イノシシの嗅覚認識におけるスケトールとアンドロステノンの相互作用

この研究では、2つのマロドス揮発性物質、アンドロステノンとスケトールの臭気腫性相互作用を分析しました。これは、閉じられていない雄（イノシシ）豚の脂肪と肉に蓄積する可能性があります。したがって、脂肪サンプルは、ガスクロマトグラフィマス分光法（GC-MS）を使用して、感覚評価とイノシシの汚染化合物の定量化のために、雄の豚の1000以上から収集されました。各サンプルは10人の訓練された評価者によって嗅ぎ付けられ、11000以上の個別の評価が得られ、統計分析が行われました。化学特性と感覚特性のピアソン相関（パネル平均）は、スカトールの場合より高かった[R（1029）= 0.59;Androstenone [R（1029）= 0.44;p <0.001]。アンドロステノンとスカトールの線形項、およびそれらの相互作用（p <0.05）は、逸脱した匂いの知覚に寄与しました（R（2）= 0.43）。標準化された回帰係数は、アンドロステノン（β= 0.39）よりもスケトール（β= 0.68）のより高い重要性を示しています。アンドロステノンとスカトールに対する評価者の反応における個人間の違いが確認されています。「セーフボックス」アプローチよりもアンドロステノンとスカトールの相互作用をよりよく説明するため、新しい湾曲したアプローチが提案されています。これらのデータに基づいて、機器測定を使用した戦略の並べ替えについて説明します。スカトール測定のみに基づいた自動検出は、その性能がアンドロステノンとスケトールの両方に基づくソートよりわずかに劣るため、推奨されます。ただし、しきい値のソートは、消費者の受け入れに対して較正する必要があります。

This study analyzed odor-odor interactions of two malodorous volatile substances, androstenone and skatole, that may accumulate in fat and meat of uncastrated male (boar) pigs. Therefore, fat samples were collected from 1000+ entire male pig carcasses for sensory evaluation and quantification of boar taint compounds using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). Each sample was sniffed by 10 trained assessors, resulting in 11 000+ individual ratings, which were subjected to statistical analysis. Pearson correlations of chemical traits and sensory traits (panel average) were higher for skatole [r(1029) = 0.59; p < 0.001] than for androstenone [r(1029) = 0.44; p < 0.001]. Linear terms of androstenone and skatole as well as their interaction significantly (p < 0.05) contributed to perception of deviant smell (R(2) = 0.43). Standardized regression coefficients illustrate the higher importance of skatole (β = 0.68) than androstenone (β = 0.39). Interindividual differences in the responses of assessors to androstenone and skatole are confirmed. A new curved approach is suggested because it better accounts for the interaction of androstenone and skatole than the "safe box" approach. On the basis of these data, sorting strategies using instrumental measurements are discussed. An automated detection based on only skatole measurements is recommended because its performance is only slightly inferior to a sorting based on both androstenone and skatole. Sorting thresholds need to be calibrated against consumer acceptance though.