文摘

蛋白质在存储和蛋品质变化之间的关系是一个关键地区的调查在基础科学和鸡蛋产品保护。粘度变化的蛋白是一个敏感的恶化过程。Ovomucin存在于蛋白,蛋白的凝胶中起着重要的作用。鸡蛋新鲜度指数和ovomucin浓度将改变以应对存储时间。分析哈夫单位之间的相关性和灰色关联度(胡)、蛋黄指数、蛋白pH值,ovomucin浓度。我们研究了ovomucin浓度在不同层次上的差异,蛋黄指数和pH值存储。我们建立了一个等价的蛋年龄预测模型使用ovomucin浓度作为独立的变量。研究结果表明新鲜指数和ovomucin浓度之间的相关性。有一个好的,胡锦涛和ovomucin浓度(之间显著正相关关系r= 0.713, ),蛋黄指数之间的正相关和ovomucin浓度(r= 0.699, ),pH值之间的负相关蛋白和ovomucin浓度(r=−0.683, )。皮尔森相关系数最高(r= 0.970, )得到蛋白和ovomucin之间的浓度。显著差异ovomucin浓度观察当胡锦涛,蛋黄指数和pH值是不同的。每个新鲜参数之间的灰色关联度,ovomucin浓度大于0.8。胡和ovomucin浓度之间,有一个灰色关联度为0.885,表明胡是主要因素影响ovomucin浓度变化在存储。在存储、22°C, ovomucin浓度在蛋白显著负相关,存储时间(r=−0.926, )。等效蛋年龄的确定系数预测模型与ovomucin浓度作为独立变量为0.985 ( ),表示强烈的可靠性。研究结果显示无损的可能性的预测一个鸡蛋的内部微观蛋白成分使用新鲜指数的值。

1。介绍

鸡蛋是日常生活中重要的蛋白质来源,和鸡蛋失去质量的机制存储是复杂的,涉及增加鸡蛋减肥(1,pH值的变化2),等等。Ovomucin约占总蛋白的3.5%蛋白质和蛋白的凝胶特性是至关重要的3]。粘度变化的敏感标志蛋恶化过程。食用品质和鸡蛋的流变特性主要由ovomucin浓度(4]。Ovomucin是关键组件,帮助蛋白保留了其凝胶状的形状和高粘度。Ovomucin有两个截然不同的和复杂的糖蛋白亚基,α-ovomucin,β-ovomucin。两个亚基的离解ovomucin导致蛋白稀释是一种最广为接受的观点。在存储期间,β-ovomucin浓蛋白逐渐减少α-ovomucin保持不变,导致水不溶物的比例减少ovomucin。Ovomucin常常是礼物的形式复杂的凝胶状的蛋白。ovomucin-lysozyme交互最强的pH值在碱性条件下7和削弱。随着蛋白的pH值增加存储期间,lysozyme-ovomucin复杂的分离也是一个重要因素在蛋白的稀释。浓蛋白存储期间不可避免地稀释,ovomucin水平逐渐降低。蛋白的蛋白质浓度的变化之间的关系和鸡蛋质量的变化是至关重要的决定鸡蛋质量的模式变化。ovomucin蛋白的浓度变化的研究提供了洞察鸡蛋质量的模式变化。人们更关注鸡蛋的营养价值,如蛋白质浓度水平,因此,寻找蛋白质浓度的变化之间的关系在存储和鸡蛋新鲜度指标可以提供一种可能的方式评估内部蛋白质浓度很快知道他们的新鲜的鸡蛋。总的来说,研究蛋白质浓度和卵子质量的变化之间的关系在存储是一个关键的基础保护鸡蛋加工研究领域。

当前研究的大多数ovomucin一直在生产机制、凝胶特性,生物活性和潜在的应用5- - - - - -7]。然而,只有少数研究调查鸡蛋新鲜度的关系索引ovomucin浓度(8,9]。摘要蛋之间的关系质量和ovomucin浓度在存储研究的蛋白,这被认为是一个动态的系统。本研究的目标是:(1)解释鸡蛋新鲜度指标之间的相关性和ovomucin蛋白浓度。(2)阐明ovomucin浓度的差异在不同级别的,蛋黄指数和pH值存储。(3)确定泻湖价值之间的灰色关联度,蛋黄指数、pH值和ovomucin浓度。(4)建立一个预测模型对等效蛋年龄使用ovomucin集中作为一个独立变量。

2。材料和方法

2.1。实验样品

100棕色鸡蛋躺上获得日期从一个农场在武汉九峰山,湖北省,中国。农场上的温度保持在恒定的温度约26°C。后两个小时内所有样本收集母鸡下蛋,然后存储在一个孵化器(SPX智能生化培养箱(宁波江南乐器厂))在22岁±1°C的相对湿度为65%。鸡蛋在农场的选择是随机的,就像鸡蛋的选择对于每一个实验的孵化器。为了有更高的可靠性结果,选择鸡蛋不考虑给定范围的鸡蛋重量,这将避免鸡蛋重量的一致性导致可怜的最终结论的可靠性。二十个鸡蛋被随机选中每个十天的连续编号,例如1天,11日,21日,31日,41岁。实验重复了两次,每一次的样品50个鸡蛋。在这项实验中,发现了鸡蛋的裂缝通过眼睛观察和简单的光。如果鸡蛋是有裂缝的,它没有选择实验。应该注意的是,在41天的存储、两个鸡蛋分散他们的蛋黄,同时分离蛋白。 The final valid sample obtained was 98 eggs.

2.2。实验方法
2.2.1。测定鸡蛋新鲜度指标

胡(哈夫单位):每个蛋重( )单独使用一个电子天平(上海Puchun测量仪器有限公司),在打破鸡蛋,和浓蛋白高度在每个鸡蛋是手动使用数字卡尺测量(桂林Guanglu数字测量及控制有限公司)。每个鸡蛋都测量三次,平均作为最终结果( )。鸡蛋的哈氏单位决定利用以下公式(10]:

蛋黄指数:每个鸡蛋的蛋黄高度和直径与数字卡尺测量。三个测量每个蛋黄和平均表现为用于确定蛋黄高度( )和直径( )。一个鸡蛋的蛋黄指数计算使用以下公式(11]: 在哪里我是鸡蛋的数字。

2.3。测定Ovomucin蛋白

ovomucin的测定步骤如下(12]:(1)一个简单的装置被用作蛋白分离器手动将蛋白和蛋黄分开,然后蛋白和烧杯的总质量是由电子天平加权。蛋白的质量等于总质量-烧杯的质量。(2)蛋白搅拌30分钟在4°C使用电磁搅拌器。三卷0.1 mol / L的氯化钠添加到混合蛋白混合物,在4°C激起了40分钟。(3)混合溶液的pH值调整到6.0和2摩尔/ L盐酸和搅拌1小时在4°C,一夜之间,然后离开。第二天,休息混合物转移到多个50毫升离心管然后夷为平地,离心机可以正常工作同等质量的样品放置在对角线上,然后在4°C离心机15分钟和15000 rpm。他们多次重复水准测量在相同条件下,可以完全离心机离心,直到所有混合解决方案。所有的沉积物离心管被转移到烧杯。重复这个过程。(4)沉淀用蒸馏水冲洗3次,然后离心15分钟在4°C和15000 rpm。(5)水洗沉淀被运送到了冻干箱、干48小时,体重,保持在−20°C。

2.4。灰色关联度分析

灰色关联分析是一种定量方法确定进化系统(13]。它是一种多因素统计方法,通过比较确定的亲密关系的几何的相似程度,参考数据数组和几个比较数据数组。灰色关联度分析可以表示程度的关系曲线。它不同于皮尔逊相关分析,只考察变量之间的线性相关程度(14),其连接并不意味着因果关系。灰色关联分析是由以下步骤组成15]。(1)构造一个参考数据系列( )准确地代表了系统的行为特征: (2)构建比较数据系列()相关的系统的行为: (3)计算的变换矩阵初始化(): (4)计算出不同系列()使用以下公式: (5)计算相关系数(k)使用以下公式: 在哪里 是判别系数,有助于改善相关系数之间的差异的重要性, 通常是0.5 [16]。相关系数表明之间的相似程度,参考和比较在一定期间的系列。(6)全面的灰色关联度计算和排名( ):

综合灰色关联度平均参考和比较数组之间的关系程度对系统变化的时期。综合灰色关联度越高,比较越大引用数组,数组的影响相反。在计算综合灰色关联度,所有相关学位获得排名;通过比较,引用变量上的多个因素的影响可以决定,允许识别的主要影响因素变量的引用。

3所示。结果与讨论

ovomucin浓度确定使用相对质量,即。每克蛋白,ovomucin浓度(米我毫克/克)。 在哪里我是鸡蛋的数字。 是ovomucin的干重, 是鸡蛋的重量。

实验数据收集98个鸡蛋和表1总结了描述性信息和统计结果鸡蛋新鲜度指标和ovomucin浓度。

表1
描述性信息和统计结果鸡蛋新鲜度指标和ovomucin浓度。
3.1。和Ovomucin浓度鸡蛋新鲜度指标之间的相关性

皮尔森相关分析是使用SPSS软件进行(26)版本,和结果展示在表2。如表所示2,一个好的哈夫单位之间存在显著的正相关和ovomucin浓度被发现(r= 0.713, )。这一结果印证了王的结果(6]。显著正相关关系被发现ovomucin浓度和蛋白之间的高度r= 0.729, ),和鸡蛋重量被发现无关(r= 0.139)。可能是因为ovomucin无关的浓度计算每克蛋白质浓度的蛋白。一个微弱但蛋黄指数之间存在显著的正相关和ovomucin浓度(r= 0.699, )当pH值之间出现了显著的负相关和ovomucin浓度(r=−0.683, )。研究结果表明,最强的鸡蛋新鲜度指标之间的相关性被发现之间的身高和ovomucin蛋白浓度,这可能与这一事实有关ovomucin发挥了重要作用,蛋白的凝胶特性。

表2
之间的皮尔逊相关分析结果ovomucin浓度和每个鸡蛋新鲜度指标。
3.2。差异Ovomucin浓度在不同级别的鸡蛋新鲜度指标
3.2.1之上。Ovomucin浓度在不同层次上的差异

胡是一个指示器用于确定美国农业部指定的新鲜鸡蛋的蛋质量标准(美国标准、等级和体重类壳鸡蛋。AMS 56,农业部,2000)和中华人民共和国农业行业标准(新鲜的鸡蛋分级、NY-T 1758 - 2009)。根据标准,胡超过72是一个AA级,胡的60到72是一个年级,和胡锦涛的不到60 B或C级(17]。确定各级ovomucin浓度的差异,胡分为三类,大于72,在60和72年之间,不到60,根据通用分类标准。方差分析分析使用SPSS软件(版本26)被用来确定ovomucin浓度在不同层次上的差异。表3总结了方差分析的结果对胡锦涛ovomucin浓度在不同的值。

表3
方差分析的结果对胡锦涛ovomucin浓度在不同的值。

如表所示3,当胡锦涛值大于72,共有35个鸡蛋样品满意的条件,和ovomucin浓度的平均值为这些35鸡蛋是2.171毫克/克(最小方差,标准差0.172毫克/克),1.595毫克/克(最大方差,标准差1.359毫克/克)20鸡蛋的平均时,胡锦涛在60 - 72之间,和0.737毫克/克43个鸡蛋的平均不到60胡时。由此产生的 值大约是0.000的三组以同样的手段。总的来说,这些结果表明,有显著性差异( )在三组之间。换句话说,有一个ovomucin浓度在不同层次上的显著差异。

我们还发现,胡价值越高,ovomucin浓度越高。几项研究显示,胡锦涛是由浓蛋白高度和鸡蛋重量,浓蛋白高度越大,更好的蛋白的凝胶特性,ovomucin是新鲜的蛋白的凝胶特性的相关蛋白质(6),它是关键蛋白质负责维护浓蛋白的粘度和高度。

3.2.2。差异Ovomucin浓度在不同级别的蛋黄指数

由于缺少蛋黄指数分类的行业标准,国际标准评级鸡蛋新鲜度往往是哈。因此,线性回归关系建立了蛋黄指数作为因变量(y)和哈夫单位作为独立变量(x),根据实验获得的数据。

蛋黄指数为胡锦涛分类被国际公认的分类标准,即当x是72,y= 0.3795,当x是60岁y= 0.3447。因此,蛋黄指数可分为大于0.380,在0.345和0.380之间,或小于0.345。方差分析分析,方差分析的ovomucin浓度在不同的蛋黄索引值如表所示4。

表4
方差分析的结果ovomucin浓度在不同的蛋黄指数的值。

从表4,我们发现蛋黄指数大于0.380时,共有40个鸡蛋样品满意的范围,和这些40鸡蛋平均ovomucin浓度为2.208毫克/克(最大方差,标准差0.894毫克/克),1.212毫克/克(最小方差,标准差0.491毫克/克)21鸡蛋的蛋黄时平均指数在0.345和0.380之间,和0.868毫克/克37个鸡蛋的蛋黄指数小于0.345时平均。由此产生的 值大约是0.000的三组以同样的手段。因此,单向方差分析显示三组之间的统计上的显著差异( )。具体来说,有一个显著差异ovomucin浓度在不同层次上的蛋黄指数。

我们还发现,蛋黄指数下降导致显著降低ovomucin浓度( )。可能是因为少量ovomucin也见于蛋黄膜和蛋系带,它充当一个障碍对蛋黄传播出去。增加存储期间,蛋黄膜弹性逐渐降低,蛋黄的直径增加,蛋黄的高度降低,ovomucin部分解聚(18]。

3.2.3。Ovomucin浓度的差异在不同的pH值水平

同样,利用实验数据,二项回归之间的关系建立了pH值作为因变量(y)和哈夫单位作为独立变量(x)。

根据全球公认的标准为胡锦涛分类、pH值分为三类:小于9.089,在9.089和9.360之间,大于9.360。表5提供了方差分析的结果在ovomucin浓度在不同pH值。

表5
方差分析的结果在ovomucin浓度在不同pH值。

如表所示5,pH值小于9.089时,共有39个鸡蛋样品满足范围,和ovomucin浓度的平均值是2.210毫克/克(最大方差,标准差0.889毫克/克),0.831毫克/克(最小方差,标准差0.523毫克/克)蛋黄指数在9.089和9.360之间时,1.112毫克/克,蛋黄指数大于9.360。这些结果具有统计学意义 的水平。总之,它是确定pH值对ovomucin浓度有显著影响。

研究结果还表明,ovomucin浓度以一种可预见的方式不会增加随着pH值的增加。然而,我们注意到,当pH值大于9.089,ovomucin的浓度显著降低。这主要是由于这一事实ovomucin 252倍溶于碱性环境(pH > 9)比在中性19]。蛋白与贮存时间增加,pH值和ovomucin稳步增加的溶解度和转移到瘦蛋白,导致减少ovomucin浓蛋白的浓度(20.]。

3.3。灰色关联度分析鸡蛋新鲜度指数和Ovomucin之间的浓度

鸡蛋质量的变化和ovomucin浓度在存储被视为一个动态的系统,和主要影响因素ovomucin浓度测定用灰色关联度分析。灰色关联分析是用来计算和分析之间的灰色关联度,蛋黄指数,pH值,ovomucin浓度。定量分析的几个鸡蛋新鲜度的关系参数和ovomucin浓度被执行。

因为每个鸡蛋新鲜度因子有独特的维度和比较是不可能的因素与不同的维度,归一化的方法应用到使每个新鲜度指标无量纲之前完成灰色关联分析,计算如下: 在哪里 的无量纲值吗我th行和j列, 中的值吗我th行和jth列, 的平均吗j列。

引用数组ovomucin浓度,比较数组是每个鸡蛋新鲜度指数。鸡蛋新鲜度参数之间的灰色关联度,ovomucin浓度计算使用灰色关联度分析方法,如表所示6。

表6
每个鸡蛋新鲜度之间的灰色关联度综合指数和ovomucin浓度。

提出了图1之间的灰色关联度,每个鸡蛋的新鲜度指数和ovomucin浓度改变不断在存储。11天的存储,最大的胡锦涛和ovomucin浓度之间灰色关联度(灰色关联度大于0.90)获得;两者之间的灰色关联度最大的这个时候,及其变化曲线几乎是同步的。此外,21天的存储、蛋黄指数之间的灰色关联度,pH值和ovomucin浓度最大值。


图1
的变化趋势相对灰色每个鸡蛋新鲜度指标之间关系程度和各种存储天ovomucin浓度。

从表6,我们发现每个新鲜之间的灰色关联度综合指数和存储期间ovomucin浓度大于0.8。他们是按照以下顺序排名:胡大于pH值,大于蛋黄指数。总的来说,全面的灰色关联度越大,越接近这两个是相关的。综合灰色关联度超过0.8意味着一个强大的参考和比较数组之间的联系;0.3到0.8显示一个小的关系;和小于0.3意味着一个贫穷的关系。

总的来说,这些发现表明,每个鸡蛋新鲜度指数之间的同步变化趋势和ovomucin浓度是强大的,和胡锦涛之间的同步变化趋势和ovomucin浓度是最大的(综合灰色关联度为0.885)。也就是说,上述影响因素,胡对ovomucin浓度变化的影响最大。相比之下,蛋黄指数同步变化的关系最小ovomucin浓度的变化。

3.4。建立预测模型对等效蛋年龄

鸡蛋不仅提供大量的优质蛋白质,但是他们也在经济和不可或缺的客户的日常生活,他们的新鲜有显著影响消费者的食品安全。存储期间鸡蛋质量的评价和预测,以及存储时间的关系,一直是一个热门话题的研究领域的食品加工和保存,蛋年龄(即。,鸡蛋)的存储时间不准确地反映自己的真实新鲜不同的存储条件下(21]。因此,提出了确定鸡蛋的新鲜度不同储存条件下通过计算等效蛋年龄(22]。中的ovomucin蛋白从鸡蛋举行22°C明显与存储时间(r=−0.926, )。从图2,可以发现,随着储存时间的增加,ovomucin浓度显示一个下降的趋势。


图2
在存储ovomucin浓度的变化。

研究探索卵子储存在22°C和65%相对湿度,ovomucin浓度每克蛋白是用来开发的预测模型等效评估商业的新鲜鸡蛋蛋年龄存储在这个温度和相对湿度在保质期。

等效蛋年龄的确定系数预测模型与ovomucin浓度作为独立变量为0.985 ( ),它是高于相当于蛋年龄模型由王25°C (8]。

4所示。结论

这项研究调查了鸡蛋新鲜度指数之间的联系和ovomucin浓度使用海兰德棕色鸡蛋蛋白。存储期间的主导影响因素ovomucin浓度测定用灰色关联度分析,和一个等价的蛋年龄预测模型。这项研究发现了一个好,胡锦涛和ovomucin浓度(之间显著正相关r= 0.713, ),蛋黄指数之间的正相关和ovomucin浓度(r= 0.699, ),pH值之间的负相关蛋白和ovomucin浓度(r=−0.683, )。皮尔森相关系数最高(r= 0.970, )被发现之间的蛋白高度和鸡蛋ovomucin浓度鸡蛋新鲜度指标之一。胡、蛋黄指数和pH值对ovomucin浓度有显著的影响,与胡锦涛有最高的影响(综合灰色关联度为0.885)和最同步的变化趋势与ovomucin浓度。相比之下,蛋黄指数小同步ovomucin浓度变化趋势与变化。ovomucin浓度的蛋白鸡蛋举行22°C与储存时间显著相关(r=−0.926, )。等效蛋年龄的确定系数预测模型与ovomucin浓度作为独立变量为0.985 ( ),说明可靠性高。这项研究提供了可能性揭示蛋质量变化的机制从生物化学的角度而不打破鸡蛋和发展打下了理论基础的无损、快速的方法卵蛋的质量检测和有效的无损监测质量。

数据可用性

使用的实验数据来支持本研究的发现没有提供,因为需要为未来的研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

丹丹富人们作出了巨大的贡献,采集的数据,分析,解释的数据,和起草的手稿;江Yajun试验设计作出了实质性的贡献;马明参与修改它至关重要的知识内容。他们同意负责所有方面的工作在确保相关问题的准确性或完整性的任何部分工作适当的调查和解决。

确认

作者欣然承认项目由湖北省级教育部门科研项目(Q20221611)、湖北省教育部门的指导项目(B2021119)。