基于琼脂糖-聚乙烯醇生物膜的食用油氧化可视化检测新方法及其在葵花籽油与玉米油中的应用研究
《Journal of Food Measurement and Characterization》:Simplified visual colorimetric method for edible oil oxidation detection using Agarose- Polyvinyl alcohol (AGR/PVA) colorimetric biofilms
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时间:2025年11月22日
来源:Journal of Food Measurement and Characterization 3.3
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本研究针对传统食用油氧化检测方法复杂昂贵、无法普及的痛点,开发了一种基于琼脂糖-聚乙烯醇(AGR/PVA)生物膜的比色传感技术。通过将刚果红染料与硫酸羟胺(S)或盐酸羟胺(C)复合制备生物膜,利用醛类化合物与羟胺盐反应引发pH值变化导致颜色转变的原理,成功实现对加热氧化葵花籽油和玉米油的视觉化监测。结果表明AGR/PVA/S生物膜具有更显著的色差响应(△E=33.65),且色差值与过氧化值(PV)、对茴香胺值(p-AV)等氧化参数高度相关(R2≥0.9)。该技术为消费者提供了一种简便、快速的食用油品质监测方案。
食用油在日常饮食中扮演着不可或缺的角色,它们不仅为人体提供必需能量,还含有必需脂肪酸、脂溶性维生素等关键营养素。然而,这些油脂对光、热、氧气极为敏感,在加工储存过程中易发生氧化反应,产生氢过氧化物、醛类等有害物质。研究表明,摄入氧化油脂可能引发炎症、器官损伤甚至癌症等健康问题。目前检测油脂氧化的标准方法(如过氧化值测定、色谱分析等)需要昂贵仪器和专业操作,普通消费者难以日常使用。这种技术壁垒使得消费者无法及时判断食用油的安全性,形成了食品安全监测的重要盲区。
为解决这一难题,埃及国家研究中心的Ghada A. Abo-Elwafa团队在《Journal of Food Measurement and Characterization》发表了一项创新研究,开发了一种基于生物聚合物的可视化检测技术。研究人员选取葵花籽油和玉米油作为研究对象,通过65°C持续加热35天模拟氧化过程,系统分析了氧化过程中化学指标、脂肪酸组成和挥发性醛类的变化规律。
关键技术方法包括:通过Schaal烘箱实验加速油脂氧化;采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)分析挥发性己醛含量;制备含刚果红染料的AGR/PVA生物膜并评估其渗透性和机械性能;通过色差仪定量分析生物膜的颜色响应与氧化参数的相关性。
氧化稳定性评估结果显示,加热过程中油脂氧化指标呈现规律性变化。过氧化值(PV)在葵花籽油中从3.69 meqO2/kg升至12.63 meqO2/kg,玉米油则从5.55 meqO2/kg显著上升至31.88 meqO2/kg。这种差异主要源于玉米油中含有1.17%的亚麻酸(C18:3),其氧化敏感性是亚油酸的2.4倍。酸值(AV)在两种油中均逐步上升至0.74 mg KOH/g,而对茴香胺值(p-AV)的变化表明葵花籽油中次级氧化产物的生成速率更高。总氧化值(TOTOX)的变化进一步证实了玉米油在加热条件下的不稳定性。
脂肪酸组成分析揭示了氧化过程中的分子层面变化。葵花籽油的亚油酸含量从59.37%降至58.99%,而玉米油的亚麻酸含量显著减少32.5%。这种不饱和脂肪酸的减少伴随饱和脂肪酸的增加,直观反映了氧化降解过程。己醛作为油脂氧化的关键指示物,其浓度在35天加热后分别达到16.19 ppm(葵花籽油)和22.25 ppm(玉米油),且与过氧化值变化趋势相符。
生物膜特性表征显示,添加羟胺盐显著改善了材料性能。AGR/PVA/C生物膜的氧气透过率(OTR)最低(4.06 g/(m2·day)),机械强度最高(7.14 MPa)。扫描电镜(SEM)图像表明,氯化物试剂的加入使膜表面形成更多孔隙结构,这有利于醛类分子的扩散和传感效率的提升。
在氧化检测性能方面,两种生物膜均表现出优异的响应特性。AGR/PVA/S生物膜对葵花籽油的色差响应(△E=33.65)明显优于AGR/PVA/C(△E=21.03),且颜色变化从红色(偶氮式)到蓝色(醌式)的转变可通过肉眼清晰识别。相关性分析表明,色差值与对茴香胺值的相关性最高(R2=0.989),其次是己醛浓度(R2=0.949)。对于玉米油,色差值则与过氧化值呈现更强相关性(R2=0.947),这反映了不同油脂氧化路径的差异性。
研究结论表明,基于AGR/PVA的生物膜传感器成功实现了对食用油氧化的简便、快速检测。特别是AGR/PVA/S型生物膜,其优异的视觉响应性和与标准氧化参数的高度相关性,使其成为消费者级油脂质量监测的理想工具。该技术不仅克服了传统检测方法的技术壁垒,其生物可降解特性也符合可持续发展理念。这项研究为食品质量安全监测领域提供了一种创新解决方案,有望在家庭厨房、食品加工厂等场景发挥重要作用,帮助消费者更直观地把控食用油的安全性。
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