王玮琼　熊光权　鉏晓艳

摘要：为丰富淡水鱼精深加工品种，以大口黑鲈（Micropterus salmoides）为原料，制备一种鱼松。通过单因素优化腌制时间、汽烹时间和干制时间3个关键工艺参数。利用响应面分析方法，建立感官评分与工艺参数间的模型，确定鱼松的最优工艺参数。结果表明，影响感官分数的因素排序依次为干制时间>腌制时间>汽烹时间。采用响应面分析法建立的模型，曲面方程拟合性好，其优化的鱼松最佳工艺参数为腌制时间1.01 h，汽烹时间18.04 min，干制时间2.44 h。此条件下感官分数达8.92，与模型方程理论预测值（9.07）相对误差为1.65%。产品鉴定出挥发性物质成分27种，主要为烷类、烯类、苯类和酮类。本试验鱼松产品呈疏松的浅黄色絮状，味道鲜美，可进一步工业化生产。

关键词：大口黑鲈（Micropterus salmoides）；鱼松；响应面分析法

中图分类号：S986.1 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2017）04-0716-06

鲈鱼，学名大口黑鲈（Micropterus salmoides）[1]，是中国名贵经济鱼类。鲈鱼肉质纯白细腻，味道鲜美可口，营养价值高，富含蛋白质、不饱和脂肪酸、烟酸及尼克酸等营养成分[2]，是目前极具开发潜力的淡水加工品种。鲈鱼主要以鲜食为主，因此近年来对鲈鱼的研究主要集中在养殖技术及贮藏保鲜方面[3]，精深加工产品研究较少。张会丽等[4]、刘昌华等[5]对鲈鱼进行初加工，初步探究了加工过程脂质氧化、蛋白质水规律，研究腌制风干工艺对鲈鱼风味感官品质和营养价值的影响。李冰等[6]在常规腌制工艺基础上研制出茶香淡腌鲈鱼，丰富了鲈鱼制品种类。然而上述研究都存在腌制鱼肉质地偏硬、含盐量较高的问题。

针对鲈鱼的营养价值、市场需求和工业化生产需要，结合鲈鱼骨刺较少、肉质鲜美的优势，本试验拟将鲈鱼加工成具有独特风味的鱼松制品，探索加工新工艺，旨在研发出容易被人体消化吸收，十分适宜婴幼儿、老年人的鲈鱼鱼松[7]。本研究以大口黑鲈为原料通过单因素和3因素3水平响应面试验，对鱼松制作工艺条件进行响应面优化研究，以期为新产品的工业化生产开发提供理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

鲈鱼（体长约30 cm、重约750 g）、食用盐、蔗糖等调味料均购自武商量贩超市。

1.2 主要仪器与设备

JY-500型电子分析天平、DHG-9240型电热恒温鼓风干燥箱，上海良平仪器有限公司；SPME手动进样手柄、萃取头DVB/CAR/PDMS 50/30um（二乙烯基苯/碳分子筛/聚二甲基硅氧烷），美国Supelco公司；GC-MS7890A气相色谱-质谱联用仪，美国安捷伦公司。

1.3 大口黑鲈鱼鱼松工艺流程及操作要点

工艺流程：原料预处理→调味及腌制去腥→汽烹→去骨刺→干制→制松→包装。

原料预处理：选取新鲜鲈鱼，切割成块状并在表面剞划；调味及腌制去腥：将调料加入鱼块中，腌制一定时间；汽烹：带鱼皮鱼块向上放入煮沸的蒸锅中蒸煮，将葱、姜、蒜覆盖在鱼块表面；去骨刺：剥去鱼皮，剔去鱼刺，并顺着鱼肉的纹理将鱼肉撕成单层片状；干制：将鱼片放入75 ℃的烘箱中烘干。每隔0.50 h翻动一次，使受热均匀，便于水分的完全去除；制松及包装：将烘干的鱼肉放入搅打机内打成松状，灭菌后进行包装。

1.4 单因素试验

将影响鱼松感官分数的因素分为腌制时间（0.50、1.00、1.50、2.00、2.50 h）、汽烹时间（12.00、14.00、16.00、18.00、20.00 min）、干制时间（2.00、2.50、3.00、3.50、4.00 h）三方面，依次研究各因素的影響趋势。首先固定汽烹时间12.00 min、烘干时间2.00 h来考察腌制时间，并将其最优参数应用于下一组试验，每组3个平行。

1.5 响应面试验

按照Box-Behnken设计法，根据单因素试验，以产品感官评分为响应值，借助Design Expert 8.0.6软件进行数据分析并建立二次响应面经验模型，确定最佳工艺参数。试验设计如表1所示[8]。

1.6 感官评价

采用加权评分检验方法，设置相应感官评分权重，加权后满分以10分计。由专业的品评人员（10人）成立评定小组，于室温（25 ℃）参照表2进行感官评定。

1.7 GC-MS测定条件

固相微萃取（SPME）：将4.00 g鱼松和10 mL蒸馏水加入螺口瓶中，密封，混匀。固相微萃取针插入萃取瓶内，推出萃取头，50 ℃萃取40 min，之后迅速取出萃取针插入气相色谱进样口，在250 ℃下解吸5 min，同时启动仪器采集数据，测定微量成分。

色谱条件：色谱柱为Agilent HP-5ms非极性毛细管柱（60 m×250 um×0.25 um）。程序升温：初温40 ℃，保持3 min，再以5 ℃/min升温至200 ℃，保持5 min，以5 ℃/min升至250 ℃，运行43 min。He流速1.0 mL/min，不分流；离子源温度230 ℃；四级杆温度150 ℃。

质谱条件：电离方式EI；电子能量70 eV；电压350 V；接口温度280 ℃；质谱扫描范围为50～450 aum/sec。

1.8 数据处理

采用Microsoft Excel软件对试验数据进行处理。应用IBM SPSS Statistics 18.0软件进行方差分析和多重比较，以单因素方差（ANOVA）分析进行方差分析，并运用Duncan's法多重比较。以Design Expert 8.0.6进行响应面设计及响应面结果的数据处理分析。各数据分别以P<0.05和P<0.01表示统计学上差异显著和极显著。

2 结果与分析

2.1 腌制时间、汽烹时间和干制时间单因素分析

由表3可知，腌制时间、汽烹时间和干制时间对鱼松感官分数的影响趋势相同，感官分数随指标值的增大均呈先增大后减小趋势。在腌制时间为1.00 h时，由于鱼肉中氯化钠的含量增多，呈味氨基酸的含量亦增加[9]，感官分数达最高，6.95±0.48，此时鱼松鲈鱼肉鲜味突出，余味浓郁。汽烹18.00 min时，鱼肉逐渐熟化，生成特殊的鲜香气味[10]，展现更好的口感，感官评价得分达7.55±0.21。干制时间为3.00 h时，鱼肉含水量显著下降，组织收缩，硬度增加，鱼松由团粒较多的絮状转变为纤维纯洁的疏松纤维状，此时感官评价得分最高达7.69±0.76。因此根据单因素试验结果，选择本试验最适宜的腌制时间、汽烹时间、干制时间分别为1.00 h、18.00 min、3.00 h。

2.2 响应面法对鱼松加工工艺参数的优化

2.2.1 响应面试验设计 为获得鱼松加工关键工艺参数条件，在单因素的基础上，采用Box-behnken中心设计原理[11]，以腌制时间（A）、汽烹时间（B）、干制时间（C）为自变量，以感官分数（Y）为响应值，设计3因素3水平响应面试验，设计方案和结果见表4。

2.2.2 响应面试验结果分析 对表4中试验结果进行回归拟合，得到三元二次多项回归方程：Y=9.06+0.048A+0.038B-0.19C-0.25AB-0.15AC+0.022BC-0.87A2-0.74B2-1.69C2。

由表5可知，模型F值为144.78，P值小于0.000 1，模型极显著（P<0.01），即不同处理组间的差异极显著，表明试验方案可靠。模型失拟项的F=0.10，P=0.954 7>0.05，说明模型的残差可能由随机误差产生[12，13]。函数的相关系数R2=0.994 7，R2越接近1说明误差的影响越小。校正系数R2=0.987 8，即98.78%的响应值变化可以用该模型来表示[14]。本试验CV值为1.65%，小于5.00%，说明该模型能较好地反映真实的试验值[15]。以上数据均表明回归方程的拟合度良好，能较准确预测Y与A、B、C之间的关系。

2.2.3 响应面图形分析及条件优化 由表5可知，不同因素对响应值Y的影响顺序为C>A>B。显著性检验表明，C和交互项AB影响极显著（P<0.01），交互项AC影响显著（P<0.05）。因此各具体试验因子对响应值感官分数的影响并不是简单的线性关系，而是二次抛物面关系。

为进一步确定最优点，分别将A、B和C中的一个因素固定在一定水平，得到另外两因素交互作用对Y的子模型[16]。根据模型分别绘制二维等高线图及三维响应面图（图1、图2、图3）。

将C固定在0水平时（干制2.50 h），最高Y值落在A为0.80～1.20 h、B为17.00～19.00 min的范围内。当B固定在0水平时（汽烹18.00 min），Y的较高值落在A为0.80～1.20 h、C为2.80～3.40 h的范围内。当A固定在0水平时（腌制1.00 h），Y的较高值落在B为17.00～19.00 min、C为2.80～3.20 h的范围内。

通过试验所得的响应面分析图，可以看到各因素对响应值的影响作用。图1曲面比较平缓，等高线密度较低，故A、B对Y的影响都不显著，但仍存在一定交互作用（P=0.043 1<0.05）。由图2可知，C的等高线密度大于A的等高线密度，C较A对响应值的影响显著。由图2、图3可知，AC的交互作用与BC的交互作用相比较，AC对Y的影响大于BC，BC更接近圆形，其与P值大小对应，分别为0.043 1和0.726 7。因此，3因素与Y呈抛物线关系，且C的曲面最为陡峭，表明其对响应值的影响显著，与数据结果一致（P=0.003 6<0.01）。在所选范围内比较响应面最高点和等高线可知，存在极值既是响应面最高点同时也是等高线最小椭圆的中心点[17]。

2.2.4 优化参数验证模型 通过响应面试验分析，确定鲈鱼鱼松最佳工艺参数为腌制时间1.01 h，汽烹时间18.04 min，干制时间2.44 h，在此条件下感官分数最大预测值为9.07。为检验响应面分析法的可靠性，在上述条件下进行3组平行试验，所得感官分数的平均值为8.92，两者相对误差为1.65%，说明运用响应面法优化得到的模型参数准确可靠，能真实反映各工艺参数对鲈鱼鱼松感官分数的影响。

2.3 大口黑鲈鱼鱼松挥发性成分分析

采用GC-MS对本试验所得大口黑鲈鱼鱼松进行分析（图4），通过对图4的各峰进行质谱扫描后得到质谱图，经过计算机质谱谱库检索（选择匹配度大于80%的結果），结合保留时间，最终确定出鱼松产品的化学成分，并用面积归一法计算各化学成分相对含量[18]（表6）。

不同鱼松所含有的挥发性成分在种类及构成比例上均存在着较大的差异，且加工过程中不同加工工艺以及添加不同的辅料，产生了不同的风味和口感。由表6可知，大口黑鲈鱼鱼松中共检测出77种化学成分，经鉴定的27种，占挥发性成分总量的86.55%。经鉴定的挥发性成分中包括烷8种（49.15%），烯12种（20.11%），苯2种（14.6%），酮2种（12.29%），其他成分3种（3.56%）。

通过对比分析，姥鲛烷所占的相对含量最高，达28.86%，而此物质在其他水产品与肉松制品中均未检出过，故推断其是鲈鱼中的特征物质。姥鲛烷是一种由鱼中所提取出的饱和萜类化合物，为无色油状液体，虽然含量较高，但香气微弱，几乎没有气味，对鲈鱼的气味贡献很小[19]。除姥鲛烷以外，成分中的十五烷和十六烷也是源于鱼肉脂肪降解，烷基自由基的脂质氧化所产生，它们代表天然鱼香，但是可能由于其他风味贡献率大的挥发性物质含量增多，鱼肉自身风味贡献物质含量相对减少[20]。

由于鱼松在加工过程中存在加热干燥的过程，姜细胞的破裂会增加挥发性物质的释放，同时也会使部分物质产生异构化反应、降解反应和重排反应[21]，因此，鱼松中的姜烯、A-姜黄烯、β-倍半水芹烯的含量会比较多。其中姜烯是姜中的主要烯类物质，属倍半萜烯类化合物，分子式为C15H24，它代表姜中挥发油的典型气味[22]，所以其含量最高为11.33%。另外，腌制过程加入了一定比例的胡椒粉，胡椒粉除含有烃类物质（正十六烷、蒎烯、d-柠檬烯、萜品烯、罗勒烯、1-石竹烯），还提供了具有花香和果香风味的酮类化合物——胡椒酮和乙酰丁香酮以及茴香脑[23，24]，对鱼松风味有一定的作用[25]。

3 结论

通过响应面分析法对鲈鱼鱼松加工工艺优化的结果分析，影响感官分数的因素排序为干制时间>腌制时间>汽烹时间。鲈鱼鱼松最佳加工工艺为腌制时间1.01 h、汽烹时间18.04 min、干制时间2.44 h。在此条件下，鲈鱼鱼松感官评价得分为8.92分，与理论预测值9.07的相对误差为1.65%，由此可见，运用响应面法优化得到的模型参数准确可靠，能真实反映各工艺参数对鲈鱼鱼松感官分数的影响。通过GC-MS对鱼松中挥发性成分进行分析，共鉴定出27种挥发性物质，占挥发性成分总量的86.55%，其中包括烷8种（49.15%），烯12种（20.11%），苯2种（14.6%），酮2种（12.29%），其他成分3种（3.56%）。主要挥发性成分为姥鲛烷、茴香脑、姜烯、乙酰丁香酮、β-倍半水芹烯、A-姜黄烯等。

参考文献：

[1] 王广军，关胜军，吴锐全，等.大口黑鲈肌肉营养成分分析及营养评价[J].海洋渔业，2008，30（3）：239-245.

[2] 戈贤平.淡水养殖实用技术手册[M].北京：中国农业出版社， 2005.

[3] 邓锦锋，王安利，周初霞，等.鲈鱼的营养研究进展[J].饲料工业， 2006，27（10）：59-60.

[4] 张会丽，余 翔，张 弘，等.鲈鱼风干成熟工艺及对蛋白质水解和感官品质影响[J].食品科学，2010，31（16）：47-51.

[5] 刘昌华，章建浩，王 艳.鲈鱼风干成熟过程中脂质分解氧化规律[J].食品科学，2012（5）：13-18.

[6] 李 冰，吴燕燕，魏 涯.茶香淡腌鲈鱼的加工工艺技术研究[J].食品工业科技，2016，37（9）：267-272.

[7] 邓后勤，夏延斌，曹小彦，等.麻辣风味鱼松的调味研究[J].现代食品科技，2005，22（1）：48-50.

[8] 蒋德旗，黄利敏，王 艳.响应面优化纤维素酶法提取桂花多糖工艺及其抗氧化活性研究[J].食品工业科技，2015，36（2）：271-278.

[9] ANGGO A D，MARUF W F，SWASTAWATI F，et al.Changes of amino and fatty acids in anchovy（Stolephorus sp） fermented fish paste with different fermentation periods[J].Procedia Environmental Sciences，2015，23：58-63.

[10] BARAT J M，GALLART J L.Influence of cod freshness on the salting，drying and desalting stage[J].Journal of Food Enginering，2006，73（1）：9-19.

[11] CHALAMAIAH M，DINESH K B，HEMALATHA R，et al. Fish protein hydrolysates：Proximate composition，amino acid composition，antioxidant activities and application：A review[J].Food Chemistry，2012，135（4）：3020-3038.

[12] 范光森，朱思樾，段盛林，等.基于响应面的零热量果冻粉配方优化[J].食品工业科技，2016，37（2）：296-300，306.

[13] 杨文鸽，谢果凰，颜伟华，等.响应面分析法优化海鳗的湿腌工艺[J].中国食品学报，2010，10（1）：133-140.

[14] NAQASH S Y，NAZEER R A.Optimization of enzymatic hydrolysis conditions for the production of antioxidant peptides from muscles of Nemipterus japonicus and Exocoetus volitans using response surface methodology[J].Amino Acids，2012，43（1）：337-345.

[15] YOU L，REGENSTEIN J M，LIU R H.Optimization of hydrolysis conditions for the production of antioxidant peptides from fish gelatin using response surface methodology[J].Journal of Food Science，2010，75（6）：582-587.

[16] 溫建丰，杨文鸽，徐大伦.响应面法优化花蟹肉制备抗氧化肽的酶解工艺[J].核农学报，2013，27（12）：1881-1886.

[17] MA J，GUAN R，CHEN X，et al.Response surface methodology for the optimization of betalactoglobulin nano-liposmes[J].Food & Function，2014，5（4）：748-754.

[18] 刘学军，周丽丽.响应面法优化鸭胸肉保水工艺中复合磷酸盐配比[J].食品科学，2014，35（12）：65-70.

[19] BELAL T S，ABDELH K M，CLARK C R.Selective determination of dimenhydrinate in presence of six of its related substances and potential impurities using a direct GC/MS method[J].Journal of Advanced Research，2016，7（1）：53-58.

[20] 钱琴莲，李 晔，王求娟，等.基于GC-MS和电子鼻技术的金抢鱼胰脏酶解气味解析[J].食品科學，2016，37（8）：121-126.

[21] 贾春晓，王瑞玲，毛多斌，等.MAE-HS-SPME联合萃取GC-MS分析肉桂香气成分[J].精细化工，2010，27（7）：682-687.

[22] 贾雁高.生姜精油中姜烯成分的分离纯化[D].济南：山东大学， 2010.

[23] DING S H，AN K J，ZHAO C P，et al.Effect of drying methods on volatiles of Chinese ginger（Zingiber officinale Roscoe）[J].Food and Bioproducts Processing，2012，90（3）：515-524.

[24] 孙丰义，王 丹，陈海涛，等.SPME和SAFE对比分析炸花椒油挥发性风味成分[J].精细化工，2016，33（1）：49-56.

[25] ADNYANA I K，YULINAH E，MAEISTUTI N，et al.Evaluation of ethanolic extracts of mullaca（physalis angulata L.） herbs for treatment of lupus disease in mice induced pristane[J].Procedia Chemistry，2014，13（3）：186-193.