食品工业科技

作者：张若妍, 钟宇, 王丹凤, 郭峰, 周国萍, 邓云

关键词：番荔枝,气调包装,低温冷害,机器学习,Ridge回归,

本文旨在探究气调包装对番荔枝冷害的影响，并通过机器学习解析各指标与冷害的关系。以室温（RT，25 ℃）、低温（LT，10 ℃）和低温气调包装（CA，10 ℃）贮藏条件下的果实为试验材料，测定7 d内果肉硬度、冷害指数（CI）、总酚、相对电导率（EC）、苯丙氨酸裂解酶（PAL）活性等理化指标。结果表明，低温贮藏有效延缓番荔枝后熟，抑制软化，但易造成冷害现象，表现为果肉出现水浸状损伤，细胞膜透性增加，丙二醛积累。在此基础上，建立多种机器学习算法，筛选出预测CI的最优模型为Ridge回归。解释性分析（SHapley Additive exPlanations，SHAP）显示，贮藏时间、可溶性固形物、失重率、可溶性蛋白和总酚对模型贡献较大，与低温胁迫紧密联系。低温结合气调通过增加可溶性物质和酚类含量，提高机体渗透调节和清除活性氧能力，从而维持膜结构完整性以缓解低温冷害。

来源：2024年第11期

《食品工业科技》期刊编辑部

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