵剂可使香肠风味发生变化。SE-CG组响应信号显著高于其余处理组（P＜0.05），表明SG结合发酵剂可显著增加香肠中含硫化合物、醇类以及芳香族化合物的浓度，分析原因在于SG在发酵过程中充当微生物活动的碳源，在发酵剂微生物存在的情况下，可产生更多的风味物质，与感官评定结果一致。

为进一步阐明SG添加对发酵香肠气味的影响，对电子鼻14 个传感器信号进行PCA，如图4b所示。PC1（73.4%）和PC2（16.4%）累计贡献率为89.8%，表明样品中的大部分风味信息可以由前2 个PC阐明。由载荷分析可知，S1（烷烃、芳香族化合物）、S2（醇类、烷烃、醛类化合物）、S7（甲烷）等传感器箭头较长，表明这些传感器信号对PC1和PC2的贡献较大；S7和S2的载荷箭头靠近SE-CG组，表明这些传感器在SE-CG处理组中的表现更加显著。然而，电子鼻对不同处理组的发酵香肠区分度并不理想，因此在风味方面，还需要结合相关指标通过机器学习的方法进一步区分。

3 SG添加对萨拉米发酵香肠品质影响的BP-ANN分析

BP-ANN是受人脑生物神经元运作方式开发的计算模型。这些模型由相互连接的单元或神经元组成，每个单元分配权重、阈值和激活函数，反映了生物神经元的数学特性。图5的BP-ANN分类矩阵展示了4 种预测类别（SE-CG、CG、SE、CK）与实际类别之间的对应关系。混淆矩阵可直观显示BP-ANN模型在测试集上的分类表现，由图5可知，模型对类别SE-CG、CG和CK的分类效果最佳，而在类别SE中有1 个样本被误分类为SE-CG样本，模型的整体准确率为96%。因此，所建立的BPANN模型整体表现良好，大部分样本都被正确分类。

表4为BP-ANN模型在不同处理组中的分类性能进行的系统评估。结果显示，SE-CG、CG及CK处理组在准确率、召回率及F1分数上均达到了1，展现出较优异的分类性能，表明所选择的处理组在分类任务中不仅准确率高，而且性能平衡性较好。具体而言，SE-CG处理组在所有评估指标上均表现最优，其准确率、召回率和F1分数均为满分，表明其在分类任务中的高效性和可靠性。CG处理组表现较好，与SE-CG处理组在各项性能指标上持平，进一步证明了BP-ANN模型的稳定性和一致性。SE处理组虽然准确率为0.86，略低于SE-CG和CG处理组，但其召回率保持为1，F1分数也达到0.926，表明该处理组在保持高召回率的同时，仍具有较高的分类准确率和性能。

通过计算各个类别的ROC曲线和AUC值，最终得出模型的宏平均AUC，结果如图6所示，BP-ANN模型的宏平均AUC为0.997 9，说明模型在所有类别上的整体分类表现较为优异。

损失曲线和准确率曲线为BP-ANN模型的训练和评估提供了关键的性能反馈和指导，有助于优化模型结构、调整训练策略，最终提升模型的预测准确性和泛化能力。图7a表示模型在训练过程中的损失值变化情况。随着训练轮次的增加，两条曲线均呈现出明显的下降趋势，表明模型的性能在逐步提升，随着时间的推移，损失值逐渐降低，并在约50 轮次后趋于平稳。图7b为BPANN模型在训练过程中训练集和验证集的准确率变化情况。由图7可知，随着训练轮次的增加，两条折线均呈现上升趋势，表明模型的性能在逐渐提升。在训练初期，准确率提升较快，之后逐渐放缓，最终趋于平稳。训练集和验证集的准确率最终都接近1.0，表明模型在训练集和验证集上具有较好的表现能力。同时，训练集和验证集的准确率在大部分区域内较为接近，但在25 轮次附近出现小的波动和交叉，这反映了模型在训练过程中的一些细微变化。因此，BP-ANN模型在4 种类别（SE-CG、CG、SE、CK）中的分类表现较为优异。

使用Python库中的shap.KernelExplainer解释器为训练好的BP-ANN模型计算指标的SHAP值，用于解释每个指标对模型预测结果的贡献。图8可视化展示了各个指标在不同类别（SE-CG、CG、SE、CK）中的重要性。图中每个条形代表一个特定的指标，如传感器S12、硬度、咀嚼性等，这些指标通过条形的长度直观地反映了它们对模型输出的影响程度。纵轴表示SHAP值（不同指标对模型输出幅度的平均影响），即各个指标对模型输出的平均贡献度，数值越大表示影响越显著。横轴为排序轴，从左到右表示指标对模型输出影响程度的大小顺序。S12指标对模型输出的影响最大，其SHAP值最高，其次是硬度和咀嚼性等指标。这表明在模型预测中，电子鼻传感器S12（烃类化合物）是重要的因素，而硬度和咀嚼性等指标也具有一定的预测价值。

此外，通过观察不同颜色条形的长度和分布，可以进一步分析不同指标在不同类别中的表现。由图8可知，S12指标在SE-CG和CG类别中具有较大的影响，而在其他类别中则影响较小。SE类别中的指标影响程度普遍较低，而CK类别中的指标如硬度和咀嚼性则具有较高的影响程度。总体上，图8较为清晰地展示了每个指标对不同类别预测的贡献，可帮助理解模型如何通过这些指标进行分类，这对于模型的整体解释具有重要意义。

本研究系统地探讨了SG添加对萨拉米发酵香肠品质的影响，并通过BP-ANN分析验证了SG对萨拉米发酵香肠品质的改善作用。研究表明，SG的添加不仅提高了香肠的色泽、弹性和胶着性，还显著提升了产品的感官评价综合得分，尤其是与发酵剂联合使用时效果更佳。BP-ANN模型在香肠品质分类预测中表现出高效性和可靠性，进一步验证了实验结果的准确性。通过SHAP方法揭示了电子鼻传感器S12信号、硬度和咀嚼性等关键品质指标对模型预测的重要性，因此在添加SG的萨拉米发酵香肠品质评价中可重点关注以上指标。本研究不仅为萨拉米发酵香肠的品质改良提供了科学依据，也为生产工艺优化指明了方向。

通信作者：

临沂大学生命科学学院

康大成，男，博士，副教授，硕士生导师，中共党员，山东临沂人。2010年毕业于山东农业大学食品科学与工程学院食品质量与安全专业，获工学学士学位；2013年毕业于中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所食品科学专业，获工学硕士学位；2017年毕业于南京农业大学食品科技学院食品科学与工程专业，获工学博士学位。2017至今，就职于临沂大学生命科学学院。入选临沂大学沂蒙学者特聘教授，获得2023年度临沂市兰山区最美科技工作者奖（提名）称号，担任山东省食品科学技术学会理事，入选《食品工业科技》第二届青年编委和临沂市食品工业协会专家库人才，担任

Trends in Food Science TechnologyFood chemistryMeat science等期刊审稿人。主持国家自然科学基金青年基金、企业横向课题等 3 项，参与国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划、山东省自然科学基金等 4 项。近年来在Treads in Food Science and TechnologyCritical Reviews in Food Science and NutritionUltrasonics SonochemistryFood ChemistryFood Research International以及食品科学等杂志上发表 30 余篇本领域高水平学术论文。

主要研究方向为肉品加工与质量安全控制。现在

LWTFood control发表 SCI 论文 2 篇，在《肉类研究》和《食品科学》期刊发表论文 2 篇。获得山东省科技节大学生食品加工与安全创新设计大赛一等奖。

本文《基于反向传播神经网络分析的田菁胶添加对萨拉米发酵香肠品质的影响》来源于《食品科学》2025年46卷第13期54-62页，作者：卢慧，宋艾颖，凌峰，蔡玉玲，黄启亮，刘云国，康大成。DOI:10.7506/spkx1002-6630-20241214-115。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

实习编辑：陈丽先；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网。

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创作者_1575363992312 2025-08-25 09:28:51