Application of Time-Temperature Indicator in Food Shelf Life Prediction
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摘要: 食品保质期预测对航天食品、远洋食品至关重要，时间-温度指示器（Time-temperature indicator，TTI）是食品保质期预测的关键技术，它通过监测食品流通温度来预测食品热敏营养成分的变化情况，并指示产品剩余货架信息，从而降低食品的损耗，保证食品安全。本文论述了TTI的基本概念、基本原理、动力学模型及其应用情况，介绍了基于物理型、化学型、生物型和酶型及其它不同工作原理TTI的研究现状，总结了TTI在水产品、肉制品、果蔬和鲜牛乳储运监测中的应用以及TTI的商业价值和未来的发展趋势，以期为推广TTI技术应用，减少食品浪费做出贡献。Abstract: Food shelf life prediction is very important for space food and voyage food. Time-temperature indicator(TTI) is the key technology of food shelf life prediction. It can predict the change of food thermal nutrients by monitoring the food circulation temperature, and indicate the remaining shelf information of products, so as to reduce the loss of food and ensure food safety. This paper discusses the basic concept, principle, dynamic model and application of TTI. The research status of TTI based on physical type, chemical type, biological type, enzyme type and other different working principles are introduced. This paper summarizes the application of TTI in the storage and transportation monitoring of aquatic products, meat products, fruits and vegetables and fresh milk, as well as the commercial value and future development trend of TTI, in order to make contributions to the promotion of TTI technology application and the reduction of food waste.
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Keywords:
- time-temperature indicator /
- kinetic model /
- shelf life prediction /
- TTI application
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食品保质期是指在既定保藏条件下，食品营养、安全和感官等属性满足人体摄入的时间跨度[1]。温度是影响食品保质期的主要因素，如对于市面流通的冷链食品，冷链的断裂会造成其货架期的迅速缩短，易引发食品安全和浪费问题。世界卫生组织提到，从腹泻到癌症等200多种疾病是由食用含有有害细菌、病毒或化学物质的不安全食品引起的[2]。世界自然基金会数据显示，全球每年损耗及丢弃的过期食品数量高达10亿吨，并且32%的食源性疾病是由于食用储藏温度不当食品引起的。另外，在航空航天、极地探险、远洋作业等特因环境下，食品储运成本高昂，通过可靠的货架期设计与监测，可避免食品损耗和安全问题。传统食品包装的按日期确定保质期并不能真实地反映整个生命周期中出现的真实温度变化，据欧盟委员会估计，10%的食物浪费与日期标签有关，有些食物在过了标识的货架期还完好无损，而有些则由于储存温度等原因，在标识的货架期内就已经变质[3]，因此，实时监测储运温度对食品品质的影响至关重要[1]。
时间-温度指示器[4]（Time-temperature integrator，TTI）是一种用于实时监测食品、药物等产品安全性的新型指示器，它通过发生物理或化学变化来产生时间温度累积效应，从而记录产品的温度变化历程并指示产品剩余货架信息。TTI成本效益高且对消费者友好，可直接附着在食品或食品包装上[5]。TTI从反应到终止的时间长度可以通过不可逆的颜色变化或沿刻度的颜色运动来反映，其显示了与食品品质变化和剩余货架寿命相一致的信息[6]，实现对食品品质的预测。TTI在食品中应用的有效性取决于限制条件下品质指标动力学和TTI响应的温度依赖性之间的对应关系。因此，TTI作为保质期预测工具需要研究影响货架寿命指标变化和TTI响应的动力学，以及动力学参数的温度依赖性。通常使用反应动力学模型和Arrhenius方程对数据进行温度依赖性分析[7]。目前大部分的论述都只针对肉类和鱼类等冷冻食品，在恒温和动态条件下模拟真实的冷链状态[8-9]，对TTI的综述还不够全面。本文阐述了TTI的基本概况，概括了基于不同工作原理，相应的TTI系统的表观响应，最后讨论了TTI在食品中的最新应用，包括肉制品、水产品和果蔬及鲜牛乳，并总结了TTI在商业中的应用现状及前景。
1. 时间-温度指示器基本原理
1.1 时间-温度指示器动力学模型
TTI应用的先决条件是对目标食品品质和货架寿命的温度依赖性进行系统动力学建模。一般通过Arrhenius方程来模拟温度对TTI反应k'和食品中各种反应k的影响，用Arrhenius方程描述简单化学反应对温度的依赖关系[10]，可以表示为：
k=KAexp(−Ea/RT) (1) 式（1）中：k为反应速率常数；KA为指前因子；Ea表示反应的表观活化能；R为摩尔气体常数，8.314 J/（mol·K）；R为摩尔气体常数，8.314 J/（mol·K）；T为热力学温度（K）；Ea用来描述系统的热能敏感度，Ea值的范围可以指示易腐食品的变化过程。KA和Ea是反应的特征常数，本质上与温度无关，可通过实验来确定。
用线性化形式表示为：
lnk=lnKA−Ea/RT (2) 在KA和Ea被视为常数的前提下，因变量lnk与自变量1/T为线性关系。斜率对应表观活化能Ea，截距与指前因子KA相对应[11]。由式（2）可知，活化能的确定是设计TTI的关键因素，反应的表观活化能反映了温度对反应速率的影响程度。所以，表观活化能越高，反应速率受温度的影响越显著。
为了简化估算Ea的难度，降低KA与Ea之间的相关性趋势，温度对k的影响可以用重新参数化的Arrhenius方程来评价[10]，由此引入两个因素（Tref和kref）。重新参数化的Arrhenius方程如下式：
kkref=exp[−EaR(1T−1Tref)] (3) 式（3）中：Tref是参考温度；kref指参考温度Tref下的反应速率常数。
通过寻找一个最佳Tref来重新参数化的概念对于获得常数kref和Ea之间接近零的相关性是至关重要的，因为通过使两个参数之间的相对误差最小化，它们各自的相对误差也被最小化[12]。
由于TTI反应和涉及食品变质的反应在一定温度范围内遵循Arrhenius方程，将重新参数化后的方程带入F（P）和F（R）：
F(P)=kt=krefexp[−EafoodR(1T−1Tref)]t (4) F(R)=k′t=k′refexp[−EaTTIR(1T−1Tref)]t (5) 式（4）~式（5）中：t是反应时间；F（P）和F（R）分别是食品品质变化和TTI反应的动力学函数；kref和
k′ref 分别为参考温度Tref下P和R的速率常数；Eafood和EaTTI分别为食品品质变化和TTI反应变化的活化能。1.2 时间-温度指示器与食品品质变化之间的对应关系
确认Eafood和EaTTI后，TTI的建立需要确立两者Ea的关系。前人研究表明能较好的实时反映食品品质特性的TTI应遵循以下公式[13]：
|EaTTI−Eafood|⩽25kJ/mol (6) 在TTI的建立方面，合适的食品品质参数和易识别的TTI响应非常重要。Eafood必须与EaTTI相近[14]，才能够表示食品的货架寿命终点与TTI终点相对应（图1），确保TTI的可视化反应能真实反映食品品质。当EaTTI和Eafood越接近时，对食品品质的监测越准确。
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与活化能一样，食品TTI也需要根据目标食品的货架期进行选择，食品安全和品质变化一般遵循零、一、二级动力学模型，应用TTI前，应先使用可靠的动力学模型验证TTI，由于与食品品质相关的反应是多重的和复杂的，因此食品的保质期可以通过一个或多个品质指标，如颜色、感官评分、微生物数量和其它理化指标来确定。
2. TTI的分类
根据工作原理，TTI可分为物理型、化学型、生物型和酶型等。不同工作原理的TTI需要通过不同的表观响应类型来反映储运过程中的食品品质变化，如不同颜色反应、酸度、扩散长度等形式。
2.1 物理型
物理型TTI包含有基于扩散类和纳米颗粒的TTI等，主要表现为有色物质间的物理变化。对于扩散类TTI，以色带的扩散距离作为TTI的响应。
Kim等[6]以棕榈酸异丙酯（prototype isopropyl palmitate，IPP）扩散为基础设计TTI，对温度使用不当下非巴氏杀菌当归（non-pasteurized angelica，NPA）汁的微生物质量进行了表征和评价。一旦储存温度达到临界温度（13.5 ℃），IPP熔化并开始在多孔基质中扩散，使微孔膜由原本不透明的白色变得透明，从而呈现底层的颜色。该TTI扩散的动力学模型符合菲克第二定律并结合修正后的Arrhenius基于不同温度进行线性回归。经验证在恒温和动态条件下，NPA果汁中细菌生长的时间和温度依赖性以及TTI响应均存在相关性。该TTI系统以超过7.0 mm的IPP扩散作为NPA果汁微生物腐败的阈值，总需氧菌临界水平为6lg CFU/mL。
Chahattuche等[16]开发了基于时间温度依赖性的乳酸扩散型TTI，由于乳酸的蒸汽扩散导致pH降低，化学显色指示剂发生不可逆的颜色变化，以总色差（ΔE）为响应（从绿色变为红色）。在4~45 ℃范围内等温表征，产生的活化能（Ea）约为50 kJ/mol，该TTI可指示果蔬的品质损失情况，如新鲜生菜、苹果、胡萝卜等。Galagan等[17]研究得出大多数果蔬的Ea与该EaTTI相比差值在25 kJ/mol以内，以此判断该TTI可用于果蔬保质期预测。
金纳米颗粒具有独特的表面等离振子共振效应，产生的颜色信号会随着颗粒表面形态、尺寸、形状的变化而不同[18]，该TTI制备简单、使用方便。另外，Lanza等[19]证明银纳米颗粒的分散体也可以用于TTI的制造。
Wan等[20]开发了一种在结构化导电聚合物中基于电化学伪晶体管的新型TTI，TTI在不同温度下被激活后可通过色带迁移长度表示时间温度历史，并与射频识别技术联用，为易变质食品提供双重保护。
物理型TTI中的扩散类是基于有色材料随温度升高通过多孔介质扩散的原理建立的，色带的扩散长度使其更容易理解和识别，相对简单。其适用温度范围广、生产工艺简单，具有广泛的商业应用前景。Oli-TecTMTTI（图2）从琥珀色变为红色表示该标签被激活，红色时间线将沿着琥珀色的查看区域缓慢移动，以指示产品的剩余货架寿命，当观察区完全变红时，表明产品已变质[21]。
2.2 化学型
常见的化学型TTI包括基于聚合反应、光致变色和氧化还原反应的时间-温度指示器，依靠化合物之间的化学反应而产生颜色变化。
HEATmarker®是TempTime公司的一种基于二乙炔单体聚合的商用TTI[22]。该TTI由一个作为参考的暗黄色圆圈和涂有二乙炔单体的浅矩形区域组成。它可以监测整个供应链，如果内部矩形的颜色变为与圆圈颜色相同时，说明产品已不能食用。
瑞士巴塞尔Ciba特种化工公司推出的OnVuTMTTI，是一种基于光敏固相反应的印刷型TTI（图3）。彩色油墨在紫外线照射下由无色变为蓝色，有机光致变色颜料以两种状态存在：状态A是无色，且热力学稳定；状态B是蓝色，是亚稳态的。在黑暗中，状态B以依赖于温度的速率还原为状态A[23]。
部分化学型TTI如乙炔聚合基TTI在工业应用中存在潜在的安全隐患，还有一些其它的颜色反应也可能涉及影响安全的显色剂，或通过某化学反应产生有害物质迁移到食品中，因此需要研究和开发安全稳定的显色剂，如花青素。花青素对pH、温度、气体、光等贮存条件敏感[24]，由于酚类和共轭物质的存在，其随pH环境变化会呈现不同的颜色。Listyarini等[25]研究了一种基于天然花青素的纸质比色标签，将从翠芦莉中提取的天然染料提取物固定在纤维素纸上，并于13、25、40 ℃下对虾进行测试。随贮藏时间的延长，温度的升高，虾体分解，氨气释放量增加，pH升高，指示器由紫粉色变为紫蓝色，进一步为绿灰色，最后变为黄灰色。同样，Mahmood等[26]采用甲基纤维素和伏牛花花青素混合的方法，制备了一种新型的pH响应指示膜来实时监测肉类的新鲜度。
2.3 生物型
常见的生物型TTI包括基于酵母菌和乳酸杆菌的时间-温度指示器。
Hsiao等[27]以清酒乳杆菌（Lactobacillus sakei，L. sakei）为特异性腐坏菌，0.1 mg/mL氯酚红为化学pH指示剂，设计适用于冷链石斑鱼的TTI。并在4 ℃下测试了TTI特性，发现ΔE从0（pH6.19）升高为45（pH5.25），导致在第10 d时颜色由红色、橙色变为黄色，而pH的降低归因于菌株生长产生的乳酸。紫色杆菌（Janthinobacterium sp.）是一种适合在25 ℃和pH为7.0条件下生长的嗜冷菌，能产生显色次生代谢物（紫胶素）。Mataragas等[28]使用Baranyi模型拟合紫胶素动力学数据，开发多功能微生物TTI并使用亮度L*参数作为反映肉质变化的响应。
丘灵敏等[29]以瑞士乳杆菌菌种作为微生物基础，采用SPG膜乳化技术制备固定化微胶囊，根据微生物的产酸原理制备固态TTI，该反应体系的颜色变化由深绿色变为黄色。
Pereira等[30]采用铸型技术，在PVA/壳聚糖比为3:7（v/v）的条件下，加入含花青素的植物提取物制备PVA/壳聚糖水凝胶（TTI水凝胶）。其中TTI膜中含花青素的植物提取物的浓度为水凝胶混合物总体积的25%，然后将TTI与巴氏杀菌奶保持接触，进行TTI激活实验。随微生物污染和微生物代谢引起的乳酸积累，TTI与牛奶接触后，在pH为6.7时（未变质的牛奶，ΔE为21.07）呈现深灰色，pH降至4.6（ΔE为36.85）时TTI变成深粉红色，表明牛奶已经变质。
生物型TTI大多以酸度为响应类型，在进行TTI配制时要考虑酸度或pH变化。基于酸度响应的TTI能更准确的反映食品的新鲜度，但该类型TTI反应更多的涉及到微生物，所以需要更多的样本支持，准确度要求较高。
2.4 酶型
常见的酶型TTI包括基于水解反应和酶促反应的时间-温度指示器。
Dutra等[31]基于淀粉和碘（深蓝色）的络合反应，随后被淀粉酶降解，导致蓝色褪去的原理，开发了新型酶促TTI。这种变色反应取决于样品暴露时的巴氏杀菌时间和温度，将CIELAB系统chroma b*=9.0视为指示“巴氏杀菌结束”的颜色，研究表明包含6.5%的淀粉酶的TTI原型最适合用于验证火腿的烹饪。
Jaiswal等[32]以甘油三辛酸酯为底物制备基于脂肪酶的酶促TTI，当温度设置不当时，TTI由最初的绿色变为橙色再到红色。TTI的pH由8.11降至6.93再到5.75。漆酶是一种多铜氧化酶，也是一种常用的天然酶，作用于多种底物，其原理是通过从底物中吸收电子，将底物转化为自由基，这些自由基可以聚合形成色素。如漆酶氧化愈创木酚产生从透明到深棕色再到深紫棕色的颜色变化从而起到指示作用[33]。在Tsai等[34]的研究中，将漆酶固定在壳聚糖、聚乙烯醇、正硅酸四乙酯静电纺丝膜上，用愈创木酚染色，建立漆酶TTI来预测牛奶在储存期间乳酸菌的生长情况。
对于大多数TTI来说，通过温度诱导的反应转化为颜色的变化，从而通过颜色变化实时反映食品品质情况。除了基于CIE的单参数响应，如红绿度和黄蓝度（a*+b*）多个参数的组合函数也为TTI颜色响应类型。Tsironi等[35]用紫外分光光度法测定TTI的颜色变化，TTI响应由标准化的CIELAB（a+b）值来表征，建立了酶浓度和贮藏温度（−15~5 ℃）对酶促TTI反应影响的动力学模型。TTI的颜色由绿色（0）变为红色（1），橙红色（0.8）被认为是TTI的视觉终点。
norm(a+b)=11+exp(k1,refC−B1exp[−EaR(1T−1Tref)]−tk2,refC−B2exp[−EaR(1T−1Tref)]) (7) 式中：a为红绿度；b为黄蓝度；norm（a+b）为标准化的（a+b）值；T是储存温度（K）；Ea是活化能；R是通用气体常数；Tref是参考温度；C是酶浓度；B1、B2是常数。
酶型TTI比其它TTI对环境温度变化更加敏感，同时也比化学型TTI和物理型TTI更精确。但是在长期储存过程中，温度变化会导致酶不稳定和不可逆失活，造成巨大成本。
2.5 其它类型
基于CdTe量子点的新型TTI，杨加敏等[36]研究冷链贮存和运输过程中CdTe量子点（QDs）的荧光猝灭特性，结果表明，贮藏时间和温度对量子点的荧光猝灭有显著影响。其颜色从红色变为橙色、绿色直至无色，且积累的温度越高，时间越长，CdTe量子点猝灭越快，与食品品质的变化类似，有望将基于量子点的TTI用于食品品质的监测。
也有一些其它类型的TTI被报道，如电信号反应、纳米材料的光学性能。Kim等[37]通过改造生物燃料电池开发了一种能输出电压的自供电TTI，经实例研究，这种TTI能准确地预测牛奶品质的变化。
3. TTI在食品保质期预测中的应用
食品在保质期内由于发生化学、物理和微生物的变化，从而引起食品品质的下降和营养物质的降解等。TTI应用于食品保质期预测时，需要选择突出且易于定量和动态表征的品质指标，然后通过动力学模型来匹配TTI和食品保质期。相较于其它智能包装技术（如条码技术、新鲜度检测技术、射频识别技术）来说，TTI结构简单，制作成本较低，已被广泛应用于监测和评估易腐食品的品质。
关于商业化TTI在食品保质期预测中的应用，2019年全球时间-温度指示器标签市场规模已超过7.42亿美元，时间-温度指示器标签市场在2020~2030的复合年增长率估计为6.6%，呈持续增长态势。到2030年，在食品中的应用将呈现相对较快的增长速度。目前，瑞典Tem pix AB生产的Tem pix®，法国CRYOLOG公司的TRACEO®和（e O）®和美国3M公司的Monitor Mark®以及Avery Dennision公司的TT SensorTM TTI已被成功商业化[38-39]，其中，Monitor Mark®通过有色脂肪酸酯在吸水性优良的多孔纸芯上的扩散距离作为响应记录温度随时间的变化。TT SensorTM TTI基于极性化合物在两个聚合物层之间的扩散，其浓度的变化导致荧光指示剂从黄色变为亮粉色从而指示食品品质变化。表1总结了TTI在水产品、肉制品、果蔬和其它食品保质期预测中的应用。表2给出了部分商业化TTI系统在食品包装中的应用。
表 1 TTI在食品保质期预测中的应用Table 1. Application of TTI in food shelf life prediction食品种类 响应类型 品质指标 Eafood（kJ/mol） EaTTI（kJ/mol） TTI类型 参考文献 水产品 ΔE TVB-N 117.7 116.8 生物型TTI [27] ΔE TVB-N、TVBR 117、112.4 123 化学型 [35] a*+b* TVB-N 117 110~120 化学型 [40] a*+b* VP、VV 87.8 77.8 酶型TTI [41] 肉制品 ΔE LAB 106.90 111.90 生物型TTI [14] ΔE TBA 64.7 87.7 酶型TTI [42] ΔE AMB 92.15 93.32 酶型TTI [43] 乳制品 扩散度 酸度 75.54 54.14 酶型TTI [44] b* 酸度 67.5 50.2 生物型TTI [45] 扩散度 酸度 78.4 75.4 酶型TTI [46] 果蔬 L* 蘑菇颜色 50.40 61.82 酶型TTI [47] L* 豌豆颜色 79.2 88.2 酶型TTI [48] 其它响应 丙二醛 43.97 36.11 化学型 [49] 表 2 部分商业TTI系统在食品包装中的应用Table 2. Application of some commercial TTI systems in food packaging类型 商业名称 食品应用 变色范围 参考文献 物理型 Oli-Tec™ 海产品、新鲜农产品 琥珀色-红色 [21] TT SensorTM 肉制品 黄色-粉色 [39] 3M™ Monitor Mark® 面包、饮料、糖果、肉制品 无色-蓝色 [50] TempDot® 海产品和肉类 无色-蓝色 [51] WarmMarkTM 运输、贮藏、加工 白色-红色 [52] 化学型 Fresh Check® 海产品、果蔬 无色-蓝色 [53] On Vu TM 乳制品 深蓝色-无色 [54] On Vu TM 肉制品 [55] On Vu TM 海产品 [56] 生物型 （e O） ® 肉制品 绿色-红色 [39] 酶型 CheckPoint® 果蔬 绿色-黄色-红色 [57] CheckPoint® 肉制品 [58] 其它 Flash Link® 海产品 绿色-红色 [59] 3.1 TTI在水产品储藏中的应用
随着水产品在国民饮食结构中比例的增大，消费者对水产品质量的要求越来越高，为了保持水产品品质不受影响，通常选用低温储藏的方式。然而水产品易受高温环境的影响，在出口和加工流通过程中，冷链温度的波动会导致其营养损失和品质劣化[53]。
Hsiao等[27]开发了微生物TTI，以ΔE为响应并根据Arrhenius方程，得出4~28 ℃时，TTI和TVB-N的活化能分别为116.8和117.7 kJ/mol。表明该鱼产品变质过程与TTI响应之间存在相似的温度依赖性。Tsironi等[35]以总挥发性盐基氮（TVB-N）和2-硫代巴比妥酸活性物质（TBAR）为海产品贮藏品质变化的关键指标，将光致变色TTI（Ea=123 kJ/mol）进行紫外线活化后基于ΔE的响应，两种指标的Ea值分别为117和112.4 kJ/mol。结果表明在整个储藏期间，TTI的响应与冷冻海产品的品质变化具有良好的相关性，可用于预测冷冻蓝鲨的剩余货架期。Giannoglou等[40]建立冷冻蓝鲨切片和鱿鱼品质变化相关指标（2-硫代巴比妥酸活性物质）的动力学模型，并选择紫外活化光致变色TTI和酶促TTI来监测其在不同温度下的品质变化进而预测其保质期。TTI响应通过CIELAB（a+b）值来表征，其温度依赖性（以Ea值110~120 kJ/mol表示）处于与动态冷冻链中产品品质指标活化能的要求范围内。Tsironi等[41]以牡蛎中副溶血弧菌（VP）和外伤弧菌（VV）为指标，根据其生长情况建立了预测模型，并基于CIELAB（a+b）响应进行TTI建模，开发了基于由温度依赖的脂质底物的酶解引起的pH降低的酶促TTI（Ea=77.8±3.4 kJ/mol）。
美国Temp Time公司的Fresh Check®，能够利用一种薄涂层的无色炔类单体固相聚合形成有色不透明聚合物后产生的颜色变化来记录温度变化。其以假单胞菌最大生长比速率（Ea=86.10 kJ/mol）为品质指标，建立了基于b*的TTI响应（Ea=89.80 kJ/mol），在对大菱鲆品质监测中，表现出了极高的可靠性。该TTI也被应用于三文鱼、地中海博克鱼、鲈鱼、海鲜[53]的保质期预测中。
据《2018年中国渔业统计年鉴》显示，全国水产品总量高达6457.7万吨，养殖面积约7449.03公顷，水产品的进出口总量超过900万吨，总金额超过300亿美元[60]。2019年全国水产品的总产量高达6480.36万吨，按2019年价格计算，当年全国渔业经济总产值高达26406.50亿元，经济总价值和总产量呈持续上升的趋势[61]。时间-温度指示器可以准确监测水产品的品质变化，预测其保质期，因此，时间-温度指示器在水产品中的应用可以增加其经济效益。
3.2 TTI在肉制品储藏中的应用
肉与肉制品加工后，通常采用冷藏或冷冻的方式来保证其健康、营养、安全。肉与肉制品在冷藏或冷冻期间反复冻融或发生频繁的温度波动会使脂质氧化和蛋白质变性，导致其品质急剧下降[62]。由于对温度的敏感性，肉制品的时间-温度历史必须在储运期间进行精确监测。
Vaikousi等[14]开发了一种基于L. sakei菌株的生长代谢活动的微生物TTI，模拟在冷链条件下监测改良气调包装（MAP）的牛肉肉末品质。在0、5、10和15 ℃下，L. sakie在TTI中的生长与乳酸菌（LAB）在肉制品中的生长情况相似，其活化能分别为111.90和106.90 kJ/mol。此外，在等温冷冻条件下，TTI颜色变化终点与牛肉贮藏期间感官排斥点时间一致。Meng等[42]研制出的基于固态葡萄糖淀粉酶的TTI，以冷冻鲜猪肉在不同贮藏温度下硫代巴比妥酸值（TBA）为品质变化关键指标，通过TBA的动力学特性得出在冷藏过程中猪肉变质的Ea为64.7 kJ/mol，EaTTI为87.7 kJ/mol。采用CIE1976LAB系统中ΔE为TTI的响应，从安全（深蓝色）到变质（无色）来反映冷鲜肉的保质期。但是，Jaiswal等[63]制备的基于淀粉酶的酶促TTI，监控供应链中冷冻（−18±2 ℃）鸡肉的品质变化，发现该TTI对冷冻鸡肉品质监测的温度适用性较小。
Albrecht等[55]基于OnVuTMTTI动力学，建立激活模型并在一定温度下对应用于不同产品的保质期标签进行调整。验证了OnVuTMTTI监测鲜肉新鲜度和货架期的适用性，该TTI能准确地反映实际冷链中的温度波动。Brizio等[56]通过对冷冻储运链的模拟，对整个cobia鱼标本货架期进行预测，以此来评估On VuTMTTI的适用性。结果显示，TTI的b*变化和AMB生长具有相似的Ea分别为37.52和36.81 kJ/mol。
Chun等[58]采用Vitsab Check Point®来监测猪肉糜的品质变化，以挥发性盐基氮（VBN）和好氧嗜温细菌（AMB）作为品质指标，a*为响应，结果得出TTI与VBN和AMB的Ea值分别为95.10、92.60和93.90 kJ/mol，a*可以准确地反映肉糜贮藏间的品质变化。
2019年我国肉类消费总量达到9420.3万吨[64]，2020年牛羊肉总产量分别为672万吨和492万吨，且近几年，牛羊肉价格长期处于高位[65]。预测到2025年，我国肉类年消费量高达1亿吨，且对肉品的需求逐年增长[66]。冷藏和冷冻是目前最广泛应用和安全可靠的保存方法，可以延缓肉制品腐败，但是在贮藏、流通、销售等环节，产品对冷链系统的温度要求非常严格，温度波动对产品品质会产生巨大的影响，时间-温度指示器的应用可以确保食品安全，避免食品浪费。
3.3 TTI在果蔬储藏中的应用
在冷链贮藏中，温度变化会显著影响冷藏或冷冻食品的营养价值和感官品质，如果蔬等。这些典型的易腐食品，其高含量的营养物质，更利于变质和致病性微生物的增殖，对品质劣化和食品安全造成高风险。同时果蔬品质在很大程度上受加工、储存和运输条件的影响。因此在冷链系统中对这些产品的时间-温度条件进行连续的控制具有重要的意义。
Bobelyn等[47]研究了从简单的线性动力学模型到更复杂的机械模型，其中最优的自催化模型是在冷链过程中蘑菇颜色L*变化的动力学（Ea=61.82 kJ/mol）模型。基于这一结果选择了与产品具有相同动力学行为的复合酶促TTI（Vitsab）（Ea=50.40 kJ/mol）。Giannakourou等[48]在适当的时间间隔内，以颜色变化的L*为响应对豌豆的颜色进行测量，用Arrhenius模型表示温度对品质损失速率的影响，其Ea为79.2±19.2 kJ/mol，M2-TTI的活化能为88.2±19.5 kJ/mol。进一步建立TTI反应动力学模型和蔬菜制品的动力学模型，并验证变温-时间剖面下的产品品质变化，在−3~−20 ℃下预测值与实际值基本一致。
康峻菡等[49]研究贮藏温度和时间对扩散基TTI颜色和鲜银耳品质变化的影响，贮藏温度越高，TTI由白色变为蓝色的速度越快，鲜银耳也越容易腐烂。通过化学品质动力学模型及Arrhenius方程计算得出TTI的活化能Ea值为36.1135 kJ/mol，鲜银耳失重率、可溶性糖含量及丙二醛含量的活化能分别为53.3144、53.3368和43.9744 kJ/mol，可以将此扩散型TTI用于鲜银耳贮藏过程中的品质监测。Yang等[67]基于扩散型TTI的RGB值对猕猴桃、草莓和芒果保质期进行预测，TTI颜色响应与果实品质变化的Ea差异均小于25 kJ/mol。RGB值随时间的增加而减小，储存温度越高，RGB值减小越快，水果品质越差，保质期越短。
瑞典Vitsab A.B生产的Vitsab Check Point®酶促TTI，基于脂类基质经酶水解后造成pH下降引发颜色变化由绿变黄再到橙红[57]，已被用于蘑菇的货架期预测中。
作为果蔬产量大国，水果和蔬菜的产量分别占全球的30%和40%，目前以鲜食果蔬为主，其采后贮藏能力仅为20%左右，现今的加工和贮藏方式极易造成水果腐败，造成一定的经济损失[68]。由于果蔬极易受温度的影响，因此需要对果蔬保质期进行精准的预测，时间-温度指示器附着在食品包装上，通过对流通温度的监测，预测果蔬热敏品质变化，进而指示食品保质期。
3.4 TTI在鲜牛奶中的应用
酸度是衡量鲜奶品质的重要指标，通常以此作为判断乳制品品质的标准。Lu等[46]开发了一种以酶反应和扩散原理为基础的酶基TTI，结合酶固定化，通过TTI色带的扩散长度来判断鲜牛奶是否变质。结果显示以牛奶酸度为腐败指标的活化能为78.4 kJ/mol，EaTTI为75.4 kJ/mol，经验证TTI预测货架期的误差为−1.83%。说明该TTI在预测冷链运输中易腐食品的货架期方面具有良好的稳定性和可靠性。
DeltaTrak生产的WarmMark®，是一种经过特殊配制的浸透了红色化学物质的吸墨纸衬垫，可以在标签的响应温度下熔化，响应温度范围是−18~37 ℃，已被用于监测运输、储存或加工过程中产品的温度[52]。
4. 结论与展望
TTI是一种有效的温度敏感监测工具，能够量化对目标食品特性综合的时间-温度影响，而不需要产品的实际温度历史信息，已被应用于各种冷藏冷冻食品保质期的预测中，特别是肉类、水产品和果蔬等易腐食品保质期的预测。Arrhenius方程是食品和TTI温度依赖性匹配动力学中应用最广泛的数学模型，而基于颜色的响应由于其方便和直接观察的优势，日益成为TTI中最广泛使用的响应类型。
未来TTI的发展趋势应该主要集中在成本的降低、多品质指标的集成和建模的优化上，另外在商业推广上要提高消费者的接受度。时间-温度指示器的研制及应用，应重点从以下方面研究：目前酶促TTI的高成本和不稳定性使其还不能广泛市场应用，与游离酶相比，静电纺丝纳米纤维固定化酶的使用寿命更长、稳定性更高、温度和工作pH范围更广。静电纺丝制备高比表面积纳米纤维膜是一种独特而经济的技术，作为一种优良的酶固定化载体使其在酶促时间-温度指示器研制及商业化应用中具有很大的潜力；基于不同原理的时间-温度指示器联合运用，拓宽时间-温度指示器的应用范围，提升其附加值；食品变质过程是许多相关的品质属性的变化，应综合考虑与变质有关的关键品质指标，可引入计算机学习模型通过调整参数来实现多指标动力学方程的结合，从而有效预测食品保质期；将时间-温度指示器应用到航天、军用和远洋食品中，以此确保长期任务的食品系统的营养效能、感官可接受性和安全性，同时避免食品浪费节约上行资源，提高经济效益和战略意义。
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表 1 TTI在食品保质期预测中的应用
Table 1 Application of TTI in food shelf life prediction
食品种类 响应类型 品质指标 Eafood（kJ/mol） EaTTI（kJ/mol） TTI类型 参考文献 水产品 ΔE TVB-N 117.7 116.8 生物型TTI [27] ΔE TVB-N、TVBR 117、112.4 123 化学型 [35] a*+b* TVB-N 117 110~120 化学型 [40] a*+b* VP、VV 87.8 77.8 酶型TTI [41] 肉制品 ΔE LAB 106.90 111.90 生物型TTI [14] ΔE TBA 64.7 87.7 酶型TTI [42] ΔE AMB 92.15 93.32 酶型TTI [43] 乳制品 扩散度 酸度 75.54 54.14 酶型TTI [44] b* 酸度 67.5 50.2 生物型TTI [45] 扩散度 酸度 78.4 75.4 酶型TTI [46] 果蔬 L* 蘑菇颜色 50.40 61.82 酶型TTI [47] L* 豌豆颜色 79.2 88.2 酶型TTI [48] 其它响应 丙二醛 43.97 36.11 化学型 [49] 
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表 2 部分商业TTI系统在食品包装中的应用
Table 2 Application of some commercial TTI systems in food packaging
类型 商业名称 食品应用 变色范围 参考文献 物理型 Oli-Tec™ 海产品、新鲜农产品 琥珀色-红色 [21] TT SensorTM 肉制品 黄色-粉色 [39] 3M™ Monitor Mark® 面包、饮料、糖果、肉制品 无色-蓝色 [50] TempDot® 海产品和肉类 无色-蓝色 [51] WarmMarkTM 运输、贮藏、加工 白色-红色 [52] 化学型 Fresh Check® 海产品、果蔬 无色-蓝色 [53] On Vu TM 乳制品 深蓝色-无色 [54] On Vu TM 肉制品 [55] On Vu TM 海产品 [56] 生物型 （e O） ® 肉制品 绿色-红色 [39] 酶型 CheckPoint® 果蔬 绿色-黄色-红色 [57] CheckPoint® 肉制品 [58] 其它 Flash Link® 海产品 绿色-红色 [59]
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