Shelf life predictive model for postharvest shiitake mushrooms

保质期 感官的 单变量 采后 多元统计 多元分析 数学 食品科学 化学 统计 园艺 生物
作者
Yanjie Li,Shudong Ding,Yanxin Wang
出处
期刊:Journal of Food Engineering [Elsevier]
卷期号:330: 111099-111099 被引量:24
标识
DOI:10.1016/j.jfoodeng.2022.111099
摘要

Multivariate Accelerated Shelf-Life Testing (MASLT) and Accelerated Shelf-Life Testing (ASLT) were employed to estimate the shelf-life of postharvest shiitake mushrooms. Weight loss, color, texture profile, phenolic content, malondialdehyde (MDA) content, total aerobic plate count, water status, and organoleptic attributes of shiitake mushrooms stored at 5, 10, or 15 °C for 15 d were determined. Univariate kinetic was used to establish shelf-life prediction using order kinetics combined with Arrhenius and Eyring equations. For the multivariate kinetics, the spatial compression of the dataset was performed via PCA to obtain the scores of the time-dependent components for further shelf-life assessment. The prediction values for 5, 10, and 15 °C storage obtained with univariate models were 13.36–27.75, 7.30–12.26, and 4.53–7.15 d, respectively, whereas the shelf-life estimations of 18.19, 10.56, and 6.21 d obtained with multivariate model agreed the organoleptic scores results better (relative error <20%). Thus, compared to ASLT, the MASLT method successfully provided more accurate estimation of shelf-life for shiitake mushrooms. • Low temperature retarded the deterioration of postharvest shiitake mushrooms. • Accelerated Shelf-life Testing was proposed in this research. • Univariate and Multivariate kinetic models for shelf-life prediction were established. • Univariate kinetic models were established with Arrhenius and Eyring equations. • Multivariate kinetic model was established with high accuracy to predict shelf life.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大模型应助公西傲蕾采纳,获得10
刚刚
哈哈发布了新的文献求助10
刚刚
星辰大海应助18166992885采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
Cheney完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
努力搞科研完成签到,获得积分10
3秒前
高兴可乐发布了新的文献求助20
3秒前
3秒前
高万发布了新的文献求助10
3秒前
下课了吧完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
nnn完成签到,获得积分10
4秒前
内向安蕾发布了新的文献求助10
5秒前
领导范儿应助川儿采纳,获得10
5秒前
大方泥猴桃完成签到,获得积分10
6秒前
香菜碗里来完成签到,获得积分10
6秒前
管管关注了科研通微信公众号
6秒前
龙行天下发布了新的文献求助10
7秒前
木白柏完成签到,获得积分10
8秒前
汪筱喵完成签到,获得积分10
8秒前
小巧梦玉完成签到 ,获得积分10
8秒前
Loooong应助科研小民工采纳,获得10
9秒前
kehan发布了新的文献求助20
9秒前
9秒前
9秒前
张教授完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
Qq完成签到,获得积分10
10秒前
木质素爱好者完成签到,获得积分10
11秒前
不许内耗完成签到,获得积分10
11秒前
ice7完成签到,获得积分10
11秒前
cat发布了新的文献求助10
11秒前
长乐未央完成签到 ,获得积分20
12秒前
brave完成签到 ,获得积分10
13秒前
不安毛豆应助哈哈采纳,获得10
13秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3522709
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3103705
关于积分的说明 9266832
捐赠科研通 2800287
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1536901
邀请新用户注册赠送积分活动 715181
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 708660